遥感对土地沙漠化处理

遥感图像处理课程设计项目报考书

题目（不超过20字）

1.研究背景及目的意义

土地荒漠化是指包括气候变异和人类活动在内的种种因素造成的干旱半干旱和亚湿润干地区的土地退化。及时准确地掌握土地荒漠化发生发展情况是有效防止和治理土地荒漠化的基本前提。目前遥感技术在土地荒漠化监测中起到了不可替代的作用。使用遥感影像数据可以提取土地荒漠化信息，通过遥感影像所表现的不同信息，可以判断土地荒漠化的发生与否以及发展程度等。在进行土地荒漠化信息提取时，常用的方法有人工目视解译方法、监督分类方法、非监督分类方法、决策树分层分类方法、神经网络自动提取方法等。在实际应用中，通常选择其中的一种或结合几种方法进行分类提取。

研究意义如下：

1.通过处理后的遥感图像更清晰地了解土地荒漠化情况

2.使有关部门高度重视存在荒漠化问题的地区

3.便于对土地荒漠化地区进行科学合理的治理

2.研究的国内外现状

沙漠化即沙质荒漠化，是我国荒漠化的最主要表现形式。中国的沙漠及沙漠化土地面积约为万km[2]，占国土面积的%，其中，干旱区沙漠化土面积万km[2]，半干旱区沙漠化土地面积约万km[2]。有关专家研究表明，50年代初至70年代中期，我国沙漠化土地面积年均扩大1560km[2]，年均增长率为%，70年代中期到80年代中期，年均扩大面积2100km[2]，年均增长率为%，而目前我国沙漠化土地面积正以每年2460km[2]的速度扩展，而且还有加速扩大的趋势，这对我国的国民经济和社会持续发展构成巨大危害。依照联合国环境规划署(UNEP)对全球荒漠化损失的评价标准，我国土地沙漠化每年造成的直接经济损失有亿～亿元，全部经济损失可达近900亿元。

中国荒漠化形势十分严峻根据1998年国家林业局防治荒漠化办公室等政府部门发表的材料指出，中国是

世界上荒漠化严重的国家之一。根据全国沙漠、戈壁和沙化土地普查及荒漠化调研结果表明，中国荒漠化土地面积为万平方公里，占国土面积的%，近4亿人口受到荒漠化的影响。据中、美、加国际合作项目研究，中国因荒漠化造成的直接经济损失约为541亿人民币。

中国荒漠化土地中，以大风造成的风蚀荒漠化面积最大，占了万平方公里。据统计，70年代以来仅土地沙化面积扩大速度，每年就有2460平方公里。

中国荒漠化类型及其分布中国有风蚀荒漠化、水蚀荒漠化、冻融荒漠化、土镶盐渍化等4种类型的荒漠化土地。中国风蚀荒漠化土地面积万平方公里中国水蚀荒漠化总面积为20．5万平方公里，占荒漠化土地总面积的7．8%。中国冻融荒漠化地的面积共36．6万平方公里，占荒漠化土地思面积的13．8%。

近半个世纪以来，中国的沙漠化研究治理工作已经取得了一些令世人惊叹的成就，但沙漠化点上治理、

面上破坏、局部好转、总体恶化的局面仍未得到根本改观。目前我国土地沙漠化的总体状况是治理与破坏并存，且治理的速度还赶不上破坏的速度，沙漠化仍然越治越多，这种现象就要求我们对以往的沙漠化研究治理工作进行反思，寻找它的症结所在。

以知识经济为特征的21世纪已经到来。如何应用我们现有和不断进步的科技手段来彻底改观我国沙漠化不断恶化的局面，就成为中国现代化第二步战略目标的实现和21世纪经济建设重心的转移及西部大开发所必须回答的重大问题。21世纪中国社会和经济持续发展的关键将是16亿人口的生存问题，即我们通常提到的“2116”工程。面对中国的版图我们不难发现，中国未来的生存空间、资源优势和新的增长点只能是向西北发展。正如日本的远山正瑛教授所说，下个世纪，日本没有沙漠，没有资源优势，而中国有大片的沙漠、戈壁，这是中国发展的潜力和优势。因此，我们要用全新的观念，全新的思维方式来看待我国的沙漠及沙漠化土地研究治理工作的意义。

3.研究内容

下载遥感数据通过一系列操作统计出土地沙漠化的面积。

4.研究方法与技术路线

研究区域

宁夏

数据基础

我们在地理空间数据云（Geo spatial Data Cloud）下载Landsat 5 卫星TM数据。（）

研究方法

目前，一种比较新的方法是通过构造“植被指数(NDVI)——反照率(Albedo)特征空间”来进行荒漠化信息遥感提取。荒漠化过程及其地表特性的变化能在Albedo-NDVI特征空间中得到明显直观的反映。在Albedo-NDVI特征空间中，可以利用植被指数和地

表反照率的组合信息，通过选择反映荒漠化程度的合理指数，就可以将不同荒漠化土地有效地加以区分，从而实现荒漠化时空分布与动态变化的定量监测与研究。而这个问题的合理解决，实际上就是如何根据需要采用一定的综合指标来划分Albedo-NDVI特征空间。

根据Verstraete and Pinty的研究结论，如果在代表荒漠化变化趋势的垂直方向上划分Albedo-NDVI 特征空间，可以将不同的荒漠化土地有效地区分开来。而垂线方向在Albedo-NDVI特征空间的位置可以用特征空间中简单的二元线性多项式加以表达，即

DDI=k*NDVI - Albedo，其中: DDI可称为荒漠化分级指数，k由特征空间中拟合的曲线斜率确定。

技术路线（图）

流程说明：

（1）数据获取

（2）数据预处理

包括数据定标处理、大气校正、几何配准、研究区域的裁剪。

（3）信息提取

根据前人研究的公式计算NDVI和Albedo。然后将结果进行归一化处理，保证数据的一致性。

（4）计算NDVI和Albedo的定量关系

这一步利用excel工具找到NDVI和Albedo数据间的量化关系。得到表达式Albedo=a*NDVI+b中a的值。（5）荒漠化差值指数的计算

利用bandmath工具实现表达式：DDI=(-1/a)*NDVI-Albedo，得到荒漠化差值植被指数。

（6）荒漠化分级信息的提取根据荒漠化差值植被指数就能进行荒漠化分级信息提取。有两种方法：一是通过设置分级阈值进行分级；另一是通过利用“自然间断点分级法”将DDI值进行分级。

（7）制图输出

将结果图输出。

5.数据处理过程

1.波段合成

将数据中的b1、b2、...、b7等7个单波段数据合并为一个图像文件。操作步骤：选择file——save file as——ENVI standard，添加b1、b2、...、b7等7个单波段，并排好顺序，保存图像。