4-专题：基于遥感的自然生态环境监测

为评价区域自然生态环境的生态因子 - 以“植被盖度”和“土壤指数”作为植被和土壤的 生态因子，“坡度”作为地形因子。统一将这些生 态因子进行归一化处理
• 自然生态环境评价方法
- 本专题选择的是指数法与综合指数法
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2.2 大气校正
• 这个过程使用ENVI中的快速大气校正工具完成，
这个工具的大气校正结果一般是基于物理模型精 度的±15%。
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1.2 自定义坐标系——投影坐标系
投影坐标系是利用一定的数学 法则把地球表面上的经纬线网表 示到平面上，属于平面坐标系。 数学法则指的是投影类型，
•
目前我国普遍采用的是高斯— —克吕格投影（圆柱等角投影） ，在英美国家称为横轴墨卡托投 影（Transverse Mercator）。
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1.2 自定义坐标系——地理坐标系
• 常用到的地图坐标系有2种，即地理坐标
系和投影坐标系。
• 地理坐标系（球面坐标系）是以经纬度为
单位的地球坐标系统，它有2个重要部分 ，即地球椭球体（spheroid）和大地基准 面（datum）。 - 大地基准面指目前参考椭球与WGS84参 考椭球间的相对位置关系（3个平移，3 个旋转，1个缩放），可以用其中3个、 4个或者7个参数来描述它们之间的关系 ，每个椭球体都对应一个或多个大地基 准面。
操作：进行SPOT2全色图像的正射校正
• 内容：
- 以DRG作为控制点参考源，完成SPOT2全色图像的正
射纠正
• 数据：
- \7-专题：基于遥感的自然生态环境监测\1-SPOT
PAN正射纠正
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1.4 Landsat7影像几何校正
• Landsat7影像数据是从网上免费下载的，是LPGS
专题：基于遥感的自然生 态环境监测
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专题背景
• 随着社会的不断发展，人们对自然生态环境质量
的重视程度逐渐提高。本专题介绍应用遥感技术 进行自然生态环境的评价。
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专题概述
• 专题中应用10米的spot和TM融合影像，提取相关
生态因子，应用较成熟的自然生态环境评价模型 完成整个自然生态环境评价流程。
•
高斯—克吕格投影示意
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1.2 自定义坐标系——大地坐标
•
在地面上建立一系列相连接的三角形，量取一段 精确的距离作为起算边，在这个边的两端点，采 用天文观测的方法确定其点位（经度、纬度和方 位角），用精密测角仪器测定各三角形的角值， 根据起算边的边长和点位，就可以推算出其他各 点的坐标。这样推算出的坐标，称为大地坐标。
（GRABS）（杨存建，刘纪远，2002）：
- GRABS
= VI-0. 09178 BI+ 5. 58959。
- VI和BI分别为穗帽变换的绿度指数和土壤亮度指数。
BI和VI指数可分别用来评价裸土和植被的行为，VI指 数与不同植被覆盖有较大的相关性，土壤亮度对植被 指数有相当大的影响，裸土信息变化的主要部分是由 它们的亮度造成的，故由 BI和 VI线性组合形成的裸 土植被指数能很好地反映土壤的裸露情况
1.3 SPOT2/4 PAN正射纠正——正射纠正使用条件
• 对于分辨率较高（小于或等于15米），且具有RPC
文件或者轨道参数的图像，可以用正射纠正的方 法完成几何校正，以达到更高的精度要求。
• 对于中等分辨率（如20米），影像覆盖区为山区
，地形起伏较大。可以用正射纠正以达到较高的 精度要求。
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图像融合
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1.1 图像预处理流程
• 第一步：对高分辨率的全色影像进行正射纠正
- 全色影像是10米的SPOT
PAN数据
• 第二步：高分辨率影像和多光谱影像的配准、融合
- 以SPOT
PAN正射纠正结果作为基准影像，对TM影像进 行图像配准；用工程区矢量数据（河北襄樊市部分区 域）分别裁剪SPOT和TM影像，对裁剪结果进行图像融 合，得到工程区域10米的多光谱影像。
• 数据：„\4-快速大气校正\sub-TM-Spot-GS.dat
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2.3 生态因子生成——植被覆盖度
• 植被覆盖度是根据前人研究的NDVI估算模型：
- FC=(NDVI-NDVImin)/(NDVImax-NDVImin)
- 其中NDVI是归一化指标指数，NDVImax表示区域最大
• 图像融合除了要求融合图像精确配准外，融合方
法的选择也非常重要，同样的融合方法在用在不 同影像中，得到的结果往往会不一样。
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1.5 图像融合——ENVI中的融合方法
融合方法
IHS变换 Brovey变换
适用范围
纹理改善，空间保持较好。光谱信息损失较大大， 受波段限制。 光谱信息保持较好，受波段限制。
- 比例尺变化 - 传感器的姿态/方位 - 传感器的系统误差
• 正射纠正可以消除这些误差
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1.3 SPOTPAN正射纠正——比例尺变化
• 在所有的摄影影像中都会发生
房子的宽度 = 8m
2 cm
比例尺为 1:400
6 cm
比例尺为 1:133
影像的各处比例尺是不相同的
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1.3 SPOTPAN正射纠正——比例尺变化
数据获取与处理
TM-SPOT融 合影像 DEM数据
生态因子生成
大气校正
植被盖度计算 土壤指数计算
坡度计算
自然生态因子归一化 指数评价法
生态环境评价
归一化模型
确定评价方法
自然生态环境评价图
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流程说明
• 数据
- 已经过基本预处理的TM-SPOT融合影像和DEM数据
• 生态因子选取
- 对经过基本预处理的数据进行快速大气校正 - 本专题选取植被、土壤、地形三个最基本的要素作
图像基本预处理
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1.1 图像基本预处理流程
定义北京 54坐标系 第一步： 正射纠正 全色影像
正射纠正
SPOT PAN L1数 据/DEM数据
提供基准图像
图像配准 第二步： 多光谱与全色 影像配准并融 合，得到较高 分辨率的多光 谱影像
TM影像
工程区粗 裁剪
TM/SPOT影像 裁剪
工程区矢 量数据
1.3 SPOT2/4 PAN正射纠正——常见正射纠正参数文件
传感器 ALOS/PRISM ASTER CARTOSAT-1(P5) FORMOSAT-2 IKONOS OrbView-3 RPC RPC RPC Pushbroom Sensor RPC RPC 模型 文件 RPC文件(. rpc) RPC文件(.met) RPC 文 PRODUCT_RPC.TXT 星 历 参 数 文 (METADATA.DIM) RPC文件（_rpc.txt） RPC文件(_metadata.pvl) 件 件
1940 克拉索夫斯基（ Krasovsky ） IAG75 1975
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操作：自定义本专题研究区坐标系
• 坐标定义文件：
- HOME\Program
Files\Exelis\ENVI50\classic\map_proj文件夹下 ，三个文件记录了坐标信息：
- ellipse.txt - datum.txt - map_proj.txt
PAN为基准，配准TM影像，为了做 全色SPOT数据和多光谱TM数据的融合
• 数据：
- 7-专题：基于遥感的自然生态环境监测\2-Landsat
图像配准
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1.5 图像融合
• 将低分辨率的多光谱影像与高分辨率的单波段影
像重采样生成成一副高分辨率多光谱影像遥感的 图像处理技术，使得处理后的影像既有较高的空 间分辨率，又具有多光谱特征。
椭球体参数文件 基准面参数文件 坐标系参数文件
• 定义北京54
19度带（6度分带）的坐标系，以便 本专题的使用
注：可直接使用定义好的三种国内坐标系，参考“ 国内坐标系文件”
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1.3 SPOTPAN正射纠正——为什么要进行正射纠正?
• 在卫星影像和航空影像中会有一些几何误差 • 误差主要由以下原因引起:
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操作：SPOT2和TM数据的图像融合
• 内容：
- 进行SPOT2
的10米全色波段和Landsat TM30米多光 谱的融合操作，学习ENVI的融合操作流程
• 数据：
- 7-专题：基于遥感的自然生态环境监测\3-TM-SPOT
影像融合
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生态环境评价
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2.1 处理流程
Krasovsky IAG75
•
北京54坐标系、西安80坐标系实际上指的是我国 的两个大地基准面
椭球体名称
WGS84
年代
1984
长半轴（米） 短半轴（米）
6378137.0 6378245.0 6378140.0 6356752.3 6356863.0 6356755.3
扁率
1：298.257 1：298.3 1：298.257
QuickBird
WorldView-1/2 GeoEye-1 KOMPSAT-2 SPOT5 Level 1A and 1B RapidEye
RPC
RPC RPC RPC Pushbroom Sensor RPC
RPC文件(.rpb)
RPC文件(.rpb) RPC文件(.pvl/.rpc) RPC文件(. rpc) 星历参数文件 (METADATA.DIM) 存在metadata文件中ENVI/IDL
• 专题涉及植被覆盖度计算、地形因子提取等内容 • 所用功能模块
- 除了使用ENVI主模块功能外 - 还需要用到大气校正扩展模块中的快速大气校正工
具（QUAC）
•
说明：本专题由于数据的原因，最终结果精度不一定很高。旨在 学习生态环境监测的流程及ENVI相关工具的应用。
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专题处理流程
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格式的L1T级别格式，已经经过一定的几何校正和 DEM校正，使用UTM WGS84的坐标系统。
• 要做TM多光谱数据和SPOT
PAN数据的融合，前提 是两景影像得互相配准，所以需要以正射校正后 的SPOT PAN为基准，配准TM影像
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操作：TM和SPOT数据的图像配准
• 内容：
- 以正射校正SPOT
乘 积 运 算 （ CN ） 对大的地貌类型效果好，同时可用于多光谱与高光 谱的融合。 PCA变换 无波段限制，光谱保持好。第一主成分信息高度集 中，色调发生较大变化， Gram-schmidt 改进了 PCA 中信息过分集中的问题，不受波段限制， （GS） 较好的保持空间纹理信息，尤其能高保真保持光谱 特征。 专为最新高空间分辨率影像设计，能较好保持影像 的纹理和光谱信息。
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2.3 生态因子生成——坡度
• 地形模型计算
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2.4 生态因子归一化
• 评价因子生成之后，直接用它们去进行评价是比
较困难的，因为各指标项的量纲不一致， 所以没 有可比性。
• 各指标的量化分值依其对生态环境质量的贡献程
度， 采用统一顺序原则， 即按照它们对生态环 境正向影响的大小，从高到低分为若干级，对环 境质量贡献越大，编码值越大，反之则编码值越 小。
NDVI值，NDVImin表示区域最小的NDVI值。 - 由于图像中不可避免的存在着噪声，NDVImax和NDVImin 并不一定是最大NDVI值和最小的NDVI值，可以根据直 方图分别取两头“拐点处”的值。
wenku.baidu.com
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2.3 生态因子生成——土壤指数
• 土壤指数同样采用前人研究的模型裸土植被指数
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1.2 自定义坐标系——北京54和西安80坐标系
•
北京54或者西安80坐标系是投影直角坐标系
坐标名称 北京54 西安80
投影类型
Gauss Kruger（Transverse Gauss Kruger（Transverse
椭球体
基准面
北京54 西安80
Mercator） Mercator）
• 在影像的铅直方向也有同样的影响
房子的宽度是恒定的 (8m), 而在影像上的体现却各有 不同, 这说明各处的比例尺是变化的
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1.3 SPOTPAN正射纠正——传感器姿态/方位
1 2 3
要进行三角测量，就要给定软件 计算或估计出的空间传感器的位 置和方位
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1.3 SPOTPAN正射纠正——推帚扫描透视中心
（传感器的系统误差）
• 数据是沿扫描线获取的，每条扫描线都有自己的
透视中心
• 每条扫描线的传感器位置和方向都不同 • 多项式的纠正只能针对分辨率比较低的卫星影像，
而对于高分辨率的卫星影像我们需要严格的物理 模型（如，dim原数据）或者是有理函数多项式进 行模拟卫星参数（如RPC参数）。
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