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怎樣分析遙感數(shù)據(jù)的光譜特征

crystallu沁兒 2012-10-08 20:46:38 592  瀏覽
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全部評論(2條)

  • 易孤儼焉懷泌 2012-10-09 00:00:00
    1、你要了解所研究物質(zhì)的光譜特征,在與光譜庫中的光譜進(jìn)行對比,判斷造成這個(gè)光譜特征的物質(zhì)。 2、利用這些光譜特征,圈定工作區(qū)的遙感異常信息。

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    評論

  • 清清涼清清涼 2016-12-02 02:08:04
    你這問得太抽象了。 對于遙感數(shù)據(jù)上像素的不同光譜值,所代表的地物也不同。同種地物的光譜值也因波段不同而會(huì)有不同值,所謂的同物異譜,相對應(yīng)的還有同譜異物。 你再詳細(xì)點(diǎn)問吧

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反射率與植被指數(shù)

來自地物反射/發(fā)射的光通過鏡頭被相機(jī)捕獲,使得傳感器被曝光。由于光電效應(yīng),傳感器上的每個(gè)像素傳感器上的電荷開始累計(jì)。經(jīng)過相機(jī)芯片的轉(zhuǎn)換,這些光信號以數(shù)字的形式存儲下來,這些數(shù)字被稱為DN值。


輻射亮度 (Radiance),簡稱輻亮度 , 指面輻射源在單位立體角 、 單位時(shí)間內(nèi) , 在某一垂直于輻射方向單位面積 (法向面積) 上輻射出的輻射能量 , 即輻射源在單位投影面積上 、 單位立體角內(nèi)的輻射通量 。輻亮度是最常用的度量光強(qiáng)弱的物理量之一。輻亮度可以進(jìn)一步用于反射率的計(jì)算。


DN值可以看作由輻亮度與相機(jī)屬性主導(dǎo)的變量。去除DN值中由于相機(jī)屬性引起的變化,將其轉(zhuǎn)化為輻亮度的過程稱為輻射定標(biāo)。通常該過程由相機(jī)廠商進(jìn)行處理,或者廠商會(huì)提供用于定標(biāo)的關(guān)鍵參數(shù)。


物體反射的輻射能量占總輻射能量的百分比,稱為反射率。不同物體的反射率也不同,這主要取決于物體本身的性質(zhì)(表面狀況),以及入射電磁波的波長和入射角度,反射率的大小范圍總是小于等于1,利用反射率可以判斷物體的性質(zhì)。


在使用無人機(jī)進(jìn)行實(shí)際觀測時(shí),通常使用地物輻亮度除以白板或反射布所在像元的輻亮度作為反射率。

從空間量化植被覆蓋、生物化學(xué)、結(jié)構(gòu)和功能是研究和理解全 球變化、生物多樣性和農(nóng)業(yè)的關(guān)鍵。實(shí)際上,遙感在很大程度上依賴于使用源自光譜反射率的植被指數(shù) (Vegetation Indices, VI)。VI 是幾個(gè)波段反射率的數(shù)學(xué)變換,旨在最 大限度地提高對特定生物物理現(xiàn)象(例如,綠度、含水量或光合作用活動(dòng))的敏感性,同時(shí)最 大限度地降低對土壤特性、太陽光照、大氣條件和傳感器觀察等因素的敏感性。


典型植物的反射光譜。


植物光譜最顯著的特這就是紅光范圍的強(qiáng)吸收與近紅外區(qū)域的強(qiáng)反射,兩個(gè)波段之間的快速上升波段稱為紅邊。


紅光波段的強(qiáng)吸收是由于植被葉綠素的吸收,而近紅外波段的強(qiáng)反射是由于植被的葉片結(jié)構(gòu)導(dǎo)致的。


通過兩個(gè)波段進(jìn)行差分或比值可以凸顯出植被在這兩個(gè)波段的反射特性的差別。同時(shí),差分或比值運(yùn)算可以去除兩個(gè)波段中包含的背景信號及噪聲。


不同的波段或組合形式側(cè)重展現(xiàn)了不同的植被特性。植被指數(shù)是對地表植被狀況的簡單、有效和經(jīng)驗(yàn)的度量。目前已經(jīng)出現(xiàn)了上百種不同的植被指數(shù)。ENVI中包含了其中7類 27種植被指數(shù)。


主界面功能區(qū)


在主界面⑤工具箱中搜索欄中可以方便地對所有工具進(jìn)行檢索,輸入 Vegetaton Indices Parameters ,打開該工具如下所示:



鼠標(biāo)單擊所需要的植被指數(shù),然后點(diǎn)擊 Choose 選擇文件的存儲位置。此外ENVI還提供了將數(shù)據(jù)存儲到內(nèi)存的選項(xiàng) Memeory,但是這些數(shù)據(jù)在ENVI關(guān)閉后會(huì)被刪除。所以選擇存儲到內(nèi)存時(shí),ENVI會(huì)彈出二次確認(rèn)對話框,繼續(xù)選中Memeory確認(rèn)即可。


ENVI的幫助文件中詳細(xì)展示了各種植被指數(shù)的公式及參考文獻(xiàn)。在菜單欄 Help 中打開-> 在左側(cè) Contents 選項(xiàng)卡中的Vegetation Analysis。關(guān)于植被指數(shù)的發(fā)展和使用場景還可以參考 Xue J, Su B. Significant remote sensing vegetation indices: A review of developments and applications[J]. Journal of sensors, 2017.



在獲取植被指數(shù)后,可以利用這些指數(shù)進(jìn)行地表參數(shù)估算或者進(jìn)一步進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用,ENVI中提供了幾種植被指數(shù)的實(shí)際應(yīng)用工具,包括林木健康分析(Forest Health Vegetation Analysis)、農(nóng)作物脅迫(Agricultural Stress Vegetation Analysis)、易燃性分布分析(Fire Fuel Vegetation analysis),以及植被抑 制(Vegetation Suppression)。


這些應(yīng)用工具結(jié)合幾類不同植被指數(shù)對植被進(jìn)行評估,以林木健康分析為例,首先在主界面⑤中搜索欄中輸入 Forest Health Vegetation Analysis ,雙擊打開林木健康分析工具:



該工具通過三類不同的植被指數(shù):綠度指數(shù),葉色素指數(shù),冠層水分或光能利用率指數(shù)。ENVI內(nèi)置了模型進(jìn)行閾值篩選,綜合分析多種指數(shù),將植被的健康狀況分為9種。


波段運(yùn)算

如果需要使用內(nèi)置植被指數(shù)以外的指數(shù)進(jìn)行運(yùn)算,可以使用ENVI中的Band Math工具。這里分別對窄波段和寬波段植被指數(shù)的計(jì)算進(jìn)行介紹。


窄波段歸一化植被指數(shù):



首先在主界面⑤中搜索欄中輸入 Band Math,雙擊打開波段運(yùn)算工具:



在Band Math中輸入所需要的表達(dá)式,這里需要注意的是,ENVI默認(rèn)用b1,b2...來表示不同的變量,比如這里我們用到了兩個(gè)波段680nm和800nm,分別用變量b1和b2來表示。在Enter an expression中輸入(b2-b1)/(b2+b1),點(diǎn)擊ok,會(huì)彈出變量與實(shí)際使用波段的匹配對話框。



首先在①中單擊選擇需要賦值的變量,接下來在②中選擇所對應(yīng)的波段(如果不同波段是分開存儲的,選擇Map Variable to Input File可以將整個(gè)文件賦給某個(gè)變量)。在有所變量選擇完畢后,點(diǎn)擊OK。結(jié)果如下圖所示:



寬波段NDVI:

通常機(jī)載成像光譜儀的光譜分辨率可以達(dá)到亞納米/納米級。而常用的衛(wèi)星數(shù)據(jù)如Landsat系列和MODIS產(chǎn)品的光譜分辨率較寬,針對這些衛(wèi)星遙感產(chǎn)品開發(fā)的植被指數(shù)基本都是寬波段植被指數(shù)。為了使用機(jī)載成像光譜儀進(jìn)行寬波段植被指數(shù)的計(jì)算需要先對波段進(jìn)行聚合,這里我們以Landsat系列的寬波段為例進(jìn)行手動(dòng)寬波段NDVI計(jì)算(Vegetaton Indices Parameters中也提供了一些寬波段VI的計(jì)算,這里另外介紹手動(dòng)波段聚合的操作方法)。


Landsat 9 的傳感器如下所示:

  • Band 1 Visible (0.43 - 0.45 μm) 30-m.

  • Band 2 Visible (0.450 - 0.51 μm) 30-m.

  • Band 3 Visible (0.53 - 0.59 μm) 30-m.

  • Band 4 Red (0.64 - 0.67 μm) 30-m.

  • Band 5 Near-Infrared (0.85 - 0.88 μm) 30-m.


在⑤工具箱中搜索欄中Sum Data Parameters,打開波段聚合工具。



在①中選擇輸入文件,然后點(diǎn)擊 Spectral Subset ,在彈出的波段選擇窗格中,對要進(jìn)行聚合的波段進(jìn)行選?。ò醋hift進(jìn)行連續(xù)多選,按住Ctrl進(jìn)行多選)。



點(diǎn)擊OK進(jìn)行確認(rèn)。



Sum Data Parameters 提供了多種波段聚合函數(shù),這里選擇Mean函數(shù)進(jìn)行聚合。依次對幾個(gè)波段進(jìn)行聚合后的,我們得到以下文件。



接下來可以用Band Math進(jìn)行寬波段NDVI的計(jì)算,計(jì)算方法同上。


小結(jié)

自遙感領(lǐng)域出現(xiàn)以來,植被指數(shù)扮演著重要的角色,并且一直在發(fā)展完善。本文介紹了反射率和植被指數(shù)的概念,植被指數(shù)的原理,使用ENVI進(jìn)行植被指數(shù)計(jì)算,以及手動(dòng)窄/寬波段植被指數(shù)的計(jì)算。了解其背后的植物生理學(xué)知識,是正確使用這些指數(shù)的必要條件。



2023-02-03 15:37:09 521 0

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