遥感图像处理课程设计Word格式.docx

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数据处理

结果与分析

结论

排版

合计

研究区域

数据基础

技术路线

研究方法

1

2

6

20分

基于ENVI和GIS植被状况研究

1.研究背景及目的意义

　　目前，国外众多成功的例表明矿产资源评价与矿山环境监测中的遥感技术方法应用十分有效，也日益广泛。

随着科学的进步，遥感技术越来越先进，同时在该领域中发挥的作用也将越来越大，其在国也必将会展现出良好的发展前景。

然而随着现代工业的飞速发展，矿业开发附带产生的各类污染给周边环境带来了巨大的不良影响。

各种各样的工业行为和人为因素等等都大影响了环境和生态系统。

这样的污染方式使得植被的污染治理显得尤为困难和重要，而国外也一直在寻找一种经济、方便而且全面的矿山周边环境的动态监测方法以达到对矿山环境污染全面的监测和及时治理。

而在众多的环境监测方法中以遥感技术的介入而深受各方研究人员的偏爱，因为遥感技术能够动态、快速、宏观地获取地表信息，且不会再次对环境造成污染、破坏其生态环境。

现在其已广泛应用于环境监测、地质勘探和土壤污染调查等多个领域。

尤其是在环境的动态监测中更是起着举足轻重的作用，遥感技术的宏观性、多时相性、受限制条件少等特点使其能对植被状况做到持续、及时的监测，人们能尽快的了解植被长势的各方面信息并对应作出应对。

　　近年来，人们越来越重视环保问题，国家也随即出台了一系列针对环境问题防治的相关法律法规和文案等。

而在我国的一些矿区所在地环境污染也越来越严重，这更是受到政府与人民群众的高度重视。

所以怎样合理地做到对植被的动态监测和治理也是迫在眉睫。

　而本研究主要以遥感影像和遥感技术中的解译技术与波段计算技术为基础，利用遥感影像的多时相性来研究研究区植被染随时间改变在空间上的分布，旨在解决矿山环境污染的防治问题，并向有关部门提出治理建议。

2.研究的国外现状

　　国际上基于遥感技术对生态环境的研究开始的比较早，始于80年代初，而目前欧美一些发达国家已经开始相继利用高光谱技术展开环境污染调查。

随着环境信息学的蓬勃发展，在欧洲每年都会举办Envirolnfo国际大会交流环境保护科技发展的经验以及计算机信息技术在环境领域的应用。

　　植被在地球系统中扮演着重要的角色,植被影响地气系统的能量平衡,在气候、水文和生化循环中起着重要作用,是气候和人文因素对环境影响的敏感指标。

因此,地球植被及其变化一直被各国科学家和政府所关注。

卫星遥感是监测全球植被的有效手段,卫星从太空遥视地球,不受自然和社会条件的限制,迅速获取大围观测资料,为人类提供了监测、量化和研究人类有序活动和气候变化对区域或全球植被变化影响的可能。

根据植被的光谱特性,将卫星可见光和近红外波段进行组合,形成了各种植被指数。

植被指数是对地表植被状况的简单、有效和经验的度量,目前已经定义了40多种植被指数,广泛地应用在全球与区域土地覆盖、植被分类和环境变化,第一性生产力分析,作物和牧草估产、干旱监测等方面。

　　在欧洲，欧共体MINEO工程以法国地调局为代表的多个欧洲公司和研究单位已经着手利用最先进的地球观测技术评价、监测开矿活动对环境造成的影响。

德国Ruhrgebirt地区的主要采煤公司使用干涉雷达遥感技术和GPS定位测量技术对其煤矿开采的周围环境影响进行了评估，有效地监测了该地区地面环境变化的位置和速率[8]。

在国有华丽等利用TM数据对大冶矿区生态环境的动态变化进行了定量分析。

郭铌在２００３年对植被指数的应用也做出了研究，分析了所有植被指数的关键所在。

　　这个研究都是极为重要的，而随着社会的发展这样的研究也将会越来越来多和越来越来深入。

参考文献：

[1]建平.攀枝化市土地退化研究[J].山地学报,1997,14（4）:

308-310．

[2]建军,新琪,高利军.遥感技术在新疆生态环境监测与综合评价中的应用[J].干旱区地理,2005,（44）:

508-511.

[3]苗苗,吴炳方.密云水库上游植被覆盖度的遥感估算[J].资源科学,2004,（04）:

153-159.

[4]SellerPJ,TuckerCJ,Collatz.Aglobal1°

by1°

NDVIdatasetforclimatestudies:

2thegenerationofglobalfieldsofterrestrialbiophysicalparametersfromtheNDVI[J].

[5]GraetzRD,PechRR,DavisAW.TheassessmentandmonitoringofsparselyvegetatedrangelandsofabsorbedLandsatdata[J].InternationalJournalofRemoteSensing,1988,（07）:

1201-1222.

[６]盛永伟,维英,肖乾广,等.利用气象卫星植被指数进行我国植被的宏观分类[J].科学通报,1995,40

（1）:

68-71.

[７]SellersP,LosSO,TuckerCJ,etal.Arevisedlandsurfaceparameterization（SiB2）foratmosphericGCMs.PartII:

Thegenerationofglobalfieldsofterrestrialbiophysicalparametersfromsatellitedata[J].JClimate,1996,（9）:

706-737.

[８]肖乾广,周嗣松,维英,等.用气象卫星数据对冬小麦进行估产的试验[J].环境遥感,1986,1（4）:

37-43.

[９]池宏康.黄土高原地区提取植被信息方法的研究[J].植物学报,1996,38

（1）:

40-44.

[5]睿,朱启疆.中国陆地植被净第一性生产力及季节变化研究[J].地理学报,2000,55

（1）:

36-45.

3.研究容

１．研究区每年的植被指数图像；

２．分研究区的植被指数的变化特征；

３．制作研究区植被指数的专题地图。

4.研究方法与技术路线

4.1研究区域

结合文献和本研究的容做了相关分析后，我们选定矿山较多的省市做为我们的研究区域。

市（如图1）是中国省人口最少的一个地级市，位于西南部、川滇交界处，地处攀西裂谷中南段，属浸蚀、剥蚀丘陵、山原峡谷地貌，山高谷深、盆地交错分布，地势由西北向东南倾斜，山脉走向近于南北，是大雪山的南延部分，地貌类型复杂多样，可分为平坝、台地、高丘陵、低、和山原6类，以低和为主，占全市面积的88.38%。

属长江水系，河流多，境有大小河流95条，分属金沙江水系、雅砻江水系，两江在此汇合。

全市已探明铁矿（主要是钒钛磁铁矿）73.8亿吨，占省铁矿探明资源储量的72.3%，是全国四大铁矿之一。

2007年末，全市钒钛磁铁矿保有储量66.94亿吨，其中:

伴生钛保有储量4.25亿吨，占全国的93%，居世界第一;

伴生钒保有储量1038万吨，占全国的63%，居全国第一、世界第三。

钴保有储量7.46亿吨，此外还有铬、镓、钪、镍、铜、铅、锌、锰、铂等多种稀贵金属。

由此我们也不难推知的矿上污染应该也是比较严重的，由此给当地植被带来的危害也是不言而喻的了。

而就是再这样的情况之下研究的植被状况也就是非常有必要的了。

图（１）

4.2数据基础

数据主要来自中国地理空间数据云的2001和2009年的研究区的landsat4-5TM遥感影像和1:

400万的研究区的矢量数据。

遥感影像的主要信息为见表（１）：

下载源

波段数

对应的波长（um）

分辨率（m）

投影

地区

地理空间数据云

7

B1

B2

B3

B4

B5

B6

B7

30

UTM—Zone—47N

0.45~

0.52

0.52~

0.60

0.63~

0.69

0.76~

0.90

1.55~

1.75

10.4~

12.5

2.08~

2.35

表（１）

4.3研究方法

4.3.2植被状态指数NDVI的意义

研究表明归一化植被指数NDVI（normalizeddifferencevegetation）对植被的生长势和生长量非常敏感，可以很好地反映地表植被的繁茂程度，是指示植被活动和植被生产力的良好指标，广泛应用于植被活动研究。

近年来，NDVI被广泛应用于植被生长状况描述、土地覆盖类型分类、植被生产力估测、旱情监测分析（登科等，2008）、城市土地分等定级（玉梅，2009）、荒漠化监测（艳等，2010）和城市生态环境质量评估（黎治华等，2011）等研究中。

城市化是目前环境变化的最大驱动因素，城市用地的变化速率超过了任何其他一种土地利用类型。

城市化的大发展，既给区域经济发展带来了活力，同时也给生态环境带来了前所未有的压力。

一方面，城市发展大量挤压了生态用地，以大气污染为代表的各种城市生态环境问题日益严重；

另一方面，随着经济发展与人民生活水平的提高，城市居民又对环境质量提出了更高的要求与期望。

4.2.2研究方法

采用30m分辨率的LandsatTM卫星影像数据，轨道号分别为130／40、130／41和131/41,由于卫星影像受天气变化的影响较大，要找时间相配、又尽可能无云的影像非常困难。

在中国地理空间数据云上，结果表明只有2001年6月和2009年6月LandsatTM卫星影像符合全市域研究要求。

利用其第3和第4波段数据，开展相关的研究工作。

NDVI被定义为近红外波段和可见光红光波段数值之差和这2个波段数值之和的比值。

对于Landsat5TM数据而言，其计算公式为NDVI=（B4-B3）／（B4+B3），B4和B3分别为TM第3和TM第4波段的光谱反射率值。

NDVI的值被限定在[一1，1]围，非植被区沙漠、水体等的NDVI值很低或为负值，一般认为其值小于0．1时植被已很稀少。

NDVI虽然可以直观地反映区域的植被变化情况，但在生态评价等方面其依然是一个间接变量。

通常植被覆盖度是最直接可用的、也便于区域之间数量对比的植被因子。

植被覆盖度工的计算是基于NDVI的，在ArcGIS下运用空间计算功能，分别对2001和2009这2年的NDVI图进行运算。

其计算公式为：

式中：

NDVI为NDVI图上某像元的NDVI实际值；

NDVIveg和NDVIsoil以分别为研究区域纯植被覆盖和全裸区域像元的NDVI值。

但在实际研究中，常采用研究区域NDVI的最大和最低值来取代NDVIveg和NDVIsoil值。

4.4技术路线

图（２）.技术路线图

5.数据处理过程

1.单波段图像融合成多波段图像（3.2.1波段展示）如图（３）；

图（３）

2.图像镶嵌如图（４）；

图（４）

3.ARCGIS中裁剪出的矢量数据，并将其投影转换成与拼接后遥感图像一样的投影图如（５）；

图（５）

4.利用的矢量数据在ENVI中裁剪出的遥感吐下图像如图（６）；

图（６）

5.植被指数计算如图（７）；

图（７）

6.将ndvi的结果导入ARCGIS中，制作出2009年植被指数专题地图如图（８）；

图（８）

7.用以上同样的方法制作出2001年植被指数专题地图如图（９）；

图（９）

6.结果与分析

图（１０）．2001年植被指数专题地图

图（１１）．200９年植被指数专题地图

7.结论

　　１．从专题图上来看，植被总的趋势是２００９年要比２００１年要好很多的样子。

可能是由于的处理的误差或是图像本身的不准确，所以图像上有较多的不确定因素。

　　２．在第１点的基础之上并结合相关的研究区的情况来看，研究区因采矿造成的污染在２００１到２００９年正在慢慢加重。

　　３．根据图上的结果可以帮助污染的治理，东北部的污染可以说是比较严重的了，应加大朱莉防的力度。