遙感實習dipa馬紅梅王

實習序號及實習指導教師地址馬紅梅王苗苗黃楚迪2013個人e-榆中校區(qū)實驗A209實習日期時20151230森林采伐破壞監(jiān)測ENVIChangeDetectionDifferenceImageChange包括很多的變化監(jiān)測方法和預處理功能。主要有波段差值、特征差值、光譜角、/MNF/ICABand3）/（Band4+Band3Band5）/（Band4+Band5Band4）/（Band5+Band4ysisFractionysis，Kapur’s：基于信息熵的方法Kittler’s：基于直方圖，按照高斯正態(tài)分布找拐點SPEARChange該工具包括很多的變化監(jiān)測方法和預處理功能。提供了四大類方法，包括Two-ColorMultiview、圖像變換（PCA、MNFICA變換、圖像波段直接比較法和光譜角檢測方iew（2CMV：ime波段分別代替綠和藍波段。如果某區(qū)域Time1Time2中該波段較亮（DN雁灘：2001.7.22Landsat5TM2009.7.28Landsat5TM（512×512實習1中截取的子區(qū)（512×512），自行另外一個年份月份相近的Landsat5種土地覆被類型：fallowfield/baresoil（休耕地、greenfields（有ThematicChange像對應波段相減或相除以后進行定量變化分析的方法；ChangeDetectionDifference研究區(qū)在熱帶雨林，影像中綠色的是林地，粉紅域為森林采伐區(qū)域。對2000年和2006年的影像進行聯(lián)動分析，發(fā)現2006年的砍伐面積明顯高于2000年:2000 2006FlickerToolbox,ChangeDetectionChangeDetectionDifferenceMap。該工具使用圖像直接2000年影像的第四波段（近紅外波段）2006年影像的第四波段（近紅外波：選擇分類數（NumberofClasses）:11DefineClass型為SimpleDifference(后一時相減去前一時相)。數據預處理選擇NormalizationDataRange(歸一化處理)DN值減去圖像的最小值，再除以圖像的數據范圍。選擊OK。20002000年此區(qū)域植被覆蓋狀況很Toolbox,ChangeDetection,ImageChangeWorkflow。此工具適合獲取地表絕對變化Time12000年影像，Time22006next，勾選SkipImageRegistration（因為兩幅影像已經配準next，打開ImageRegistratin步驟。選擇SkipImageRegistration(忽略圖像配準)。ImageDifference，在變化信息監(jiān)測方法中選擇選擇DifferenceofFeatureIndex，FeatureIndexNDVI，SelectChangeofInteresteDecreseOnly，模型選擇Otsu‘s，平滑卷積核選擇5，聚類像素數選擇30。NDVI：歸一化植被指數，NDVI=（Band4-Band3）/（Band4+Band3Band5）/（Band4+Band5Band4）/（Band5+Band4Band）（Bnd+Bnd7Kapur’s：基于信息熵的方法Kittler’s：基于直方圖，按照高斯正態(tài)分布找拐點填寫輸出路徑。ExportChangeClassImageENVI分類格式，ExportChangeClassVectors輸出為Shapefile格式。1加載“1-4、3、2 利用Spectral——Vegetation——NDVI計算2002年和2007年的 Toolbox,RegionofInterest,BandThresholdtoROI2002NDVI影像，輸入最小值0.3，最大值1，得到原始影像的林地區(qū)域范圍。Toolbox,RegionofInterest,SubsetDataFromROIs2002OK2002NDVIROI，MaskpixelsoutputofROIYesSPEARChange法，包Two-ColorMultiview、圖像變換（PCA、MNFICA變換、圖像波段直接比Time2Mask074Nextmask02mask07，通過SPEAR——SPEARChangeDetection，參數設置為：mask02第四波mask07第四波段，設置輸出路徑，next；選selecttiepointsautomaticallyAuto-Generateseedpoints，設置GCP0.5點擊Applynext，直到勾選ChangeDetectionmethodFinish配準，點擊Auto-GenerateSeedPoints，此時Seedpoints顯示4。選擇NEXT。0.5ChangeDetectionMethodsTwo-ColorMultiview、ImageTransform、Subtractivenext。Transformiew（2CMV：ime波段分別代替綠和藍波段。如果某區(qū)域Time1Time2中該波段較亮（DN后點擊Next，點擊Finish完成變化檢測。ENVIClassicChange_diffNDVI（Time2）—（Time1）波段（Diff影像1波段02年-0702年-07年植被減少的區(qū)Enhance-InctiveStretchENVI5.1Classicimage窗口中點擊Overlay-DensitySlice（密度分割設色，選擇第一波段，點擊OK，跳出DensitySlice框。RangeEditRange，值改為（-1.745、-1.001，顏色設為暗紅綠色，其他Range刪除。點擊Apply。結果顯示如下：圖中暗紅色部分為收到病蟲害嚴重區(qū)域，黃域為收到病蟲害較重區(qū)域，綠域為沒有收到病蟲害且長勢較好的區(qū)域。打開囡ComputeS掃tistics憶Bas1c 匣]H1sto憶Bas1c 匣]H1sto仁]Covar1團Outputtothe團OutputtoaStat,吐lCFil EnterOutputStatsRootneChoose]團OutputtoaTextReportF過En掃rOutputRportF遼釭年[txt][Choose]E\S]{IJJlJ\sllC.y.llow_classporttxtIOK][Queue][CeelJ11[Report SelectClassesUnclas Densitvslicee-O.0010t Numberofitrn三selct吐.[seloctAllItorns]［ClAllIterns]尸三］三面Cl:sStati:stici;Resulit:s::sl忙七 l 一出上但|DenSltys1lCergo-17450to10010|SelectPlot....||ClPlot22an-an-d匱 d|SelectStatFil己na璣e:E:"SHUJU"sliceyellowDims:FullScene(2,250000points)ClassDistribu巨onDensityslic已range-17450to-1.0010:Densityslicerange-1.0281to-0.6663:44,681Densityslic已rang己－0.0010to1.00001,072,56|：：StatsforClass:Densityslicerange1.7450toBasic Std巴Band Npt 林地受到的病蟲害程度較輕。所有受病蟲害的林地面積大約是5平方千米。健康區(qū)域Landsat5TM和2014.7.26Landsat8OLI（512×512）為例。2001 2014Time12001年影像，Time22014年影像，點擊next，勾選SkipImageRegistration（因為兩幅影像已經配準next，ImageRegistratin步驟。選SkipImageRegistration(忽略圖像配準)ImageDifferenceDifferenceofFeatureIndex，并且選擇NDVI指數。切換到Advanced選項，選擇近紅外和紅色波段。ApplyThresholding(設置閾值細分變化信息圖像)IncreaseandDecrese，閾值設置方法選擇默認Kittler’s填寫輸出路徑。ExportChangeClassImageENVI分類格式，ExportChangeVectors輸出Shapefile格式。切換到AdditionalExport選項卡，ExportChangeClass4.監(jiān)督分類結果中包括5種土地覆被類型：fallowfield/baresoil（休耕地、greenfields（有2008年原始影 2009年原始影2008年分類影 2009年分類影ChangeDetection-ChangeDetectionStatistics08年的分類影像，再選擇09年分類的。ChangeDetectionStatisticsOptions-ConvertAreaUnits，選擇SquareKm，這樣面積統(tǒng)計中的單位就變成了平方千米。File-SaveResulttotxtfiletxtExceltxt文件并整理，0809ImageDifference為08年到09年該耕地類型的變化量。ChangeDetection-ThematicChangeWorkflow工具，Time08Time209next，smoothkernelsize3，aggregateminimumsize927.91%stubblefieldgreenfield7.98%，ChangeDetectionDifference研究區(qū)在熱帶雨林，影像中綠色的是林地，粉紅域為森林采伐區(qū)域。對2000年和200620062000年2000 200620002006年森林開采區(qū)域顯著增大，開采范圍FlickerToolbox,ChangeDetectionChangeDetectionDifferenceMap。該工具使用圖像直接2000年影像的第四波段（近紅外波段）2006年影像的第四波段（近紅外波：選擇分類數（NumberofClasses）:11DefineClass型為SimpleDifference(后一時相減去前一時相)。數據預處理選擇NormalizationDataRange(歸一化處理)DN值減去圖像的最小值，再除以圖像的數據范圍。選擊OK。20002000年此區(qū)域植被覆蓋狀況很Toolbox,ChangeDetection,ImageChangeWorkflow。此工具適合獲取地表絕對變化Time12000年影像，Time22006next，勾選SkipImageRegistration（因為兩幅影像已經配準next，打開ImageRegistratin步驟。選擇SkipImageRegistration(忽略圖像配準)。ImageDifference，在變化信息監(jiān)測方法中選擇選擇DifferenceofFeatureIndex，FeatureIndexNDVI，SelectChangeofInteresteDecreseOnly，模型選擇Otsu‘s，平滑卷積核選擇5，聚類像素數選擇30。Band3）/（Band4+Band3Band5）/（Band4+Band5Band4）/（Band5+Band4Band）（Bnd+Bnd7Kapur’s：基于信息熵的方法Kittler’s：基于直方圖，按照高斯正態(tài)分布找拐點填寫輸出路徑。ExportChangeClassImageENVI分類格式，ExportChangeClassVectors輸出為Shapefile格式。1加載“1-4、3、2 利用Spectral——Vegetation——NDVI計算2002年和2007年的 Toolbox,RegionofInterest,BandThresholdtoROI2002NDVI影像，輸入最小值0.3，最大值1，得到原始影像的林地區(qū)域范圍。Toolbox,RegionofInterest,SubsetDataFromROIs2002OK2002NDVIROI，MaskpixelsoutputofROIYes。同理，得到原始影像的林區(qū)影像mask07SPEARChange法，包Two-ColorMultiview、圖像變換（PCA、MNFICA變換、圖像波段直接比Time2Mask074Nextmask02mask07，通過SPEAR——SPEARChangeDetection，參數設置為：mask02第四波mask07第四波段，設置輸出路徑，next；選selecttiepointsautomaticallyAuto-Generateseedpoints，設置GCP0.5點擊Applynext，直到勾選ChangeDetectionmethod中的前三個，最終Finish即可。配準，點擊Auto-GenerateSeedPoints，此時Seedpoints顯示4。選擇NEXT。0.5ChangeDetectionMethodsTwo-ColorMultiview、ImageTransform、Subtractivenext。Transformiew（2CMV：ime波段分別代替綠和藍波段。如果某區(qū)域Time1Time2中該波段較亮（DN后點擊Next，點擊Finish完成變化檢測。ENVIClassicChange_diffNDVI（Time2）—（Time1）波段（Diff影像1波段02年-0702年-07年植被減少的區(qū)Enhance-InctiveStretchENVI5.1Classicimage窗口中點擊Overlay-DensitySlice（密度分割設色，選擇第一波段，點擊OK，跳出DensitySlice框。RangeEditRange，值改為（-1.745、-1.001，顏色設為暗紅綠色，其他Range刪除。點擊Apply。結果顯示如下：圖中暗紅色部分為收到病蟲害嚴重區(qū)域，黃域為收到病蟲害較重區(qū)域，綠域為沒有收到病蟲害且長勢較好的區(qū)域。打開林地受到的病蟲害程度較輕。所有受病蟲害的林地面積大約是5平方千米。健康區(qū)域Landsat5TM和2014.7.26Landsat8OLI（512×512）為例。2001 2014Time12001年影像，Time22014年影nextSkipImageRegistration（因為兩幅影像已經配準點next，打開ImageRegistratin步驟。選擇SkipImageRegistration(忽略圖像配準)。ImageDifferenceDifferenceofFeatureIndex