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1、ENVI/IDL专题：专题：基于遥感基于遥感的自然生的自然生态环境监测态环境监测ENVI/IDL专题背景专题背景随着社会的不断发展，人们对自然生态环境质量随着社会的不断发展，人们对自然生态环境质量的重视程度逐渐提高。本专题介绍应用遥感技术的重视程度逐渐提高。本专题介绍应用遥感技术进行自然生态环境的评价。进行自然生态环境的评价。ENVI/IDL专题概述专题概述专题中应用专题中应用1010米的米的spotspot和和TMTM融合影像，提取相关融合影像，提取相关生态因子，应用较成熟的自然生态环境评价模型生态因子，应用较成熟的自然生态环境评价模型完成整个自然生态环境评价流程完成整个自然生态环境评价流程
2、。专题专题涉及植被覆盖度计算、地形因子提取等涉及植被覆盖度计算、地形因子提取等内容内容所用功能模块所用功能模块-除了使用ENVI主模块功能外-还需要用到大气校正扩展模块中的快速大气校正工具（QUAC）说明：本专题由于数据的原因，最终结果精度不一定很高。旨在学习生态环境监测的流程及ENVI相关工具的应用。ENVI/IDL专题处理流程专题处理流程ENVI/IDL图像基本预处理图像基本预处理ENVI/IDL1.1 1.1 图像基本预处理流程图像基本预处理流程ENVI/IDL1.11.1 图像预处理流程图像预处理流程第第一一步步：对高分辨率的全色影像进行正射：对高分辨率的全色影像进行正射纠正纠正-全色
3、影像是10米的SPOT PAN数据第第二二步：步：高分辨率影像和多光谱影像的配准、融合高分辨率影像和多光谱影像的配准、融合-以SPOT PAN正射纠正结果作为基准影像，对TM影像进行图像配准；用工程区矢量数据（河北襄樊市部分区域）分别裁剪SPOT和TM影像，对裁剪结果进行图像融合，得到工程区域10米的多光谱影像。ENVI/IDL1.21.2 自定义坐标系自定义坐标系地理坐标系地理坐标系地理坐标系地理坐标系常用常用到的地图坐标系有到的地图坐标系有2 2种，即地理坐标种，即地理坐标系和投影坐标系系和投影坐标系。地理坐标地理坐标系系（球面坐标系）（球面坐标系）是是以经纬度为以经纬度为单位的地球坐标系
4、统单位的地球坐标系统，它它有有2 2个重要部分，个重要部分，即地球椭球体（即地球椭球体（spheroidspheroid）和大地基准面）和大地基准面（datumdatum）。-大地基准面指目前参考椭球与WGS84参考椭球间的相对位置关系（3个平移，3个旋转，1个缩放），可以用其中3个、4个或者7个参数来描述它们之间的关系，每个椭球体都对应一个或多个大地基准面。ENVI/IDL1.21.2 自定义自定义坐标系坐标系投影投影投影投影坐标系坐标系坐标系坐标系投影坐标系是利用一定的数学投影坐标系是利用一定的数学法则把地球表面上的经纬线网表法则把地球表面上的经纬线网表示到平面上，属于平面坐标系。示到平面
5、上，属于平面坐标系。数学法则指的是投影类型数学法则指的是投影类型，目前目前我国普遍采用的是高斯我国普遍采用的是高斯克吕格投影（圆柱等角投影），克吕格投影（圆柱等角投影），在英美国家称为横轴墨卡托投影在英美国家称为横轴墨卡托投影（Transverse MercatorTransverse Mercator）。）。高斯克吕格投影示意ENVI/IDL1.21.2 自定义坐标系自定义坐标系大地坐标大地坐标在地面上建立一系列相连接的三角形，量取一段在地面上建立一系列相连接的三角形，量取一段精确的距离作为起算边，在这个边的两端点，采精确的距离作为起算边，在这个边的两端点，采用天文观测的方法确定其点位（经度
6、、纬度和方用天文观测的方法确定其点位（经度、纬度和方位角），用精密测角仪器测定各三角形的角值，位角），用精密测角仪器测定各三角形的角值，根据起算边的边长和点位，就可以推算出其他各根据起算边的边长和点位，就可以推算出其他各点的坐标。这样推算出的坐标，称为大地坐标。点的坐标。这样推算出的坐标，称为大地坐标。ENVI/IDL1.21.2 自定义坐标系自定义坐标系北京北京北京北京54545454和西安和西安和西安和西安80808080坐标系坐标系坐标系坐标系北京北京5454或者西安或者西安8080坐标系是投影直角坐标坐标系是投影直角坐标系系北京北京5454坐标系、西安坐标系、西安8080坐标系实际上指
7、的是我国坐标系实际上指的是我国的两个大地基准的两个大地基准面面坐标名称坐标名称投影类型投影类型椭球体椭球体基准面基准面北京北京5454Gauss Kruger（Transverse Mercator）Krasovsky北京54西安西安8080Gauss Kruger（Transverse Mercator）IAG75西安80椭球体名称椭球体名称年代年代长半轴（米）长半轴（米）短半轴（米）短半轴（米）扁率扁率WGS84WGS8419846378137.06356752.31：298.257克克拉拉索索夫夫斯斯基基（KrasovskyKrasovsky）19406378245.06356863.0
8、1：298.3IAG75IAG7519756378140.06356755.31：298.257ENVI/IDL坐标坐标定义定义文件文件：-HOMEProgram FilesExelisENVI50classicmap_proj文件夹下，三个文件记录了坐标信息：-ellipse.txt 椭球体参数文件-datum.txt 基准面参数文件-map_proj.txt 坐标系参数文件定义北京定义北京54 1954 19度带（度带（6 6度分带）的坐标系，度分带）的坐标系，以便以便本专题本专题的的使用使用注：可直接使用定义好的三种国内坐标系，参考注：可直接使用定义好的三种国内坐标系，参考“国内坐标系文
9、件国内坐标系文件”操作：操作：自定义自定义本专题研究区本专题研究区坐标系坐标系ENVI/IDL1.31.3 SPOTPANSPOTPAN正正射射纠正纠正为什么要进行正射纠正为什么要进行正射纠正为什么要进行正射纠正为什么要进行正射纠正?在卫星影像和航空影像中会有一些几何误差在卫星影像和航空影像中会有一些几何误差误差主要由以下原因引起误差主要由以下原因引起:-比例尺变化-传感器的姿态/方位-传感器的系统误差正射纠正可以消除这些误差正射纠正可以消除这些误差ENVI/IDL1.3 SPOTPAN1.3 SPOTPAN正正射纠正射纠正比例尺变化比例尺变化比例尺变化比例尺变化在所有的摄影影像中都会发生在所
10、有的摄影影像中都会发生2 cm影像的各处比例尺是不相同的6 cm房子的宽度=8m比例尺为 1:400比例尺为 1:133ENVI/IDL1.31.3 SPOTPANSPOTPAN正射纠正正射纠正比例尺变化比例尺变化比例尺变化比例尺变化在影像的铅直方向也有同样的影响在影像的铅直方向也有同样的影响房子的宽度是恒定的(8m),而在影像上的体现却各有不同,这说明各处的比例尺是变化的ENVI/IDL1.3 1.3 SPOTPANSPOTPAN正射纠正正射纠正传感器姿态传感器姿态传感器姿态传感器姿态/方位方位方位方位要进行三角测量，就要给定软件计算或估计出的空间传感器的位置和方位123ENVI/IDL1.
11、3 1.3 SPOTPANSPOTPAN正射纠正正射纠正推帚扫描透视中心推帚扫描透视中心推帚扫描透视中心推帚扫描透视中心 （传感器的系统误差）（传感器的系统误差）（传感器的系统误差）（传感器的系统误差）数据是沿扫描线获取的，每条扫描线都有自己的数据是沿扫描线获取的，每条扫描线都有自己的透视中心透视中心每条扫描线的传感器位置和方向都不同每条扫描线的传感器位置和方向都不同多项式的纠正只能针对分辨率比较低的卫星影像，多项式的纠正只能针对分辨率比较低的卫星影像，而对于高分辨率的卫星影像我们需要严格的物理而对于高分辨率的卫星影像我们需要严格的物理模型（如，模型（如，dimdim原数据）或者是有理函数多项
12、式进原数据）或者是有理函数多项式进行模拟卫星参数（如行模拟卫星参数（如RPCRPC参数）。参数）。ENVI/IDL1.3 1.3 SPOT2/4 PANSPOT2/4 PAN正射正射纠正纠正正射纠正使用条件正射纠正使用条件对于分辨率较高（小于或等于对于分辨率较高（小于或等于1515米），且具有米），且具有RPCRPC文件或者轨道参数的图像，可以用正射纠正的方文件或者轨道参数的图像，可以用正射纠正的方法完成法完成几何校正几何校正，以达到更高的精度要求。，以达到更高的精度要求。对于中等分辨率（如对于中等分辨率（如2020米），影像覆盖区为山区，米），影像覆盖区为山区，地形起伏较大。可以用正射纠正以
13、达到较高的精地形起伏较大。可以用正射纠正以达到较高的精度要求。度要求。ENVI/IDL1.3 1.3 SPOT2/4 PANSPOT2/4 PAN正射纠正正射纠正常见正射纠正参数文件常见正射纠正参数文件传感器模型文件ALOS/PRISMRPCRPC文件(.rpc)ASTERRPCRPC文件(.met)CARTOSAT-1(P5)RPCRPC文件PRODUCT_RPC.TXT FORMOSAT-2Pushbroom Sensor星历参数文件(METADATA.DIM)IKONOSRPCRPC文件（_rpc.txt）OrbView-3RPCRPC文件(_metadata.pvl)QuickBird
14、RPCRPC文件(.rpb)WorldView-1/2RPCRPC文件(.rpb)GeoEye-1RPCRPC文件(.pvl/.rpc)KOMPSAT-2RPCRPC文件(.rpc)SPOT5 Level 1A and 1BPushbroom Sensor星历参数文件(METADATA.DIM)RapidEyeRPC存在metadata文件中ENVI/IDL操作：进行操作：进行SPOT2SPOT2全色图像的正射校正全色图像的正射校正内容：内容：-以DRG作为控制点参考源，完成SPOT2全色图像的正射纠正数据：数据：-7-专题：基于遥感的自然生态环境监测1-SPOT PAN正射纠正ENVI/ID
15、L1.41.4 Landsat7Landsat7影像几何校正影像几何校正Landsat7Landsat7影像数据是从网上免费下载的，是影像数据是从网上免费下载的，是LPGSLPGS格式的格式的L1TL1T级别格式，级别格式，已经已经经过经过一定一定的几何校正和的几何校正和DEMDEM校正，使用校正，使用UTM WGS84UTM WGS84的坐标系统的坐标系统。要做要做TMTM多光谱数据和多光谱数据和SPOT PANSPOT PAN数据的融合，前提数据的融合，前提是两景影像得互相配准，所以需要以是两景影像得互相配准，所以需要以正正射射校正校正后后的的SPOT SPOT PANPAN为基准，为基准
16、，配准配准TMTM影像影像ENVI/IDL操作：操作：TMTM和和SPOTSPOT数据数据的图像配准的图像配准内容：内容：-以正射校正SPOT PAN为基准，配准TM影像，为了做全色SPOT数据和多光谱TM数据的融合数据数据：-7-专题：基于遥感的自然生态环境监测2-Landsat图像配准ENVI/IDL1.51.5 图像融合图像融合将低分辨率的多光谱影像与高分辨率的单波段影将低分辨率的多光谱影像与高分辨率的单波段影像重采样生成成一副高分辨率多光谱影像遥感的像重采样生成成一副高分辨率多光谱影像遥感的图像处理技术，使得处理后的影像既有较高的空图像处理技术，使得处理后的影像既有较高的空间分辨率，又
17、具有多光谱特征间分辨率，又具有多光谱特征。图像融合除了要求融合图像精确配准外，融合方图像融合除了要求融合图像精确配准外，融合方法的选择也非常重要，同样的融合方法在用在不法的选择也非常重要，同样的融合方法在用在不同影像中，得到的结果往往会不一样。同影像中，得到的结果往往会不一样。ENVI/IDL1.51.5 图像融合图像融合ENVIENVI中的融合方法中的融合方法融合方法融合方法适用范围适用范围IHS变换 纹理改善，空间保持较好。光谱信息损失较大大，受波段限制。Brovey变换光谱信息保持较好，受波段限制。乘 积 运 算（CN）对大的地貌类型效果好，同时可用于多光谱与高光谱的融合。PCA变换无波
18、段限制，光谱保持好。第一主成分信息高度集中，色调发生较大变化，Gram-schmidt（GS）改进了PCA中信息过分集中的问题，不受波段限制，较好的保持空间纹理信息，尤其能高保真保持光谱特征。专为最新高空间分辨率影像设计，能较好保持影像的纹理和光谱信息。ENVI/IDL操作：操作：SPOT2SPOT2和和TMTM数据的图像融合数据的图像融合内容：内容：-进行SPOT2 的10米全色波段和Landsat TM30米多光谱的融合操作，学习ENVI的融合操作流程数据：数据：-7-专题：基于遥感的自然生态环境监测3-TM-SPOT影像融合ENVI/IDL生态环境评价生态环境评价ENVI/IDL2.1
19、2.1 处理流程处理流程ENVI/IDL流程说明流程说明数据数据-已经过基本预处理的TM-SPOT融合影像和DEM数据生态因子选取生态因子选取-对经过基本预处理的数据进行快速大气校正-本专题选取植被、土壤、地形三个最基本的要素作为评价区域自然生态环境的生态因子-以“植被盖度”和“土壤指数”作为植被和土壤的生态因子，“坡度”作为地形因子。统一将这些生态因子进行归一化处理自然自然生态环境生态环境评价方法评价方法-本专题选择的是指数法与综合指数法ENVI/IDL2.2 2.2 大气校正大气校正这个过程使用这个过程使用ENVIENVI中的快速大气校正工具完成，中的快速大气校正工具完成，这个工具的大气校
20、正结果一般是基于物理模型精这个工具的大气校正结果一般是基于物理模型精度的度的15%15%。数据：数据：4-4-快速大气快速大气校正校正sub-TM-Spot-GS.datsub-TM-Spot-GS.datENVI/IDL2.32.3 生态因子生成生态因子生成植被覆盖度植被覆盖度植被覆盖度是根据前人研究的植被覆盖度是根据前人研究的NDVINDVI估算模型：估算模型：-FC=(NDVI-NDVImin)/(NDVImax-NDVImin)-其中NDVI是归一化指标指数，NDVImax表示区域最大NDVI值，NDVImin表示区域最小的NDVI值。-由于图像中不可避免的存在着噪声，NDVImax和
21、NDVImin并不一定是最大NDVI值和最小的NDVI值，可以根据直方图分别取两头“拐点处”的值。ENVI/IDL2.3 2.3 生态因子生态因子生成生成土壤指数土壤指数土壤指数同样采用前人研究的模型裸土植被指数土壤指数同样采用前人研究的模型裸土植被指数（GRABS）（杨存建，刘纪远，2002）：-GRABS=VI-0.09178 BI+5.58959。-VI和BI分别为穗帽变换的绿度指数和土壤亮度指数。BI和VI指数可分别用来评价裸土和植被的行为，VI指数与不同植被覆盖有较大的相关性，土壤亮度对植被指数有相当大的影响，裸土信息变化的主要部分是由它们的亮度造成的，故由 BI和 VI线性组合形成
22、的裸土植被指数能很好地反映土壤的裸露情况ENVI/IDL2.3 2.3 生态因子生态因子生成生成坡度坡度地形模型计算地形模型计算ENVI/IDL2.42.4 生态因子归一化生态因子归一化评价因子生成之后，直接用它们去进行评价是比评价因子生成之后，直接用它们去进行评价是比较困难的，因为各指标项的量纲不一致，较困难的，因为各指标项的量纲不一致，所以没所以没有可比性有可比性。各各指标的量化分值依其对生态环境质量的贡献程指标的量化分值依其对生态环境质量的贡献程度，度，采用统一顺序原则，采用统一顺序原则，即按照它们对生态环即按照它们对生态环境正向影响的大小境正向影响的大小，从，从高到低分为若干级高到低分
23、为若干级，对，对环环境质量贡献越大境质量贡献越大，编码，编码值越大，反之则编码值越值越大，反之则编码值越小小。各个各个参评因子数据经过归一化化后是一组反映其参评因子数据经过归一化化后是一组反映其属性特征的数值，其值介于属性特征的数值，其值介于11 0 11 0 之间。之间。ENVI/IDL2.42.4 生态因子归一化生态因子归一化植被覆盖度植被覆盖度根据根据实际情况，实际情况，植被对生态环境质量的贡献程度，植被对生态环境质量的贡献程度，依据植被的覆盖度分为依据植被的覆盖度分为1010级，覆盖度越大编码值级，覆盖度越大编码值越大。越大。根据实际情况，植被对生态环境质量的贡献程度，依据植被的覆盖度
24、分为10级，覆盖度越大编码值越大。覆覆盖盖率率%0-100-1010-2010-20 20-3020-30 30-4030-40 40-5040-50 50-6050-60 60-7060-70 70-8070-80 80-9080-90 90-90-100100编码值编码值 12345678910ENVI/IDL2.42.4 生态因子归一化生态因子归一化土壤指数土壤指数土壤土壤的组成与土壤侵蚀等现象息息相关，这里采的组成与土壤侵蚀等现象息息相关，这里采用的是裸土植被指数作为土壤因子，同样将裸土用的是裸土植被指数作为土壤因子，同样将裸土植被指数值划分为植被指数值划分为1010级，如果质量越好编
25、码值越级，如果质量越好编码值越大。大。根据实际情况，植被对生态环境质量的贡献程度，依据植被的覆盖度分为10级，覆盖度越大编码值越大。指指数数值值-2500-800-800-500-500-400-400-200-200-100-10000100100200200400500-1500编编码码值值12345678910ENVI/IDL2.42.4 生态因子归一化生态因子归一化地形因子地形因子坡度对水土流失影响最大。一般情况下，侵蚀量坡度对水土流失影响最大。一般情况下，侵蚀量和坡度成正相关，将工程区划分和坡度成正相关，将工程区划分1010级坡度类型，级坡度类型，按坡度越低越有利于土地资源利用的原则
26、，较低按坡度越低越有利于土地资源利用的原则，较低的坡度区赋予较高分值。的坡度区赋予较高分值。根据实际情况，植被对生态环境质量的贡献程度，依据植被的覆盖度分为10级，覆盖度越大编码值越大。坡坡度度值值（度）（度）34343编码值编码值10987654321ENVI/IDL2.42.4 生态因子归一化生态因子归一化确定好归一化对照表后，利确定好归一化对照表后，利用用ENVIENVI下的密度分割工具进下的密度分割工具进行归一化处理行归一化处理根据实际情况，植被对生态环境质量的贡献程度，依据植被的覆盖度分为10级，覆盖度越大编码值越大。ENVI/IDL2.5 2.5 生态环境评价生态环境评价本专题选择
27、的评价模型是指数法与综合指数法：本专题选择的评价模型是指数法与综合指数法：-E=W1*Sv+W2*Ss+W3*St-W1=0.7，W2=0.2，W3=0.1评价等级评价等级 综综合合评评价价指数指数说明说明优优910自然生态环境基本未受到破坏，生态结构合理、稳定、生态系统自身功能和自我恢复能力很强。良良69自然生态环境基本未受到破坏，生态结构比较合理、稳定、生态系统自身功能和自我恢复能力较强。中中46自然生态环境基本受到破坏，生态结构基本合理、稳定、生态系统自身功能和自我恢复能力较弱。差差14自然生态环境破坏严重，生态结构不合理，生态系统自身功能和自我恢复能力很弱。ENVI/IDL2.52.5
28、生态环境评价生态环境评价密度分割密度分割分类分类图输出图输出背景处理背景处理结果统计结果统计制图制图ENVI/IDL专题总结专题总结该专题利用与该专题利用与SpotSpot数据融合后的数据融合后的1010米米TMTM数据与数据与DEMDEM，通过各评价因子的计算，用指数法和综合指数，通过各评价因子的计算，用指数法和综合指数法进行襄樊区部分区域的生态环境评价法进行襄樊区部分区域的生态环境评价了解了生态环境评价的流程了解了生态环境评价的流程学会用学会用ENVIENVI进行生态环境评价的数据处理工具：进行生态环境评价的数据处理工具：-快速大气校正-缨帽变换-DEM坡度计算-波段运算-密度分割-图像统计