基于遥感技术的生态环境监测

襄樊市遥感生态环境评价图

许素素2012127014

实验步骤：

一、辐射校正（直方图校正法）

（1）在“Viewer”视窗中，按下“”按钮，打开输入图像的信息窗口，通过对比每个波段的直方图来确定a值。

（2）打开“Modeler”--->“Model Maker”窗口。

（3）在窗口中放入一个输入图像、一个输出图像和一个函数处理模型。然后用连接线将它们一一连接起来，双击输入和输出图像，并设置输入图像和输入图像为运行时提示符输入（Prompt User for File at Run Time）；数据类型为单精度浮点型（Float Single）。

（4）设置函数处理模型：$n1_PROMPT_USER-a，如图所示：

（5）运行模型，得到各个波段大气校正后的图像。

二、图像的假彩色合成

（1）打开“Interpreter”--->“Utilities”--->“Layer stack”窗口。

（2）输入图像为辐射校正后的1、2、3、4、5、7波段图像，输出图像“123457.img”。“Output”设置为Unsigned 8 bit，忽略零值。点击“OK”，完成操作。

（3）得到的结果图为：

123457 R（7）G（4）B（1）

三、对图像进行裁剪

1、生成AOI文件

（1）在ERDAS的“Viewer”中加载“shp”文件。

（2）“Viewer”中鼠标点击“shp”文件，该文件变黄色高亮。

（3）在“Viewer”菜单栏中单击“AOI”，在“AOI”下拉菜单中选择“Copy Selection to AOI”。

（4）在“Viewer”菜单栏中单击“File”，在“File”下拉菜单中选择“Save”-->“AOI Layer as”，保存。

2、裁剪

点击“Data Preparation”-->“Subset Image”打开“Subset”对话框，设置输入输出文件，点击下方的“AOI”按钮，输入上面生成的AOI文件，忽略0值，“OK”完成裁剪。裁剪结果图为：

123457-cut R（7）G（4）B（1）

3、将SPOT数据按照以上方法进行裁剪，结果如图：

spot-cut

三、“123457-cut”与“spot-cut”做融合

IHS融合：它适合于多波段IHS的融合。它是利用RGB到IHS的正变换，再用高分辨率的图像替换H分量，然后进行RGB到IHS的逆变换，从而实现数据融合。

选择ERDAS面板菜单“Interpreter”-->“Spatial Enhancement”-->“Mod.IHS Resolution Merge”命令，打开“Mod.IHS Resolution Merge”对话框。在打开的对话框中，主要有输入、层选择和输出三个页面，设置如下参数：

参数设置好后，确认“OK”键进行数据融合，结果如图：

123457-spot

五、土壤指数的计算

（1）打开“Interpreter”-->“Spectral Enhancement”-->“Tasseled Cap”对话框。（2）在K—T变换的对话框中，几个参数的设置如下：

输入图像（Input File）：是裁剪后的多波段合成图像；

输出图像（Output File）：是变换后的成分图像；

传感器（Sensor）：选择Landset 4 TM--6 Bands。

忽略0值，确定“OK”按钮完成K—T变换。

（3）对变换后的图像各成分进行分析，第一成分为亮度，第二成分为绿度，第三成分为湿度。

（4）提取各分量的值：打开“Interpreter”--->“Utilities”--->“Layer stack”窗口，输入图像为K—T变换后的图像，选择Intersection，忽略0值，将第一成分、第二成分分别提取出来。

123457-tc-1 123457-tc-2

穗帽变换的土壤亮度指数穗帽变换的绿度指数

（5）打开“Modeler”--->“Model Maker”窗口。在窗口中放入两个输入图像、一个输出图像和一个函数处理模型。两个输入图像分别为前面提取的第一成分和第二成分图像；设置模型函数VI-0.09178*BI+ 5.58959，其中VI和BI分别为穗帽变换的绿度指数和土壤亮度指数；输出图像为土壤指数图像。模型如图所示：

图中tc1即为123457-tc-1，tc2即为123457-tc-2。

（6）运行模型，得到结果图：

trzs

六、植被指数的计算

打开“Image Interpreter”-->“Spectral Enhancement”-->“Indices”对话框，在Select Function处选择NDVI，输入图像为裁剪后的多波段合成图像，设置数据类型，点击“OK”，完成植被指数的计算。得到的结果图：

zbzs

七、坡度计算

(1)现将DEM数据按照四中描述方法进行裁剪。

(2)将裁剪后的DEM数据加载进ARCGIS中，打开“Spatial Analyst”-->“Surface Analysis”——>“Slope”窗口，进行坡度计算。得到的结果图为：

八、图像分级

（1）归一化土壤指数

将五中土壤指数结果图加载进ARCGIS，打开“Spatial Analyst”-->“Reclassify”

窗口，点击“classify”打开“classification”窗口，分为十级，结果图为：

trzs-cla

（2）归一化植被覆盖度

将六中植被指数结果图加载进ARCGIS，打开“Spatial Analyst”-->“Reclassify”

窗口，点击“classify”打开“classification”窗口，分为十级，结果图为：

zbzs-cla

（3）归一化地形因子

将七中坡度计算结果图加载进ARCGIS，打开“Spatial Analyst”-->“Reclassify”窗口，点击“classify”打开“classification”窗口，分为十级，结果图为：

pd-cla