实习序号及题目 | 实习7——地表反射率、温度的反演以及植被指数的计算 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
实习人姓名 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
任课教师姓名 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
实习地点 | 榆中校区实验楼 A109 | 实习日期时间 | 2012年12月12日 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
实习目的 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1、初步掌握使用定量遥感方法反演地表反射率、地表温度和植被指数的方法，深入认识在ENVI FLAASH中MODTRAN算法的主要内容，获得常见的几种土地覆盖类型所具有的反射率、温度和植被指数的参数特征的认识。 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
实习内容 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1、打开ENVI软件，加载含有元数据的Landsat TM/ETM+影像数据； 2、遥感影像目视分析，通过有关工具（卫星影像元数据、SRTM和Google Earth）记录影像的如下信息：影像获取日期和时间（GMT）、研究区中心坐标、研究区海拔高度、影像适用的MODTRAN气溶胶反演模式； 孕酮太低怎么办3、遥感影像辐射定标，获得Landsat TM/ETM+影像的辐亮度（可见光/近红外）和辐照度（热红外）； 4、遥感影像数据格式转换，从BSQ转到BIL 5、使用FLAASH进行大气辐射校正，得到可见光、近红外各个波段的地表反射率 6、使用波段计算工具（Band Math）进行地表反射率和NDVI计算。 7、分析不同地表覆盖类型的反射率、地表温度和植被指数，给出统计表 8、选取遥感影像中的5种典型地物，进行地表反射率、温度和植被指数的提取，对植被指数、地表温度反演结果进行合理性分析，说明误差的可能来源。 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
基本原理 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1、 辐射定标：就是将传感器记录的辐射量化值（Digital Number，DN）转换成绝对辐射亮度值、表观反射率，或者表观温度的过程。 绝对定标：通过各种标准辐射源，建立辐射亮度值与辐射量化值（DN）之间的定量关系式中，辐射亮度值L的常用单位为W/(m2.μm.sr)，或者μW/(sr) 。1W/(m2.μm.sr)=0.1 μW/(sr) 1、 大气辐射效应及其校正： 瑞利散射（Rayleigh）：发生在距地面2-8km的对流层大气中。由大气中的氧、氮分子的辐射吸收和再发射造成的散射，亦称分子散射。 米氏散射（Mie）：发生在4.5km以下的低层大气中；由直径为0.1~10倍入射辐射波长微粒造成的。微粒的主要组成为霾、水滴、尘埃、烟雾、花粉、微生物、海上盐粒、火山灰等，统称为气溶胶（aerosol）。大气中的烟雾和粉尘越多，就会散射越多的紫光和蓝光。导致彩色合成影像偏蓝。 非选择性散射：云、雾、水滴、尘埃等直径大于入射辐射波长10倍以上的微粒，就会发生非选择性散射，对所有波长的光都进行同比例的散射。组成云雾的水滴和冰晶对所有可见光波长的均等散射，使云呈现白色。云雾的存在直接妨碍着影像信息的提取。 2、 基于辐射传输模型的大气校正： MODTRAN辐射传输模型（MODerate spectral resolution atmospheric TRANsmittance algorithm and computer model） MODTRAN可以计算0到50000cm-1的大气透过率和辐射亮度。波长范围的精度是2cm-1。在给定辐射传输驱动、气溶胶和云参量、光源与遥感器的几何立体对和地面光谱信息的基础上，根据辐射传输方程来计算大气的透过率以及辐射亮度。MODTRAN4中改进了Rayleigh散射和复折射指数的计算精度，增加了计算太阳散射贡献的方位角参数选项，并且将7种BRDF模型引进到模型中，使地表特征的参数化成为可能。 3、 大气辐射传输模型(可见光/近红外波段)： 4、 NDVI：归一化差值植被指数（Normalized Differential Vegetation Index，NDVI） 对于陆地表面主要覆盖而言，如果根据地表实际的反射率来计算，则 云、雪在可见光波段比近红外波段有较高的反射率，因而其NDVI值为负值 水体的NDVI接近0继承纠纷 岩石、裸土在两波段有相似的反射作用，因而其NDVI介于0与0.1之间 在有植被覆盖的情况下，NDVI介于0.1~1.0之间，且随植被覆盖度的增大而增加。几种典型的地面覆盖类型在大尺度NDVI图像上区分鲜明，植被得到有效的突出。因此，NDVI特别适用于全球或区域植被的宏观动态监测。 NDVI是植被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因子。NDVI与叶面积指数（LAI）、绿色植物净第一生产率（NPP）、植被覆盖度、光合作用等指标参数密切相关，并据以完成地表植被物理参数的反演。 NDVI可以部分消除与太阳高度角、卫星观测角、地形、云/阴影和大气条件有关的辐照度条件变化（大气程辐射）等的影响。 6、地表温度的计算（反演）：陆面温度（LST）：根据辐射温度理论，利用热红外波段的遥感数据反演计算获得的地表亮度温度，又成表皮温度；基于landsat 7ETM+数据的陆面温度反演算法T=k2/ln(k1/Lλ+1)，其中：T=卫星接收有效温度，K1,k2=定标系数，L=光谱辐射亮度。 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
数据准备 三登 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1、 LT51310352009209IKR00，1-7波段且包括MTL文件； | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
操作方法及过程 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1、 加载数据，进行辐射定标，我采用的是兰州市附近的landsat5tm影像，加载432假彩色合成组合方式显示，观察影像。辐射定标操作：basic tools→preprocessing→calibration utilities→landsat calibration，选择有六个波段的文件，加载1-5和7波段影像，点击ok。设置参数，卫星传感器为landsat 5 TM，影像获取的时间为默认，因为我们是通过地理信息添加影像，因此这些信息会自动提取，时间为2007年5月20日，太阳高度角为65.14，自己后的定标类型我选择radiance（辐射），点击edit calibration parameters，观察参数，一般为默认，点击ok，选择储存位置，命名为radianced，点击ok 2、 加载数据，我们观察到，现在数据信息已经发生改变且为浮点型数据。下面进行影像数据的格式转换BSQ→BIL，操作为：basic tools→ convert data(BSQ、BIL、BIP)，选择进行辐射定标的影像radianced，选择输出类型为BIL，convert in place选择NO，代表重新储存，选择YES代表替换原BSQ文件。选择储存位置，命名为BIL，点击ok 3、 用FLAASH方法进行大气辐射校正：右归丸的功效spectral→FLAASH在此设置参数。 Input radiance image 加载为BIL文件，弹出窗口，其中第一项为每隔波段对应着不同的因子，第二个为每个波段对应相同的因子，因此我们选择第二个，因子输入10.0000；output reflectance file选择保存位置，命名为 reflectance，output directory FLAASH files选择辅助信息保存位置，rootname for FLAASH file选择辅助信息命名前缀为l5_。Scene center location，影像中心定位我们首先查看影像，在BIL上右击→edit header查看行列信息，发现samples为8381，lines为7301，因此中心行列号为4191、3651。右击影像→pixel locator，输入4191、3651，点击apply，查看到lat显示36人存原理、3、24.73；lon显示为102、59、44.90，这些就是中心坐标。将这些信息输入Scene center location。传感器选择，我们选择多光谱中的landsat TM5，平均海拔高度，因为查询得知，兰州地区的平均高程大概为2571m，因此这里我们输入2.571，这里是以千米为单位；时间我们通过头文件查看得知为2007年5月20日，3点38分36秒；大气模型我们选择sub-arctic summer，亚极地夏季，水汽含量默认为1；气溶胶模型选择rural 乡村模型。 4、 Multispectral tting：这里lect channel definitions 选择GUI，打开选项卡第二项，这里assign default values…选择overland retrieval standard（660:2100nm），之后下面亮相KT高值会自动选择第七波段，KT低值会自动选择第三波段，其他选项默认；advanced ttings这里的选项都不需要改动，选择默认的即可。点击apply。查看生成结果。 5、 打开原始影像的第六波段，观察影像信息，同样进行辐射定标，辐射定标操作：basic tools→preprocessing→calibration utilities→landsat calibration，选择有一个波段的文件，加载6波段影像，点击ok。设置参数，卫星传感器为landsat 5 TM，影像获取的时间为默认，时间为2007年5月20日，太阳高度角为65.14，自己后的定标类型我选择radiance（辐射），点击edit calibration parameters，观察参数，一般为默认，点击ok，选择储存位置，命名为radianced2，点击ok； 6、 计算归一化植被指数NDVI通过transform→NDVI来计算，打开对话框，影像选择为大气校正后的影像FLAASH，之后参数基本默认，系统可以自动生成如红光波段为3波段，近红外波段为4波段，其中输出数据类型选择floating。选择储存位置，命名为NDVI。 7、 使用栅格计算器进行温度反演，根据率面温度反演算法，公式为T=k2/ln(k1/Lλ+1)，这里我们用波段计算器basic tools→band math，输入 1260.56/alog(607.76/b6+1)-273.13，之后b6选择辐射定标之后的第六波段，选择储存位置，命名为wendu。 8、 分别在地表反射率、温度、NDVI中选取五种地物，观察统计结果，以地表反射率为例。打开影像，右击→ROI工具，ROI_type中选择polygon，选择水库作为一个地物，在影像中选择ROI。选择结束之后，点击stats查看统计信息，并将统计信息保存，在excel中打开制图。 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
结果与分析 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1、 生成FLASSH结果：我们可以观察到，通过大气纠正之后的影像植物也就是图中的红色区域的相较于原图颜色较浅，另外西北方向的薄的白云的影像也大大减轻，裸土部分也没有之前的深色，整个影像看起来比较平滑柔和，杂色较少。 2、 下面是五种地物的地表反射率随波段变化的折线图： 水库：水库水体的的反射主要在蓝绿波段，其他波段吸收都很强，且所有波段的反射率都很弱，都在1000以下。在432组合影像上，水体呈深蓝色。在第七波段之后反射率为200左右，几乎全部吸收了。 河流：水库水体反射折线跟水库有所不同，同样在12波段反射率高，但第三波段及近红外波段反射率也很高，之后反射率逐渐降低，但是总体反射率要大于1000也比水库的总体反射率要高很多，第七波段的反射率还在800左右，说明在影响当中，河流的颜色要比水库颜色要亮很多。 裸土：相对于水体，裸地的反射率就比较高了，所有波段的反射率有很高，且随着波长增加反射率增大，在第五波段形成反射峰。自然状态下土壤表面的反射率没有明显的峰值和谷值，一般来讲土质越细反射率越高，有机质含量越高和含水量越高反射率越低。 草地：从图中可知：可见波段二波段有一个反射峰，在一波段和三波段有两个吸收带。这是由于叶绿素对蓝光和红光吸收作用强，而对绿光反射作用强。在四波段之后之间反射率急剧上升，这是由于植被叶细胞的影响，除了吸收和透射的部分，形成高的反射率。在中红外波段，受到绿色植物含水量的影响，吸收率大增，反射率下降，第七波段之后为中心是水的吸收带，形成低谷。 农田：农田的反射率总体要比草地要高，但是走势大体一样，反射光谱曲线比较类似，可见波段二波段有一个反射峰，在一波段和三波段有两个吸收带，对绿光反射作用强。在四波段之后之间反射率急剧上升，形成高的反射率，但是在第五波段反射率下滑的比草地要多很多。 3、 NDVI：水体的NDVI接近0，岩石、裸土在两波段有相似的反射作用，因而其NDVI介于0如何制作豆腐与0.1（1000）之间、在有植被覆盖的情况下，NDVI介于0.1~1.0（-10000—10000）之间，且随植被覆盖度的增大而增加。的地面覆盖类型在大尺度NDVI图像上区分鲜明，植被得到有效的突出。植被盖度越高NDVI值越大，从表可以看出植被的NDVI平均值达到5075.77为几种地物类型最大 ，河流和水库NDVI值小于0。 不同地物NDVI统计表：
4、 不同地物地表反演温度：裸地反演温度比较高，这是由其裸土表面在热红外波段有较高的反射率，使其周围有较高温度，反演温度最高；河流中有含有一定的沙粒，使其在热红外波段有较高的反射率，温度比水库要高，水库的温度就比较低，因为水库中含有的杂质比较小；此外农田和草地的温度都一般，比水体要高，比裸地要低。
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存在问题与解决办法 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
（1）、对于大气纠正模型FLAASH中的一些参数设置还不是很清楚，在这里我们可以充分利用软件本身带有的帮助文档，点击help，输入需要查询的关键字，比如说atomspheric model，之后就会得到相应的信息诸如 这样对于我们理解FLASSH模型会很有帮助，所以学会使用help也很重要。 （2）、在计算NDVI的时候如果选择byte，范围为10000—-10000，得到的结果显示为全部百色，只有水体显示成黑色，我感觉操作没有错误，主要在于拉伸的显示问题。 （3）、BSQ、BIL、BIP之间的区别：envi通用的栅格数据按照BSQ/BIP/BIL格式，以二进制字节流存储：BSQ（波段顺序格式）：最简单的格式。每行数据后面紧接着同一波谱波段的下一行数据。BIP（波段按像元交叉格式）：按BIP格式存储的图像按顺序第一个像元所有的波段，接着是第二个像元的所有波段，然后是第三个像元的所有波段，等等。BIL（波段按行交叉格式）：按BIL格式存储的图像先存储第一个波段的第一行，接着是第二个波段的第一行，然后是第三个波段的第一行，交叉存取直到波段总数为止。每个波段随后的行按照类似的方式交叉存取。这种格式提供了空间和波谱处理之间一种折中方式，它是大多数envi处理任务中所推荐的文件格式。 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
总结 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
通过本次上机操作，基本上理解了NDVI的实现过程以及其原理，理解了地表反射率和温度的反演之间的关系。利用遥感影像这样的处理技术，可以通过NDVI帮助我们实现对研究区域表面的植被覆盖量的相关研究，也有利于实际的应用。初步掌握了使用定量遥感方法反演地表反射率、地表温度和植被指数的方法，获得常见的几种土地覆盖类型所具有的反射率、温度和植被指数的参数特征的认识。 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
本文发布于:2023-07-27 18:51:53，感谢您对本站的认可！
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