遙感地學(xué)分析實驗報

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1、實驗一植被覆蓋度反演一、實驗?zāi)康闹脖桓采w度是指植被（包括葉、莖、枝）在地面的垂直投影面積占統(tǒng)計區(qū)總面積的百分比。通常林冠稱郁閉度，灌草等植被稱覆蓋度。它是衡量地表植被覆蓋的一個最重要的指標(biāo)，被覆蓋度及其變化是區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)環(huán)境變化的重要指示，對水文、生態(tài)、全球變化等都具有重要意義。目前已有許多利用遙感技術(shù)測量植被覆蓋度的方法，其中應(yīng)用最廣泛的方法是利用植被指數(shù)近似估算植被覆蓋度，常用的植被指數(shù)為NDVI，本次實驗完成植被覆蓋度反演。二、實驗數(shù)據(jù)實驗選取兩景覆蓋北京市的Landsat8OLI影像、土地覆蓋類型圖以及北京行政邊界矢量數(shù)據(jù)為數(shù)

2、據(jù)源。其中，土地覆蓋類型圖是作為掩膜文件使用，其目的是為了便于植被覆蓋度的估算；北京行政邊界矢量數(shù)據(jù)是裁剪出北京市行政區(qū)內(nèi)的范圍。Landsat8OLI影像是從地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站上下載得到的，其成像時間為2013年10月份。與Landsat7的ETM+成像儀相比，OLI成像儀獲取的遙感圖像輻射分辨率達(dá)到12比特，圖像的幾何精度和數(shù)據(jù)的信噪比也更高。OLI成像儀包括9個短波譜段（波段1～波段9），幅寬185km，其中全色波段地面分辨率為15m，其他譜段地面分辨率為30m。三、實驗方法本文反演植被覆蓋度所采用的是像元二分模型方法，像元二分

3、模型是一種簡單實用的遙感估算模型，它假設(shè)一個像元的地表由有植被覆蓋部分與無植被覆蓋部分組成，而遙感傳感器觀測到的光譜信息(S)也由這2個組分因子線性加權(quán)合成，各因子的權(quán)重是各自的面積在像元中所占的比率，如其中植被覆蓋度可以看作是植被的權(quán)重。因此，像元二分模型的原理如下：VFC=(S-Ssoil)/(Sveg-Ssoil)S為遙感信息，其中Ssoil為純土壤像元的信息,Sveg為純植被像元的信息。改進(jìn)的像元二分法——遙感信息選擇為NDVIVFC=(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)兩個參數(shù)的求解公式NDV

4、Isoil=(VFCmax*NDVImin-VFCmin*NDVImax)/(VFCmax-VFCmin)NDVIveg=((1-VFCmin)*NDVImax-(1-VFCmax)*NDVImin)/(VFCmax-VFCmin)當(dāng)區(qū)域內(nèi)可以近似取VFCmax=100%，VFCmin=0%VFC=(NDVI-NDVImin)/(NDVImax-NDVImin)當(dāng)區(qū)域內(nèi)不可以近似取VFCmax=100%，VFCmin=0%，當(dāng)有實測數(shù)據(jù)的情況下，取實測數(shù)據(jù)中的植被覆蓋度的最大值和最小值；當(dāng)沒有實測數(shù)據(jù)的情況下，植被覆蓋度的最大值和最小

5、值根據(jù)經(jīng)驗估算。其中,NDVIsoil為裸土或無植被覆蓋區(qū)域的NDVI值,即無植被像元的NDVI值；而NDVIveg則代表完全被植被所覆蓋的像元的NDVI值,即純植被像元的NDVI值。四、實驗處理步驟1、實驗處理流程如下圖所示-33-2、數(shù)據(jù)預(yù)處理本文使用的Landsat8OLI為L1T級別數(shù)據(jù)，不需做幾何校正處理。而北京市需要兩景LandsatOLI數(shù)據(jù)覆蓋，因此首先要進(jìn)行圖像鑲嵌和裁剪，然后進(jìn)行大氣校正等預(yù)處理過程。（1）輻射定標(biāo)輻射定標(biāo)是將傳感器記錄的電壓或數(shù)字值轉(zhuǎn)換成絕對輻射亮度的過程。實驗報告中寫出輻射定標(biāo)的作用。該處理過程

6、在Envi5.1中實現(xiàn)，具體操作：在ENVIToolbox中，選擇Toolbox/RadiometricCorrection/RadiometricCalibration，選擇*_MultiSpectral多光譜組（7個波段），打開輻射定標(biāo)工具，對兩景影像分別做輻射定標(biāo)。-33-（2）影像鑲嵌因本文所使用的影像數(shù)據(jù)源是兩景LandsatOLI影像，因此需進(jìn)行影像鑲嵌，鑲嵌的目的是將不同的影像文件無縫地拼接成一幅完整的包含研究區(qū)域的影像。該處理過程在Envi5.1中實現(xiàn)，具體操作：在Toolbox中，選擇/Mosaicking/Seam

7、lessMosaic，打開無縫鑲嵌工具，然后進(jìn)行相關(guān)參數(shù)設(shè)置。-33--33-（3）影像裁剪因本文所使用的影像數(shù)據(jù)包含了北京市行政區(qū)劃以外的部分地區(qū)，因此需進(jìn)行影像裁剪，以將研究區(qū)裁剪出來，并且減小了數(shù)據(jù)量，加快了數(shù)據(jù)處理速度，本文使用北京行政邊界矢量裁剪圖像。過程在Envi5.1中的具體操作如下：在Toolbox中，選擇/RegionsofInterest/SubsetDatafromROIs，打開裁剪工具：-33-（4）Flaash大氣校正ENVI中的FLAASH模型是基于MODTRAN4+輻射傳輸模型，通過參數(shù)查找表來進(jìn)行大氣校

8、正的商業(yè)化軟件。實驗報告中需寫出為什么用進(jìn)行大氣校正。在Toolbox中打開FLAASH工具/RadiometricCorrection/AtmosphericCorrectionModule/FLAASHAtmosph