运用ENVI提取遥感影像中的植被信息.pdf

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1、测绘标准化总第

期第卷运用!∀#∃提取遥感影像中的植被信息陈劲松韩玲%长安大学地测学院西安&∋()∗,摘要详细介绍了利用!∀#∃软件来提取特定区域植被信息的方法并通过实验阐述了植被信,+,息提取的整个过程探讨了在该过程中关健的技术问题实验结果表明利用!∀,−软件提取所需的信,息是可行的,要想提取到好,关健是选用适合样区的植被指数。的植被信息关键词植被遥感信息提取植被指数!∀,−中图法分类号仰&(,。植被在地球上占有很大的比例陆地表面的植被往需要模型的调整和参数的选择,,,常是遥感观测和记录的第一表层是遥感影像反映的本文正是基于

2、此种情况以!∀#∃软件为工具,。,一最直接的信息也是人们研究的主要对象作为地理以特定区域的/012304&遥感影像数据为处理对象,、、。环境重要组成部分的植被与一定的气候地貌土研究适合该地区植被信息提取的有效方法,,壤条件相适应受多种因素控制对地理环境的依赖所用的软件和方法性最大,对其他因素的变化反映也最敏感.因此,人+!∀#∃简介,们往往可以通过遥感所获得的植被信息的差异来分!∀,5%678!1,−9:1;814<:9#−3=05−>−1?∃;0?83∗、,、析那些图像上并非直接记录的隐含在植被层以下的软件是一套功能齐全的遥感图

3、像处理系统是处理,、、、、其他信息如水土资源蚀变带与矿藏地质构造分析并显示多光谱数据高光谱数据和雷达数据的。。,自然历史环境演变遗留的痕迹等高级工具它包含齐全的遥感影像处理功能如常,、、、、植被遥感研究由来已久早期的研究主要集中规处理几何校正定标多光谱分析高光谱分、、、、、在植被及土地覆盖类型的识别分类与专题制图等析雷达分析地形地貌分析矢量应用神经网,,、、、、方面随后则致力于植被专题信息的提取与表达络分析区域分析≅ΑΒ连接正射影像图生成,,、方式研究上提出了许多植被指数并利用植被指Χ维图像生成丰富的可供二次开发调用的函数,、、。

4、数进行植被宏观观测以及生物量估算包括作物估库制图数据输入Δ输出等功能!∀#∃对于要处产、森林蓄积量估算、草场蓄草量估算等。随着定理的图像波段数没有限制,可以处理最先进的卫星,、,一、、、、量遥感的逐步深入植被遥感研究已向更加实用化格式如/012304&∃ΕΦ∀ΦΒΒΑΦ6ΓΗΙΗΓΒΗ6,,、,定量化方向发展提出了几十种植被指数模型研∀ΦΗΗ!ΓΦΒ和6!ΓΓΗ并准备接受未来所有传,。,究植被指数与生物物理参数%叶面积指数叶绿素感器的信息!∀#∃还能够充分提取图像信息具备,,、,、含量植被覆盖度生物量等∗植被指数与地表全套完整的遥

5、感影像处理工具能够进行文件处理生、、、、、、.态环境参数%气温降水蒸发量土壤水分等∗图像增强掩模预处理图像计算和统计具备,,,的关系以提高植被遥感的精度并深入探讨植被完整的分类和后处理工具以及图像变换和滤波工。、。.在地表物质能量交换中的作用具具备图像镶嵌融合等功能,,+虽然人们已提出了多种植被指数并利用它们方法进行植被宏观观测以及生物量估算,但这些植被指数++数据源的选择的提出、运用多是基于限定区域形成和实现的。多数遥感影像上的植被信息反映了绿色植物叶子和,、、。情况下这种技术方法应用在大范围精度要求相对植被层的光谱特性及其

6、差异变化不同光谱通道所,.较低的遥感工作中如全球性的植被研究或者是在获得的植被信息与植被的不同要素或某种特征状态,,,,较小的区域专门建立有针对性的模型所确定的参有各种不同的相关性如叶子光谱特性中可见光谱,,数一般也不需要根据区域复杂程度进行调整遥感数段受叶子叶绿素含量的控制近红外谱段受叶内细胞,,据相对单一不受或少受获取时相和外部环境参数的结构的控制短波红外谱段受叶细胞内水分含量的控,。,,.影响应用效果也比较理想而在其他地区的应用往制但是通过大量的实践证明对于复杂的植被遥Κ%ϑ∗(年第期陈劲松等运用!∀#∃提取遥感影像中的

7、植被信息,,,感仅用个别波段或多个单波段数据分析对比来提取段外的组合而言每Χ个波段一组合可以有许多,,因.植被信息是相当局限的而往往需选用多光谱遥感合成方案但是各个波段之间往往存在较大的相,、、、,数据经分析运算%加减乘除等线性或非线性关性这种数据的冗余在多波段数据融合中必须予组,、。,合方式∗产生某些对植被长势生物量等有一定以考虑所以要求所选Χ波段合成图像信息量要“”。、,。,指示意义的数值植被指数大冗余度要小以便整体改善图像质量在此—,根据研究内容及希望达到的目的有针对性地利用!∀#∃软件提供的统计工具计算出所研究地区选择了合

8、适的遥感数据。本次研究选取某河流域的遥感影像的各个统计量,来进行多光谱波段的选择。,。、、、、、/012304一&数据卫星影像参数见表5/012304一&表为样区!侧ΜΛ的第5Χ)(&波段数据,Κ卫星装载了对地观测仪器Λ增强专题成像仪的统计分析