植被覆盖率Word格式文档下载.docx
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图2:
辐射定标参数设置
(2)大气校正
大气校正是采用ENVI的FLAASH模块,FLAASH模块要求输入辐亮度图像,输出反射率图像。
之前对进行了辐射定标,得到辐亮度图像,在这里要把BSQ格式的图像转换为BIL或者BIP格式的图像。
FLAASH校正输入图像后,程序会让你选择ScaleFactor,即原始辐亮度单位与ENVI默认辐亮度单位之间的比例。
ENVI默认的辐亮度单位是μW/cm2?
sr?
nm,而之前我们做辐射定标时单位是W/m2?
sr?
μm,二者之间转换的比例是10,因此在下图中选择Singlescalefactor,填写10.000。
其中参数中心坐标,影像获取时间,都可以在头文件中获取,大气参数可以查看ENVIhelp来确定,还有研究区域的平均高程,可以通过GCP文件大致
估算。
FLAASH的参数设置如下图(图3)
图3:
FLAASH参数设置
本来想以福建省为研究区域,但是这景影像覆盖了福建省中部百分之90左右的距离,但并没有覆盖完整,所以无法用矢量边界裁剪,我就规则裁剪了一块区域做研究
图5:
裁剪区域
四:
分类
这里我选择了用最大似然法进行监督分类
(1)训练区选择
由于分辨率不太高,并且结合植被覆盖度估算中用到的三
种模型,我将图像分为了5类,水体和裸地的fg=0,林地和城
区用等密度模型估算,草地用非等密度模型估算。
图6:
ROI选择
2)采用最大似然分类
图7:
最大似然分类参数设置
图8:
最大似然分类结果
五:
土壤线方程参数确定
土壤线:
指土壤的光谱值在近红外波段和红波段的反射率或亮度值所构成的二维平面上的线性关系,是对大量土壤光谱信息的综合描述。
土壤线方程为:
NIR=aR+b
其中:
NIR—近红外波段的反射率或DN值;
R—红色波段的反射率或DN值;
a和b—分别为土壤线的斜率和截距。
TM影像的band3是红色波段,band4是近红外波段。
在ENVI中绘制散点图,然后选择散点图的土壤线部分,导出
对应图像AOI区的ASCLL码文件,在EXCEL中进行曲线拟合拟合结果如下图(图9)所示
图9:
土壤线方程拟合
得到参数a=1.366b=389.45由于我进行大气校正后,结果并没有/10000,所以土壤线截距为300+,但后面的计算同一用没有/10000的影像来做,并不会对最后的fg产生影响。
六:
NDVI的确定
使用大气校正后得到的反射率数据,直接用ENVI的Bandmath计算NDVI。
负值表示地面覆盖为云、水、雪等,对可见光高反射;
0表示有岩石或裸土等,NIR和R近似相等;
正值表示有植被覆盖,且随覆盖度增大而增大。
由于影像的背景值和无效值影响,导致计算的NDVI值范围超出了[-1,1]之间。
因此,Bandmath下输入公式-1>
b1<
1(b1:
NDVI波段),
最小值和最大值运算符的同时运用使NDVI中的值被限制在
[-1,1]之间
NDVI的最后结果如下图所示(图10)
图10:
NDVI图
图11:
NDVI统计结果
七:
植被的亚像元模型
1)等密度模型:
假设像元中植被类型较为单一且植被垂直密度足够高,即:
LAI→∞,对应的NDVIg→NDVI∞,因此,在等密度模型假设下,植被覆盖率fg:
(a)林地:
第一步:
求NDVI最大值和最小值,用类别图像建立
掩膜文件,然后应用于NDVI图像,提取出林地部分,统计像元值。
NDVI最小值
NDVI最大值
林地
0.003625
0.977543
第二步:
求fg,利用提取得到的林地的ndvi影像做
波段运算,输入公式:
(float(b1)-0.003625)/(0.977543-0.003625)。
其中b1
是第一步求得的林地的NDVI波段。
波段运算后得到如下结
图12:
林地的fg
Fg最小值
Fg最大值
0.729412
0.925490
(b)城镇用地:
掩膜文件,然后应用于NDVI图像,提取出城区部分,统计像元值。
城区
-0.001608
0.654542
求fg,利用提取得到的林地的ndvi
影像做
(float(b1)+0.001608)/(0.654542+0.001608)
其中b1
是第一步求得的城区的NDVI波段。
波段运算后得
到如下结
图13:
城市的fg
0.003922
0.898039
(2)非等密度模型非密度模型与等密度模型相似,该模型也假设像元中植被类型较为单一;
但此时的植被垂直密度较小,即LAI<
<
∞。
因而植被覆盖部分的NDVI值(NDVIg)需由Bear定律确定,k=1。
草地&
农田:
求NDVI最大值和最小值用类别图像建立
掩膜文件,然后应用于NDVI图像,提取出草地&
农田部分,统计像元值。
农田
0.003109
0.995320
估算LAI,插值法求得LAI与红波段和近红外波段的关系。
令LAI=0、0.5、1,带入下式计算,能算出形如DN2=aDN1+b+c的式子。
参数值见表
1.
参数
参数值
DN1∞
1602
4098
r1∞
0.05
r2∞
0.7
c1
0.6
c2
0.21
a
1.366
b
389.47
表1:
参数表
LAI=0,DN2=aDN1+b
LAI=0.5,DN2=aDN1+b+432.6
LAI=1,DN2=aDN1+b+1097.5用二次多项式拟合LAI和c的关系:
LAI=-0.3*c^2+10*c
其中c=DN2-aDN1-b
用以上得出的LAI与DN1、DN2的关系求LAI后除以10000并做归一化,得到以下结果
图14:
草地&
农田LAI
LAI最小值
LAI最大值
0.66710
5.66978
第三步:
根据Bear定理,用波段计算计算NDVIg
图15:
NDVIg灰度图像
第四步:
计算fg
图16:
fg最小值
fg最大值
0.57820
0.99324
八:
植被覆盖率成图
将以上求出来的林地fg,城区fg,草地和农田fg三个波段
用波段运算做波段叠加,结果如下图
图:
福建植被覆盖率灰度图
不同阶段fg值赋不同的颜色,具体赋颜色情况如下图
最终成图:
不同fg赋色
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- 植被 覆盖率