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1、ENVI下WorldView2數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)遙感中的應(yīng)用(2011-04-13 09:21:37) 轉(zhuǎn)載標(biāo)簽:分類: 遙感應(yīng)用 在我國(guó),遙感服務(wù)于農(nóng)業(yè)已有40多年的歷史,遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)方面的應(yīng)用主要有以下幾個(gè)方面:作物面積監(jiān)測(cè)、作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)、作物病蟲害監(jiān)測(cè)與預(yù)報(bào)、土壤墑情監(jiān)測(cè)、農(nóng)作物估產(chǎn)、農(nóng)業(yè)資源監(jiān)測(cè)、災(zāi)害評(píng)估等。適用于農(nóng)業(yè)遙感的數(shù)據(jù)源有很多,其中,擁有0.5米全色和2米多光譜的WV2數(shù)據(jù),具有8個(gè)波段,多樣性的譜段提供了豐富的遙感信息,能夠進(jìn)行精確變化檢測(cè)和制圖,是精細(xì)農(nóng)業(yè)遙感的可靠數(shù)據(jù)源。下圖是WV2數(shù)據(jù)的波段示意圖: 圖1:Worldview2
2、波段示意圖 如圖1,WV2數(shù)據(jù)除了四個(gè)業(yè)內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)波段外(藍(lán)、綠、紅、近紅),還包括四個(gè)彩色波段:海岸波段(400-450),用來(lái)進(jìn)行深海探測(cè),植物鑒定和分析,由于該波段經(jīng)常受到大氣散射的影響,已經(jīng)應(yīng)用于大氣層糾正技術(shù);黃色波段(585-625)探測(cè)植被的yellow-ness特征指標(biāo),進(jìn)行植被油氣蝕變制圖,是重要的植物應(yīng)用波段;紅色邊緣波段(7055-745)直接反映出植物健康狀況有關(guān)信息,可以進(jìn)行植被健康制圖;近紅外2 波段(860-1040)這個(gè)波段部分重疊在NIR 1波段上,但較少受到大氣層的影響。該波段支持植物分析和單位面積內(nèi)生物數(shù)量的研究。
3、; 下面的例子是用WV2多光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行精細(xì)農(nóng)業(yè)各個(gè)方面應(yīng)用的實(shí)驗(yàn)探索。在ENVI支持下,WV2數(shù)據(jù)可全面應(yīng)用于精細(xì)農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測(cè)。實(shí)現(xiàn)方法(一) 數(shù)據(jù)預(yù)處理ENVI可以直接讀取WV2數(shù)據(jù),有專門針對(duì)WV數(shù)據(jù)的定標(biāo)工具:ENVI->Basic Tools->Preprocessing->Calibration Utilities->WorldView Radiance ,可自動(dòng)解析.IMD文件進(jìn)行定標(biāo),得到輻射率數(shù)據(jù)??焖俅髿庑U?/p>
4、能ENVI->Spectral->Quick Atmospheric Correction可以幫我們快速去除影像上大氣的影響,或者選擇基于MODTRAN4+模型的ENVI->Spectral->FLAASH精確大氣模塊(提供WV2波譜響應(yīng)函數(shù)),還原作物及土壤真實(shí)的光譜信息,得到地物的實(shí)際反射率,從而可以進(jìn)行作物或土壤參數(shù)的反演等定量分析。圖2:大氣校正前后植被光譜曲線對(duì)比,校正前(右上),校正后(右下) 對(duì)比大氣校正前后植被光譜曲線可知,大氣校正后的植被光譜曲線更接近實(shí)際的植被光譜。地物的光譜信息被還原,才能進(jìn)行定量化的遙感處理。直接支持WV2的RPC正射校
5、正,可以使用少量的控制點(diǎn)獲得精確的校正結(jié)果。提供專門用于WV2等高分辨率的圖像融合方法pansharpening。 ENVI直接支持WV2的RPC正射校正,可以使用少量的控制點(diǎn)獲得精確的校正結(jié)果。提供專門用于WV2等高分辨率的圖像融合方法pansharpening。直接支持WV2的RPC正射校正,可以使用少量的控制點(diǎn)獲得精確的校正結(jié)果。ENVI下還有專門用于WV2等高分辨率數(shù)據(jù)的Pansharpening融合方法。(二) 作物種植分區(qū)
6、60; 在近紅外波段,植物葉子內(nèi)部結(jié)構(gòu)決定了植被的反射率,可通過(guò)光譜反射率的不同區(qū)分不同種類的植物。WV2影像的近紅外波段與其他波段進(jìn)行假彩色合成可增強(qiáng)作物信息,識(shí)別農(nóng)作物,選擇不同作物的感興趣區(qū),作為分類依據(jù),對(duì)影像進(jìn)行監(jiān)督分類,ENVI下有很多監(jiān)督分類的算法可供選擇,得到研究區(qū)內(nèi)的作物種植分區(qū),如圖3,整個(gè)區(qū)域內(nèi)有四種作物。 圖3:作物種植分區(qū)圖監(jiān)督分類的方法可以根據(jù)光譜信息區(qū)分作物和土壤的不同類型,適用于作物種植分區(qū),土壤類別信息提取。 (三)土壤墑情監(jiān)測(cè)定量遙感的應(yīng)用,是通過(guò)獲取感興趣地物的實(shí)測(cè)參數(shù),如葉綠素濃度等,和影像上該地
7、物的光譜信息建立模型,利用一些成熟的模型,便可以用影像上光譜信息來(lái)對(duì)感興趣的地物參數(shù)進(jìn)行反演。ENVI中的波段運(yùn)算(Band Math)功能,可以直接將反演模型應(yīng)用于圖像,生成反演圖。土壤墑情,實(shí)際上就是土壤含水量,在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中,土壤含水量是非常關(guān)鍵的數(shù)據(jù)信息,對(duì)土壤光譜特征的研究發(fā)現(xiàn),土壤水分含量與近紅外波段的反射率成反比,用模型M=EXP(-23.641*RB810+5.338)1,M是土壤含水量(%),RB810是810nm處的光譜反射率。圖4是土壤含水量的模型應(yīng)用于影像及反演結(jié)果圖。圖4:土壤含水量反演圖(四)
8、160; 作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)植被指數(shù)是反映作物長(zhǎng)勢(shì)的指標(biāo)之一。ENVI中提供了27種植被指數(shù),植被指數(shù)計(jì)算器,Spectral->Vegetation Analysis->Vegetation Index Calculator,可以根據(jù)輸入圖像的波段情況,自動(dòng)列出可以計(jì)算的植被指數(shù)。 圖5:植被指數(shù)計(jì)算器(左);NDVI圖像(右)如圖5,WV2數(shù)據(jù)的八個(gè)波段,ENVI自動(dòng)列出的可以計(jì)算的植被指數(shù)有五種:歸一化植被指數(shù)(NDVI)、比值植被指數(shù)(SRI)、增強(qiáng)型植被指數(shù)(EVI)、大氣阻抗植被指數(shù)(ARVI)、花青素指數(shù)1(ARI1)。每種植被
9、指數(shù)都有其特定的生物學(xué)意義,比如大家最熟悉的NDVI,是反映農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)和營(yíng)養(yǎng)信息的重要參數(shù)之一。根據(jù)該參數(shù),可以知道不同季節(jié)的農(nóng)作物對(duì)氮的需求量, 對(duì)合理施用氮肥具有重要的指導(dǎo)作用。(五) 作物估產(chǎn) 農(nóng)作物總產(chǎn)量等于農(nóng)作物的種植面積乘以農(nóng)作物的單位面積產(chǎn)量。所以第一需要獲取農(nóng)作物種植面積;第二需要估算農(nóng)作物單位面積產(chǎn)量,ENVI EX中的FX特征提取工具可輕松提取作物種植區(qū)并得到種植區(qū)的面積。如圖7: 圖6:影像分割 圖
10、7:根據(jù)植被指數(shù)閾值提取作物種植區(qū) 圖8:自動(dòng)統(tǒng)計(jì)作物種植面積 流程化的FX工具進(jìn)行作物種植區(qū)提取之后,可自動(dòng)統(tǒng)計(jì)出種植區(qū)的面積,用于作物估產(chǎn)。如該實(shí)驗(yàn)區(qū),作物種植面積為:1.66平方公里。 對(duì)于作物單產(chǎn),單個(gè)波段光譜變量觀測(cè)生物量具有不穩(wěn)定性,可以用反映生物量的參數(shù)如植被指數(shù),葉面積指數(shù)(LAI)來(lái)反演產(chǎn)量。如,用模型LAI=6.036*NDVI-0.59342來(lái)反演葉面積指數(shù),用于作物單產(chǎn)估算,再結(jié)合作物面積,就可以進(jìn)行遙感作物估產(chǎn)。 圖9:葉面積指數(shù)反演圖 通過(guò)實(shí)驗(yàn),在ENVI 的支持下,WV2多光譜數(shù)據(jù)完全滿足精細(xì)農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測(cè)的需要。 Ps:本文實(shí)驗(yàn)中所用的
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