遥感实习报告 - 图文

实 验 报 告

课程名称： 遥感实习

班 级 学 号 学 生 姓 名 指 导 教 师

日 期： 年 月

专题一：基于遥感的自然生态环境监测

一、实验内容

应用10米的spot和TM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完成整个自然生态环境评价流程。 二、实验要求

1、软件：ENVI 4.8

2、数据：已经过基本预处理的TM-SPOT 融合影像和DEM 数据

3、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。 三、实验过程 1、大气校正

(1) 打开“sub-TM-Spot-GS.img”

(2) 选择Spectral->QUick Atmospheric Correction，在文件选择对话框中选择 sub-TM-Spot-GS.img 文件,点击ok。

(4) 在打开的QUick Atmospheric Correction Parameters 面板，在Sensor Type 中选择Unknown，选择文件名（sub-TM-Spot-GS-QUAC.img）和路径，点击OK。 2、植被盖度

植被覆盖度是根据前人研究的NDVI估算模型：FC=(NDVI-NDVImin)/(NDVImax-NDVImin) (1) 选择Transform->NDVI，选择文件sub-TM-Spot-GS-QUAC.img，点击ok。在Input File Type:LandsatTM。选择输出文件名sub-TM-Spot-GS-QUAC-NDVI.img，点击OK。 (4) ENVI 主菜单->Basic Tools->Band Math，在公式输入栏中输入：(b1 lt -0.029)*0+(b1 gt 0.625)*1+(b1 ge -0.029 and b1 le 0.625)* ((b1+0.029)/ 0.654)，点击Add to List，再点击OK。 b1：选择NDVI 图像

(5) 选择文件名（植被覆盖度.img）和路径，点击OK。 3、土壤指数生成

(1) 选择Transform->Tasseled cap，选择文件sub-TM-Spot-GS-QUAC.img ，Input File Type:Landsat7 ETM。

(2) 选择输出文件路径和名称（TC.img），点击OK。

(3) 利用ENVI 主菜单->Basic Tools->Band Math，在公式输入栏中输入：B2- 0. 09178*b1+ 5. 58959

b1：选择TC.img 中的brightness 波段 b2：选择TC.img 中的Greenness 波段

(4) 选择文件名（土壤指数.img）和路径，点击OK。 4、坡度生成

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(1) 打开DEM-10m.img 文件

(2) 选择Topographic->Topographic Modeling，选择DEM-10m.img 文件，后在Topo ModelParameters 面板中，只选择Slope。

(3) 选择输出路径和文件名，单击OK 输出。 5、生态因子归一化

a、植被覆盖度

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。

覆盖率% 0-10 10-20 编码值 1 2 20-30 3 30-40 4 40-50 5 50-60 6 60-70 7 70-80 8 80-90 9 90-100 10 b、土壤指数

土壤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， 同样将裸土植被指数值划分为10 级，如果质量越好编码值越大。

指数 3325~值 编码 值 -1800 -1800~-900 -900~- 500 -500~- 300 -300~- 100 -100~0 0~100 100~300 300~500 500-1323 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 C、地形因子

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10 级 坡度类型，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。

坡度值 编码值 d、归一化处理过程

(1) 选择Tools->Color Mapping->Density Slice，单击Clear Range 按钮清除默认区间。

(2) 选择Opions->Add New Ranges，根据上面的对照表依次添加10 个区间。 (3) 单击Apply。

(4) 选择File->Output Range to Class Image，可以将分割结果输出。 6、生态环境评价

(1) 利用ENVI 主菜单->Basic Tools->Band Math，在公式输入栏中输入：0.7*b1+0.2*b2+0.1*b3

b1：选择植被覆盖度归一化；b2：选择土壤指数归一化；b3：选择坡度计算归一化

10 9 8 <3 3-8 8-13 13-18 7 18-23 6 5 4 3 2 1 23-28 28-33 33-38 38-43 >43 3

(2) 得到环境评价结果。 环境分级：

等级 综合评价指数 优 9~10 说明 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 6~9 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 4~6 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 1~4 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。 (3) 使用Tools->Color Mapping->Density Slice 对环境评价结果进行分级。 (4) 选择File->Output Range to Class Image，将分割结果输出为ENVI 分类格式。 7、利用掩膜技术将背景排除

(1) 打开“sub-TM-Spot-GS.img”,在Display中显示。

(2) 选择“Basic Tools->Masking->Build Mask”,选择Dispay #1,在Mask Definition 面板中选择“Options->Inport Data Range?,选择 “sub-TM-Spot-GS.img”，点击OK。在Input for Data Range Mask 中设置参数如下图，点击OK,选择Memory，点击Apply，再选择Memory，点击OK，得到掩膜文件。

(3) 选择“Basic Tools->Masking->Apply Mask”，选择“环境评价结果分级.img”，点击Select Mask Band，选择掩膜文件，点击OK。

(4) 选择输出文件路径和名称，点击OK，得到最终统计结果。 (5) 图像导入到Arc Map 做成专题地图，结果如下：

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从统计结果看，评价指数在4~8 范围内占大多数，说明该地区大部分区域的自然生态处于良好和一般状态；有近4%综合评价处于优秀，大部分集中在平原且耕地作物长势较好以及森林腹地；还有11%综合评价处于很差，其中水域部分占了大部分，其余主要集中在居民地、交通用地区域。

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本文来源：https://www.bwwdw.com/article/rjid.html