高光譜暑期實(shí)習(xí)報(bào)告

1、實(shí)習(xí)1 地物光譜數(shù)據(jù)采集1、 實(shí)習(xí)目的1.1 了解asd光譜儀的使用方法以及光譜儀的工作原理；1.2 鞏固遙感原理與應(yīng)用課程中關(guān)于光譜采集的相關(guān)知識；1.3 掌握不同地物光譜的采集原理、方法與操作流程，并且正確的采集到所測地物的光譜信息；1.4 能夠?qū)追N典型的地物光譜進(jìn)行區(qū)分和辨別。2、實(shí)習(xí)任務(wù)2.1熟悉光譜儀的基本原理和操作方法，能熟練操作光譜儀對地物進(jìn)行光譜采集；2.2做好采集記錄(學(xué)號、姓名、采集時間、地點(diǎn)、天氣情況、文件保存路徑、文件名等)；2.3 每組每位同學(xué)分別記錄7個典型地物光譜；描述所采集地物光譜特征；對所采集的7個地物光譜進(jìn)行ndvi，ndwi和ndbi指數(shù)的計(jì)算和分析；2

2、.4 利用相關(guān)的遙感數(shù)據(jù)處理軟件對所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并且利用所學(xué)的知識對各種地物進(jìn)行區(qū)分。3、實(shí)習(xí)基礎(chǔ)知識3.1 地物的光譜特征自然界中任何地物都具有其自身的電磁輻射規(guī)律，如具有反射，吸收外界的紫外線，可見光，紅外線和微波的某些波段的特性；它們又都具有發(fā)射某些紅外線，微波的特性；少數(shù)地物還具有透射電磁波的特性，這種特性稱為地物的光譜特性。不同的地物類型有著不同的光譜特征，因此在利用遙感圖像提取信息時必須首先要了解地物的光譜特征。不同的地物對入射電磁波的反射能力是不一樣的，通常采用反射率來表示。反射率不僅是波長的函數(shù)，同時也是入射角、物體的電學(xué)性質(zhì)（電導(dǎo)、介電、磁學(xué)性質(zhì)等）以及表面粗糙度、質(zhì)

3、地等的函數(shù)。一般地說，當(dāng)入射電磁波波長一定時，反射能力強(qiáng)的地物，反射率大，在黑白遙感圖像上呈現(xiàn)的色調(diào)就淺。反之，反射入射光能力弱的地物，反射率小，在黑白遙感圖像上呈現(xiàn)的色調(diào)就深。在遙感圖像上色調(diào)的差異是判讀遙感圖像的重要標(biāo)志。由于受到太陽位置、角度條件、大氣條件、地形影響及傳感器本身的性能的影響，傳感器所記錄的數(shù)據(jù)與目標(biāo)的光譜反射率或光譜輻射亮度值并不一致。因此，將傳感器記錄的原始輻射值（dn值）轉(zhuǎn)化為地物反射率，恢復(fù)地物光譜數(shù)據(jù)本來的面目，稱為地物光譜數(shù)據(jù)重建。3.2 地物的反射率以及反射光譜曲線不同的地物對入射電磁波的反射能力是不一樣的，通常采用反射率來表示。反射率是地物的反射能量與入射總

4、能量的比，即：反射率是可以測定的，反射率不僅是波長的函數(shù)，同時也是入射角、物體的電學(xué)性質(zhì)（電導(dǎo)、介電、磁學(xué)性質(zhì)等）以及表面粗糙度、質(zhì)地等的函數(shù)。反射率也與地物的表面顏色、粗糙度和濕度等有關(guān)。一般地說，當(dāng)入射電磁波波長一定時，反射能力強(qiáng)的地物，反射率大，在黑白遙感圖像上呈現(xiàn)的色調(diào)就淺。反之，反射入射光能力弱的地物，反射率小，在黑白遙感圖像上呈現(xiàn)的色調(diào)就深。在遙感圖像上色調(diào)的差異是判讀遙感圖像的重要標(biāo)志。地物在不同波段的反射率是不同的。地物的反射光譜曲線是研究地面物體反射率隨波長的變化規(guī)律的曲線。利用反射率隨波長變化的差別可以區(qū)分物體。通常用二維幾何空間內(nèi)的曲線表示。橫坐標(biāo)表示波長，縱坐標(biāo)表示反射

5、率以畫出地物的反射光譜曲線。3.3 歸一化指數(shù)計(jì)算與分析 歸一化差異型指數(shù)計(jì)算簡單,容易使用.其基本原理就是在多光譜波段內(nèi)，尋找出所要研究地類的最強(qiáng)反射波段和最弱反射波段。將強(qiáng)者置于分子，弱者置于分母。通過比值運(yùn)算，進(jìn)一步擴(kuò)大二者的差距。使感興趣的地物在所生成的指數(shù)影像上得到最大的亮度增強(qiáng)而其他背景地物則受到普遍的抑制。1)ndvi（normalized difference vegetation index）歸一化植被指數(shù)歸一化植被指數(shù)又稱標(biāo)準(zhǔn)化植被指數(shù)，在使用遙感圖像進(jìn)行植被研究以及植物物候研究中得到廣泛應(yīng)用，它是植物生長狀態(tài)以及植被空間分布密度的最佳指示因子，與植被分布密度呈線性相關(guān)。n

6、dvi和植物的蒸騰作用、太陽光的截取、光合作用以及地表凈初級生產(chǎn)力等密切相關(guān)。歸一化植被指數(shù)(ndvi)是近紅外與紅色通道反射率比值(sr=nir/red)的一種變換形式。其中 ndvi=(b(tm4)- b(tm3)/( b(tm4)+ b(tm3)。 ndvi能反映出植物冠層的背景影響，如土壤、潮濕地面、枯葉、粗超度等，且與植被覆蓋有關(guān)，-1ndvi1，負(fù)值表示地面覆蓋為云、水、雪等，對可見光高反射；0表示有巖石或裸土等，nir和r近似相等；正值，表示有植被覆蓋，且隨覆蓋度增大而增大。植物葉綠素發(fā)生光合作用而吸收紅光，所以長勢越好的植物吸收紅光越多，反射近紅外光也越多。所以ndvi能反應(yīng)植

7、物生物量的多少，ndvi越大，植物長勢越好。2)ndwi(normal differential water index，歸一化水指數(shù)) 植被水分指數(shù)ndwi是基于綠波段與近紅外波段的歸一化比值指數(shù)。與ndvi相比，它能有效地提取植被冠層的水分含量；在植被冠層受水分脅迫時，ndwi指數(shù)能及時地響應(yīng)，這對于旱情監(jiān)測具有重要意義。其中 ndwi=(b(tm2)-p(tm4)/(b(tm2)+b(tm4) 3)ndbi(normal differential building index，歸一化建筑指數(shù)) 其中 ndwi=(b(tm5)-b(tm4)/(b(tm5)+b(tm4) tm4、tm5分別

8、是tm圖像的第4、第5波段，很顯然ndbi取值在-1與l之間，理論上只要ndbi取值大于0的就為城鎮(zhèn)用地，小于0的為非城鎮(zhèn)用地。3.4 所用儀器及配套軟件本次實(shí)習(xí)所采用的儀器是美國asd公司設(shè)計(jì)制造的fieldspec 3系列便攜式地物波譜儀，它是asd公司的最新旗艦產(chǎn)品，適用于遙感測量，農(nóng)作物監(jiān)測，森林研究到工業(yè)照明測量，海洋學(xué)研究和礦物勘察的各方面應(yīng)用。此儀器具有非常好的便攜性，而且充分考慮了遙感專業(yè)對儀器的高光譜分辨率、快速、足夠的信噪比、供電時間和方便性、工作現(xiàn)場對光譜數(shù)據(jù)的初步判別等要求。其參數(shù)如下：基本技術(shù)參數(shù)：線性度： +/-1%波長精度： +/- 1nm700nm波長重復(fù)性：

9、在校準(zhǔn)溫度的+/- 10c范圍內(nèi)優(yōu)于+/- 0.3nm.光譜分辨率： 3nm 700nm, 10nm 1400nm and 2100nm. 采樣間隔： 在350-1000nm范圍內(nèi)為1.4nm，在1000-2500nm范圍內(nèi)為2nm掃描時間： 固定的掃描時間為0.1秒, 光譜平均最多可達(dá)31,800次等效輻射噪聲)：uv/vnir(紫外到近紅外) 1.4 x 10-9 w/cm2/nm/sr700nmnir(近紅外) ： 2.4 x 10-9 w/cm2/nm/sr1400nmnir (近紅外) ： 8.8 x 10-9 w/cm2/nm/sr2100nm使用的軟件是rs3軟件，是一款基于wi

10、ndows的程序軟件，兼容windows 95，98，2000，me，nt，xp 以及vista。rs3用于優(yōu)化fieldspec儀器以及采集下列數(shù)據(jù)：raw dn、反射率、輻射亮度/輻射照度，所有采集的數(shù)據(jù)均為asd文件格式，并可以使用view spec pro軟件打開并進(jìn)行后處理。4、數(shù)據(jù)采集及其過程中的注意事項(xiàng)4.1 數(shù)據(jù)采集(1)首先打開光譜儀，判斷光譜儀是否打開的依據(jù)是光譜儀頂端排風(fēng)口是否有風(fēng)。打開后預(yù)熱十五分鐘，打開電腦運(yùn)行rs軟件，電腦會進(jìn)行自動搜索并且連接光譜儀，當(dāng)spectrum avg下的進(jìn)度條不停地走動時，說明此時光譜儀與電腦已經(jīng)連接成功。在界面中選擇好各種設(shè)置后，即可進(jìn)

11、行下一步操作了。(2)當(dāng)一切準(zhǔn)備好后，進(jìn)行光譜數(shù)據(jù)的采集。首先，將槍頭對準(zhǔn)白板，距離白板20cm左右，并且盡量垂直白板，同時不要遮擋太陽光，在太陽下進(jìn)行校準(zhǔn)。當(dāng)校準(zhǔn)完后就可以對相應(yīng)的地物進(jìn)行采集。每次換一個地點(diǎn)進(jìn)行采集的時候，都要進(jìn)行白板的校準(zhǔn)。校準(zhǔn)成功的標(biāo)志是rs界面上出現(xiàn)在三處沒有特定規(guī)律，其余則是穩(wěn)定的直線。(3)采集員對自己所要采集的地物進(jìn)行采集；記錄員則對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行編號記錄，以及當(dāng)時的環(huán)境條件，時間，地點(diǎn)等相關(guān)信息，并且拍照以作參照；操作員則操作軟件，對每種地物進(jìn)行存儲，每種地物存儲五次，以求其平均值來減小誤差。(4)每個小組成員輪流進(jìn)行各項(xiàng)操作，以此來對光譜數(shù)據(jù)采集更深的了解。

12、(5)當(dāng)數(shù)據(jù)采集結(jié)束后，小組成員將數(shù)據(jù)拷貝到自己的u盤內(nèi)，到機(jī)房進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理；并且把儀器收好，送還到老師的辦公室。4.2注意事項(xiàng)野外光譜測試的基本要求是在晴天中午前后進(jìn)行，風(fēng)力不超過5級，如果測試土壤光譜，必須在雨過3d以后進(jìn)行。為了使數(shù)據(jù)具有代表性，要仔細(xì)比較選擇被測地物，對同一種地物測量多次，保證測試結(jié)果準(zhǔn)確可比。(1)儀器的位置 儀器向下正對著被測物體，至少保持與水平面的法線夾角在10之內(nèi)，保持一定的距離，探頭距離地面高度通常在1.3m，以便獲取平均光譜。視域范圍可以根據(jù)相對高度和視場角計(jì)算。如果有多個探頭可選，則在野外盡量選擇寬視域探頭。測量植物冠層光譜時，注意測量最具代表性的物種。

13、 (2)傳感器探頭的選擇 當(dāng)野外地物范圍比較大，物種純度比較高、觀測距離比較近時，選用較大視場角的探頭；當(dāng)?shù)匚锓植济娣e較小時，或者物種在近距離內(nèi)比較混雜，或需要測量遠(yuǎn)處地物時，則選用小視場角的探頭。 (3)避免陰影 探頭定位時必須避免陰影，人應(yīng)該面向陽光，這樣可以得到一致的測量結(jié)果。野外大范圍測試光譜數(shù)據(jù)時，需要沿著陰影的反方向布置測點(diǎn)。 (4)白板反射校正 天氣較好時每隔幾分鐘就要用白板校正1次，防止傳感器響應(yīng)系統(tǒng)的漂移和太陽入射角的變化影響，如果天氣較差，校正應(yīng)更頻繁。校正時白板應(yīng)放置水平。 (5)防止光污染 不要穿帶淺色、特色衣帽，如果穿戴白色、亮紅色、黃色、綠色、藍(lán)色的衣帽，就會改變反

14、射物體的反射光譜特征。 要注意避免自身陰影落在目標(biāo)物上。當(dāng)使用翻斗卡車或其他平臺從高處測量地物目標(biāo)時，要注意避免金屬反光，如果有，則需要用黑布包住反光部位。 (6)觀測時間和頻度 光譜測試應(yīng)在1014時之間完成，并在無云晴朗的天空下進(jìn)行，盡量避免過早或過晚。在時間許可時，盡量多測一些光譜。每個測點(diǎn)測試5個數(shù)據(jù)，以求平均值，降低噪聲和隨機(jī)性。 (7)采集輔助數(shù)據(jù) 在所有的測試地點(diǎn)必須采集gps數(shù)據(jù)，詳細(xì)記錄測點(diǎn)的位置、植被覆蓋度、類型以及異常條件、探頭的高度，配以野外照相記錄，便于后續(xù)的解譯分析。 野外地物光譜測量是一個需要綜合考慮各種光譜影響因素的復(fù)雜過程，我們所獲取的光譜數(shù)據(jù)是太陽高度角、太

15、陽方位角、云、風(fēng)、相對濕度、入射角、探測角、儀器掃描速度、儀器視場角、儀器的采樣間隔、光譜分辨率、坡向、坡度及目標(biāo)本身光譜特性等各種因素共同作用的結(jié)果。光譜測定前要根據(jù)測定的目標(biāo)與任務(wù)制定相對應(yīng)的試驗(yàn)方案，排除各種干擾因素對所測結(jié)果的影響，使所得的光譜數(shù)據(jù)盡量反映目標(biāo)本身的光譜特性，并在觀測時詳細(xì)記錄環(huán)境參數(shù)、儀器參數(shù)以及觀測目標(biāo)（如土壤、植被、人工目標(biāo)）的輔助信息。只有這樣，所測結(jié)果才是可靠的并具有可比性，為以后的圖像解譯和光譜重建提供依據(jù)。由于此次實(shí)習(xí)的時間和一起數(shù)量的限制，不可能滿足以上各個注意事項(xiàng)，因此數(shù)據(jù)在采集的過程中會有點(diǎn)不足，但總體上應(yīng)該能夠滿足實(shí)習(xí)所需要的數(shù)據(jù)。5.數(shù)據(jù)處理 5

16、.1數(shù)據(jù)來源學(xué)號：20101003424 姓名：徐志輝 天氣：晴 時間：2013/7/10點(diǎn)號數(shù)據(jù)序號地物類別采集時間采集地點(diǎn)#01001-005綠色草地14：25西區(qū)圖書館前#02006-010紅色植被14：35西區(qū)圖書館前#03011-015水泥地14：39西區(qū)圖書館前#04016-020裸土地14：42西區(qū)圖書館前#05021-025柏油路14：46西區(qū)圖書館前#06026-030運(yùn)動場跑道14：58西區(qū)運(yùn)動場#09041-045水體15：13西區(qū)荷花池 測量綠色草地 測量紅色植被 測量裸土地 測量水泥地 測量柏油路 測量紅色塑膠跑道 測量水體5.2數(shù)據(jù)處理5.2.1前期處理（1）用vi

17、ewspecpro讀取采集的數(shù)據(jù)： 圖1 讀取數(shù)據(jù)（2）把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為反射率（以1號點(diǎn)的綠色草地為例）：圖2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為反射率（3）將同一地物的五組數(shù)據(jù)的光譜曲線顯示出來 圖3 五組數(shù)據(jù)同時顯示（4）計(jì)算平均值 圖4 計(jì)算平均值 圖5 反射率歸一化 圖6 綠色草地平均光譜(5) 保存圖7 選擇文件夾保存(6)其它地物依次進(jìn)行處理。在以上數(shù)據(jù)處理完成后，打開所存儲的ascii文件，并且刪除三處無效波段，得到最終的數(shù)據(jù)。5.2.2 最終數(shù)據(jù)處理1、建立光譜庫：(1) 打開envi，讀入ascii文件 圖8 envi讀入數(shù)據(jù)(2) 讀取前期處理后的最終數(shù)據(jù)(3) 建立光譜庫 圖9 建立光譜庫(4) 最

18、終的光譜庫 圖10 最終的光譜庫（5）重采樣圖11 綠色草地重采樣表1 綠色草地重采樣波段和反射率信息波段波長反射率tm10.47910.0325tm20.56070.0720tm30.66110.0435tm40.83450.4483tm51.65090.2506tm72.20930.1012歸一化指數(shù)計(jì)算：ndvi（歸一化植被指數(shù)）=(tm4-tm3)/(tm4+tm3)=(0.4483-0.0435)/(0.4483+0.0435)=0.8231 ndwi（歸一化水體指數(shù)）=(tm2-tm4)/(tm2+tm4)=(0.0720-0.4483)/(0.0720+0.4483)=-0.72

19、32ndbi( 歸一化建筑指數(shù)）=(tm5-tm4)/(tm5+tm4)=(0.2506-0.4483)/(0.2506+0.4483)=-0.2829 圖12紅色植被重采樣表2 紅色植被重采樣波段和反射率波段波長反射率tm10.47910.0266tm20.56070.0298tm30.66110.0463tm40.83450.4519tm51.65090.2679tm72.20930.1175歸一化指數(shù)計(jì)算ndvi（歸一化植被指數(shù)）=(tm4-tm3)/(tm4+tm3)=(0.4519-0.0463)/(0.4519+0.0463)= 0.8141ndwi（歸一化水體指數(shù)）=(tm2-t

20、m4)/(tm2+tm4)=(0.0298-0.4519)/(0.0298+0.4519)=-0.8763 ndbi( 歸一化建筑指數(shù)）=(tm5-tm4)/(tm5+tm4)=(0.1175-0.4519)/(0.1175+0.4519)=-0.5873 圖13 水泥地重采樣表3 水泥地重采樣波段和反射率波段波長反射率tm10.47910.1504tm20.56070.2017tm30.66110.2358tm40.83450.2752tm51.65090.3303tm72.20930.3221歸一化指數(shù)計(jì)算ndvi（歸一化植被指數(shù)）=(tm4-tm3)/(tm4+tm3)=(0.2752-

21、0.2358)/(0.2752+0.2358)= 0.0771ndwi（歸一化水體指數(shù)）=(tm2-tm4)/(tm2+tm4)=(0.2017-0.2752)/(0. 2017+0. 2752)=-0.1541 ndbi( 歸一化建筑指數(shù)）=(tm5-tm4)/(tm5+tm4)=(0.3303-0.2752)/(0. 3303+0. 2752)=0.0910 圖14 裸土地重采樣表4 裸土地重采樣波段和反射率波段波長反射率tm10.47910.1567tm20.56070.2420tm30.66110.3150tm40.83450.3698tm51.65090.4559tm72.20930

22、.4509歸一化指數(shù)計(jì)算ndvi（歸一化植被指數(shù)）=(tm4-tm3)/(tm4+tm3)=(0.3698-0.3150)/(0.3698+0.3150)=0.0800 ndwi（歸一化水體指數(shù)）=(tm2-tm4)/(tm2+tm4)=(0.2420-0.3698)/(0.2420+0.3698)=-0.2089ndbi( 歸一化建筑指數(shù)）=(tm5-tm4)/(tm5+tm4)=(0.4559-0.3698)/(0.4559+0.3698)=0.1043 圖15 柏油路重采樣表5 柏油路重采樣波段和反射率波段波長反射率tm10.47910.0539tm20.56070.0604tm30.6

23、6110.0649tm40.83450.0684tm51.65090.0729tm72.20930.0724歸一化指數(shù)計(jì)算ndvi（歸一化植被指數(shù)）=(tm4-tm3)/(tm4+tm3)=(0.0684-0.0649)/(0.0684+0.0649)=0.0263 ndwi(歸一化水體指數(shù)）=(tm2-tm4)/(tm2+tm4)=(0.0604-0.0684)/(0.0604+0.0684)=-0.0621 ndbi(歸一化建筑指數(shù)）=(tm5-tm4)/(tm5+tm4)=(0.0729-0.0684)/(0.0729+0.0684)=0.0318 圖16 紅色塑膠跑道重采樣表6 紅色塑

24、膠跑道重采樣波段和反射率波段波長反射率tm10.47910.0706tm20.56070.1139tm30.66110.2310tm40.83450.2647tm51.65090.3274tm72.20930.2402歸一化指數(shù)計(jì)算ndvi（歸一化植被指數(shù)）=(tm4-tm3)/(tm4+tm3)=(0.2647-0.2310)/(0.2647+0.2310)=0.0680 ndwi（歸一化水體指數(shù)）=(tm2-tm4)/(tm2+tm4)=(0.1139-0.2647)/(0.1139+0.2647)=-0.3983 ndbi(歸一化建筑指數(shù)）=(tm5-tm4)/(tm5+tm4)=(0.

25、3274-0.2647)/(0.3274+0.2647)=0.1059圖17 水體重采樣表7 水體重采樣波段和反射率波段波長反射率tm10.47910.0200tm20.56070.0316tm30.66110.0229tm40.83450.0037tm51.65090.0010tm72.20930.0006歸一化指數(shù)計(jì)算ndvi（歸一化植被指數(shù)）=(tm4-tm3)/(tm4+tm3)=(0.0037-0.0229)/(0.0037+0.0229)=-0.7218 ndwi（歸一化水體指數(shù)）=(tm2-tm4)/(tm2+tm4)=(0.0316-0.0037)/(0.0316+0.0037

26、)=0.7904 ndbi(歸一化建筑指數(shù)）=(tm5-tm4)/(tm5+tm4)=(0.0010-0.0037)/(0.0010+0.0037)=-0.5745 圖18 總體重采樣(說明：上圖中，白線代表綠色草地，紅色代表紅色植被，綠色代表水泥地，藍(lán)色代表裸土地，黃色代表柏油路，青色代表紅色塑膠跑道，紫紅色代表水體。) 表8 七類地物歸一化指數(shù)對比ndvindwindbi綠色草地0.82310.7232-0.2829紅色植被0.8141-0.8763-0.5873水泥地0.0071-0.15410.0910裸土地0.0800-0.20890.1043柏油路0.0263-0.06210.03

27、18紅色塑膠跑道0.0680-0.39830.1059水體-0.72180.7904-0.5745從上表可以看出綠色草地和紅色植被的歸一化植被指數(shù)都比較高，并且綠色草地的歸一化水體指數(shù)也比較高，而偶那個色植被的卻很低，主要原因可能是兩者的含水量不同所造成的，也有可能是計(jì)算錯誤；裸土地，水泥地，柏油路和紅色塑膠跑道的歸一化建筑指數(shù)比較低；水體的歸一化水體指數(shù)勉強(qiáng)達(dá)到80%，可能是由于水體渾濁造成的。實(shí)習(xí)2 長江水體懸浮泥沙含量遙感估算1實(shí)習(xí)目的：了解不同濃度含沙量水體的光譜曲線，熟練掌握利用不同濃度的含沙量水體光譜曲線對衛(wèi)星遙感影像進(jìn)行泥沙含量提取。進(jìn)而能夠熟悉利用光譜曲線對影像數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析

28、處理的基本原理和步驟。2實(shí)習(xí)思路：2.1參考文獻(xiàn)長江水體懸浮泥沙含量遙感估算模型研究，結(jié)合實(shí)測的含沙濃度與反射率的數(shù)據(jù)，我們首先是建立水沙含量遙感模型。文獻(xiàn)中介紹了三種最具有代表性、應(yīng)用最廣泛的模型：2.1.1 線性模型： (1)其中，r為水體反射率，s為水面懸浮泥沙濃度，a，b 為待定系數(shù)。此式應(yīng)用得最早，也最簡單，比較粗略，只適用于低濃度的懸浮泥沙水體。2.1.2 對數(shù)模型： (2)式中a和b為與水體光學(xué)性質(zhì)和太陽與傳感器幾何關(guān)系有關(guān)的經(jīng)驗(yàn)參數(shù)。對數(shù)模型為經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停瑵M足上述關(guān)系中的1和2，不滿足3，已有實(shí)驗(yàn)也證明該式在懸浮泥沙濃度不高的情況下，能較真實(shí)地反映懸浮泥沙與遙感數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系，但

29、當(dāng)懸浮泥沙濃度很高時，該式會有較大的誤差。2.1.3負(fù)指數(shù)模型：或 （3)式中l(wèi)為亮度值，a、b、d為系數(shù)。各常數(shù)項(xiàng)均由與水層內(nèi)的光學(xué)性質(zhì)和懸浮顆粒粒徑有關(guān)的參數(shù)構(gòu)成，負(fù)指數(shù)模型為理論模型。然而，實(shí)驗(yàn)表明，該關(guān)系式仍難準(zhǔn)確表達(dá)高含沙量區(qū)的高階變化。2.2 對原始影像進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理的結(jié)果是得到tm3的反射率，處理步驟如下：首先提取出影像上水體信息，然后利用公式(7)獲得大氣頂部的反照度值： (4)式中，和分別為影像的增益與偏置，可從影像的頭文件中獲得；最后，tm影像第三波段的反射率r通過公式(9)計(jì)算得到： (5)式中，為日地天文單位距離，實(shí)驗(yàn)中取值1.01；為大氣頂部的太陽輻照度，單位，實(shí)

30、驗(yàn)中取值1551；為成像時的太陽天頂角，即太陽高度角。2.3 將tm3的反射率值代入反演出的模型中，計(jì)算泥沙含量s2.4 對泥沙含量遙感圖像進(jìn)行后期處理工作。3 具體操作步驟3.1 模型反演實(shí)習(xí)中的數(shù)據(jù)：0.351-0.4547670nm0.031800nm0.023810nm0.024820nm0.023630nm0.081650nm0.0810.4932-0.307670nm0.08800nm0.061810nm0.06820nm0.058630nm0.061650nm0.061.06780.0285670nm0.058800nm0.049810nm0.05820nm0.047630nm0

31、.169650nm0.1681.23520.0917670nm0.162800nm0.141810nm0.148820nm0.133630nm0.155650nm0.1571.55680.1922670nm0.156800nm0.14810nm0.139820nm0.137模型反演使用matlab工具，matlab中的cftool工具可以幫助我們很好的擬合曲線，根據(jù)tm3的波段范圍，我們選擇630nm 650nm和670nm波段對應(yīng)的反射率，matlab代碼如下：x1=0,0,0,0.351,0.351,0.351,0.4932,0.4932,0.4932,1.0678,1.0678,1.06

32、78,1.2352,1.2352,1.2352,1.5568,1.5568,1.5568;y1=0.012,0.011,0.011,0.031,0.031,0.031,0.081,0.081,0.08,0.061,0.06,0.058,0.169,0.168,0.162,0.155,0.157,0.156;cftool(x1,y1);x1是濃度矩陣，y1是反射率矩陣，在這里我們?nèi)∏逅臐舛葹?，在cftool中選擇自定義函數(shù)，將公式（1）（2）（3）分別輸入，注意在使用對數(shù)模型時，要將濃度為0的3個點(diǎn)去掉。matlab中線性模型函數(shù)：() 圖3.1.1線性模型matlab中對數(shù)模型函數(shù)：()

33、圖3.1.2 對數(shù)模型matlab中負(fù)指數(shù)模型函數(shù)：(或)圖3.1.3 負(fù)指數(shù)模型擬合出的曲線如圖1 圖2 圖3所示: 圖3.1.4 線性模型 圖3.1.5 對數(shù)模型 圖3.1.6 負(fù)指數(shù)模型三種模型計(jì)算出的參數(shù)值圖表1。 表1 a，b，d參數(shù)表 ab d相關(guān)系數(shù)線性模型0.014510.103400.86對數(shù)模型0.13250.087400.94負(fù)指數(shù)模型0.0029010.28330.57040.923.2 影像預(yù)處理和水體信息提取影像預(yù)處理主要是使用envi中波段運(yùn)算功能。提取的關(guān)鍵是設(shè)置閾值，0.18這個值是經(jīng)過幾次試驗(yàn)，得到的一個效果比較好的閾值。我們最后得到閾值化后的水體指數(shù)（圖4

34、），閾值化后的建筑物指數(shù)（圖5），水體信息（圖6）水體信息是水體dn值圖像。計(jì)算ndwi值，結(jié)果為w(float(b2)-float(b4)/(float(b2)+float(b4)；然后設(shè)置閾值(float(b1) gt 0.18)*1，其中float（b1）為w的值。 圖3.2.1 計(jì)算ndwi計(jì)算ndwi后的結(jié)果： 圖3.2.2 w的結(jié)果 圖3.2.3 設(shè)置閾值后w1的結(jié)果計(jì)算ndbi值，結(jié)果為b(float(b5)-float(b4)/(float(b5)+float(b4)；然后設(shè)置閾值，結(jié)果為b1(float(b1) lt 0)*1，其中float(b1)為b的值。 圖3.2.4 計(jì)算ndbi計(jì)算ndbi結(jié)果： 圖3.2.5 b的結(jié)果 圖3.2.6 設(shè)置閾值后的b1的結(jié)果w1和b1進(jìn)行與運(yùn)算,結(jié)果為wb（b1*b2） 圖3.2.7 w1和b1進(jìn)行與運(yùn)算wb的結(jié)果： 圖3.2.8 wb的結(jié)果 圖3.2.9 wb與tm3波段運(yùn)算后的結(jié)果wb與tm3波段進(jìn)行與運(yùn)算float（b3）*float(b1)。結(jié)果見圖3.2.9. 圖3.2.10 wb與tm3波段進(jìn)行與運(yùn)算圖3.2.9即為提取到的水體信息。水體信息提取后，我們就可以根據(jù)公式（4），（5）計(jì)算tm3波段的反射率r，根據(jù)查找頭文件，各個參數(shù)如表2。表2 參數(shù)表增益g偏置b日地距離太陽