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遥感影像各参数提取和运算

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遥感影像各参数提取和运算

一.实验目的

1.1 熟悉使用ENVI 软件的一些常用功能;

1.2 学会利用ENVI 软件对遥感影像的NDVI 和NDWI 进行计算,对典型地物的参数信息进行提取和分析。

二.实验内容

2.1 计算可见光至短波红外波段的7个波段的TOA 反射率数据和热红外的2个波段的亮度温度值; 2.2 计算NDVI 和NDWI ;

2.3 选择水体、土壤、植被和人工建筑等典型地物,每种典型地物至少选择50个样点,提取各个样点的7个TOA 反射率值、2个亮温值和2个光谱指数值; 2.4 针对各个典型地物的遥感参数进行统计分析,至少计算各个参数的Minimum, Maximum, Range and Standard Deviation,利用图表的形式对其进行专业分析。

三.实验数据与实验平台

数据:LANDSAT 7 ETM+影像、p125r053_7t20001106.met 平台:ENVI 4.7软件

四.实验过程与结果分析

4.1. 计算可见光至短波红外波段的7个波段的TOA 反射率数据和热红外的1个波段的亮度温度值。 实验步骤:

(1)计算可见光至短波红外波段的7个波段的TOA 反射率:

Main menu → Basic Tools → Preprocessing → Calibration Utilities → Landsat Calibration →选 择 波 段 数 为6的,点击OK → Reflectance → Edit Calibration Parameters →输出文件名

图4.1.1 反射率参数设置

图4.1.2 反射率转换结果图与原图对比

(7,4,3波段,左图为结果图,右图为原图)

(2)转换成亮度温度值步骤:

Main menu → Basic Tools → Preprocessing → Calibration Utilities → Landsat Calibration → 选 择 波 段 数 为2的,点击OK → Radiance → Edit Calibration Parameters →输出文件名

图4.1.3 亮度温度值参数设置

图4.1.4 热红外的1个波段的亮度温度值影像

4.2 计算NDVI 和NDWI

(1) NDVI计算步骤:Transform → NDVI → 选择新生成的6波段反射率文件 → OK →输出文件名 (2) NDWI计算步骤:Transform → NDVI → 选择新生成的6波段反射率文件 → OK → NDVI Bands:Red:4;Near IR:2 → 输出文件名

图 4.2.1 对植被和水体的提取影像对比

左图是对水体的提取,水体部分高亮度显示,亮度值为1,其他地物为暗色,亮度值为0;右图是对植被的提取,植被部分高亮度显示,亮度值为1,其他地物为暗色,亮度值为0;

4.3 典型地物遥感参数提取

参数提取步骤:

① Main menu → Basic Tools → Resize Data → 选择生成的亮温值波段 → Set Output Dims by Pixel Size:Output X/Y by Pixel Size设置为28.5 → OK → 输出文件名

② Main menu→ File → Save File As → ENVI Standard → Import File:分别选择:6波段反射率文件、改变像素后的亮温值波段文件、6波段的ndvi 文件、6波段的ndwi 文件 → 文件输出

③ 建立ROI 区域采样:打开上个步骤的汇总文件6、4、3波段 → 右击图像,选择ROI Tools → ROI_Type:Point → Window :Zoom ; → 选取不同地物的点 → File → Output ROIs to ASCII →选择汇总文件 → Select ALL Items → 输出文件名

图4.3.1 建立ROI 区域采样

4.4 各个典型地物的遥感参数统计分析(利用ENVI 中的spectral Library Builder ) 步骤:

首先打开6波段的反射率影像 → Spectral → Spectral Libraries → spectral Library Builder → first input spectrum → import → form ROI/EVF

form input file → 6波段的反射率影像 → Select All Items →

OK

所提取地物的光谱曲线展示如下图(在旁边标识曲线时,如果用中文名会显示不出来,所以可以在建立光谱库后要改成英文名)

4.5 对应影像比较分析地物的波谱曲线

① 完成上个步骤的光谱库后,选中所要打开的地物光谱曲线,点击plot 即可显示

② 导入野外测试的ASD 光谱:import → from ASD binary file → ASD 文件相对应地物的野外观测光谱数据

标准光谱库植被光谱:import → from Spectral library file → spectral library → 相对应的标准地物光谱曲线

图4.5.1 不同测量手段植被光谱曲线的对比 (x 轴表示波段范围,y 轴表示反射率)

结果分析:通过对ETM+遥感影像、野外观测以及标准光谱库中植被光谱曲线的对比可以看出,几种方法处理得出的曲线趋势相似,在ETM+遥感影像中的植被光谱曲线与野外观测的植被光谱曲线比较接近,但ASD 光谱仪野外观测的光谱曲线与ETM+遥感影像上的光谱曲线这两种曲线在近红外波段与标准植被光谱反射率大小相差较大,原

因在于在野外观测过程中和利用遥感手段获取的影像过程中,会受到天气情况以及大气层反射折射的影响。

图4.5.2 不同测量手段水体光谱曲线的对比

结果分析:通过对ETM+遥感影像、野外观测以及标准光谱库中水体光谱曲线的对比可以看出,ETM+遥感影像中的水体光谱曲线与野外观测的水体光谱曲线很相

似,但海水的反射率在0.5nm-1.6nm 之间都接近于0,在1.6nm 之后才渐渐回升,与前两种观测手段得出的水体光谱曲线有很大的差别。

五.实验体会

在进行实验之前,我们对ASD 光谱仪器的操作方法一无所知,对ENVI 软件的大部分功能都没有深入了解。通过这次实验,我们基本上每个人都熟悉了地物光谱的测量以及处理,达到了预期的效果。只是在光谱分析这方面,由于知识水平有限,分析得不全面,做的还不是很好,希望在经过一些专业的训练后,能够弥补这一空缺。


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