ENVI土壤湿度遥感反演及干旱灾害监测文档格式.docx
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Ts-NDVI散点图制作;
TVDI指数计算;
除云、除水、除建筑物,保留植被区域的TVDI。
2、3建立TVDI与土壤相对湿度之间的关联模型。
模型精度评价。
土壤相对湿度制图。
3.实验数据
TM200205图像、BASEIMAGE图像、研究区矢量边界图。
4.实验步骤:
4、1图像预处理以及NDVI制图。
①大气校正。
本实验选择黑暗像元法进行大气校正。
打开TM200205,快速统计图像DN值,记录7个波段每个波段的黑暗像元。
本实验选择DN值像元个数为十位数时对应的DN值作为黑暗像元DN值。
所有像元均减去此黑暗像元的DN,达到校正目的。
所依据原理为认为黑暗像元的辐射记录值为0,且认为图像各处大气影响一致,之所以不为0就是由于大气程辐射的影响,减去此DN,即为整体消除大气程辐射的影响。
②几何校正。
加载并打开baseimage与TM200205图像,基于Map下的图像到图像校正方法进行几何校正。
以baseimage为基准图像,以TM200205为待校正图像。
本实验选择20个地面同名地物点作为控制点,总的均方根误差为0、8257个像元,选择的原则就是:
控制点要分布均匀,图像边缘部分要多选取。
选择大桥桥头、河流拐弯处、道路交叉口、机场等易于区分且不易随时间变化太大的地物。
几何位置变换公式为多项式变换,二次多项式。
重采样方法为线性内插法。
③裁剪图像。
基于ENVI菜单栏下的Basic工具里的裁剪数据功能进行,空间子集选择边界图层。
裁剪之后,用边界图层、evf文件数据进行腌膜,得到研究区数据,其她地方为0值。
④NDVI计算。
基于公式(float(b1)-float(b2))/(b1+b2)或者Transform功能下的NDVI计算工具直接进行计算。
⑤NDVI密度分割。
将NDVI从-0、6800~0、4208全部分为8类,外加一个0~0,即背景值,赋值为white
⑥制图输出。
在Annotation下设置图名、图例、指北针、比例尺。
需要指出的就是,本实验在图例方面只加8个(不加0~0的图例),所有汉字均采用ENVI字体中的161~180里的KaiTi,所有英文全部采用Roman3字体,输出如图:
4、2热红外地温反演及TVDI制作(以下所有公式均在BandMath下输入)。
①单位光谱范围内幅亮度值Rb。
输入公式:
(B1*(1、896-0、1534)/255+0、1534)/1、239
②地温计算,用传感器温度表征地表温度Ts。
1260、56/alog(60、766/B1+1)
③图像MNDWI计算。
(float(b1)-float(b2))/(b1+b2)
式中,B1为绿光波段,B2为短波红外波段(第五波段)。
④TVDI指数计算原理。
植被指数NDVI就是利用植被对太阳辐射各光谱波段的吸收与反射作用,得出反映植被生长状况的信息,因此可作为干旱监测的一种指标,但其监测作物干旱状态具有一定的滞后性;
而地表温度Ts的实时性强,却易受到周围地物的影响,因此常将两者综合起来研究干旱。
Price与Carlson等研究首先发现,如果研究区的植被覆盖度与土壤湿度值变化较大,则获得的植被指数NDVI与地表温度Ts所形成的散点图呈三角形关系,其中NDVI作为横坐标,Ts作为纵坐标。
Moran等则分析NDVI与Ts的散点图为梯形关系。
Sandholt等通过研究简化的NDVI-Ts三角形空间,提出了温度植被干旱指数TVDI,用以估算土壤含水状况。
NDVI-Ts特征空间的示意图,体现了Ts与NDVI的关系。
TVDI值为1就是干边(Dryedge),代表土壤缺水;
TVDI值为0则就是湿边(Wetedge),具有最大的土壤蒸发蒸腾总量与无限的水分供应,反映了土壤水分的两个极端状态。
Sandholt等[14]首先提出了温度植被干旱指数(TemperatureVegetationDrynessIndex,TVDI)的概念。
其表达式为:
TVDI=(Ts-Tsmin)-(Tsmax-Tsmin)
本实验只统计NDVI对应下的Tsmin与Tsmax。
NDVI只选择>
0的部分。
得到干边方程为:
Tsmax=-36、779*NDVI+323、55,R方值为0、9564
Tamin=65、614*NDVI+268、99,R方值为0、9621
代码:
proTVDI
;
读取NDVI
fn=pickfile(title='
��NDVI�ļ�'
)
openr,lun,fn,/get_lun
ndvi=fltarr(2205,1814)
readu,lun,ndvi
tvscl,ndvi,order=1
free_lun,lun
读取Temperaturֵ
fn1=pickfile(title='
Temperature'
openr,lun1,fn1,/get_lun
wendu=fltarr(2205,1814)
readu,lun1,wendu
tvscl,wendu,order=1
free_lun,lun1
设置ndvi步长及组数
a=max(ndvi)
b=min(ndvi)
step=0、01
n=ceil((a-b)/step)
mini=fltarr(n)
maxi=fltarr(n)
ֵ
fori=0,n-1dobegin
mini[i]=b+i*step
maxi[i]=mini[i]+step
endfor
minimum=fltarr(n)
maximum=fltarr(n)
temp1=where(ndvigtmini[i]andndviltmaxi[i])
ifn_elements(temp1)eq1thenbegin
temp2=0
endifelsebegin
temp2=wendu[temp1]
endelse
minimum[i]=min(temp2)
maximum[i]=max(temp2)
plot,mini,minimum,psy=2
oplot,maxi,maximum,psym=2
data=fltarr(3,n_elements(mini))
data[0,*]=transpose(mini)
data[1,*]=transpose(minimum)
data[2,*]=transpose(maximum)
openw,lun2,'
d:
/TVDI000、txt'
/get_lun
printf,lun2,data,format='
(f10,"
"
f20,"
f20)'
free_lun,lun2
END
如图:
⑤TVDI指数计算。
输入公式为:
(B1-(65、614*B2+268、99))/((-36、779*B2+323、55)-(65、614*B2+268、99))
⑥云检测。
本实验判定Ts<
290K的部分为云,因此做一个云腌膜文件,Datamin设为290,非云为1,云为0。
⑦水体检测。
本实验判定MNDWI>
0、40的部分为水体,因此做一个水体腌膜文件,Datamax设为0、40,非水为1,水为0、
⑧NDVI<
0检测。
原理同上,去除建筑物。
⑨得到最后的TVDI图像。
B1*B2*B3*B4,B1…B4依次对应上面⑥、⑦、⑧及TVDI图像。
⑩TVDI密度分割,制图输出,步骤同4、1⑥。
4、3土壤湿度遥感反演。
①土壤站点矢量图生成。
在Arcmap中加载X/Ydata,选择实测土壤湿度文件、txt,字段要对应好,此处不详细介绍,坐标系选择WGS-1984,,生成图层,导出shapfile文件。
②ENVI打开矢量图层,生成evf文件。
加载生成的evf文件到TVDI窗口图像中,在“可以使用的矢量列表中”选择导出evf图层到ROI,属性文件为TVDI、
③获取土壤湿度对应经纬度下的TVDI值。
在ENVI下启动ROI工具,导入生成的ROI文件。
导出ROI文件到ASCII文件,属性文件依旧选择TVDI、
④将生成的文本文档与实测土壤湿度文本文档用EXCEL打开,按空格顺序打开。
按照经度升序排列,选取前70对数据建立模型,拟合模型得到线性模型为y=-0、8225*x+0、8375,R方值为0、6857,X为TVDI,Y为土壤湿度。
70对数据相关系数为-0、82805,查表知,其通过了0、001的显著性检验,置信度为99、9%,可以使用。
⑤用剩余的20对数据作为模型检验的数据。
代入上述公式,得到遥感反演土壤湿度数据,计算得MSE为0、243569,RMSE为0、091851、
⑥基于公式:
-0、8225*B1+0、8375对TVDI图层进行土壤湿度反演。
基于公式(B1eq0、8375)*0+(b1ne0、8375)*B1做云水体建筑物的掩膜。
进行密度分割,得到结果。
5、实验总结
通过本次实验,认识了常用的遥感图像格式,掌握了遥感图像几何校正、研究区裁切、NDVI、TVDI、土壤湿度反演计算等流程,深入领会到了图像密度分割以及遥感制图技术方法,收获颇多,感谢闵爱莲老师对本次学生实验中的指导!
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