实验二十四 遥感陆表综合环境信息提取

Question

如题所述

Answer 1

一、实验目的

采用ENVI软件的缨帽变换功能，从Landsat-5 TM 遥感影像数据中提取陆地表面的亮度（反映地表干燥程度和平整程度）、绿度（反映地表植被发育程度）和湿度（反映地表潮湿、含水程度）三种环境信息。该三种遥感陆表环境信息对区域环评具有辅助指示意义。

二、实验内容

运用ENVI软件的缨帽变换功能，分别从桂林市陆地卫星Landsat-5 TM遥感数据中提取三种陆地表面环境信息：①亮度信息；②绿度信息；③湿度信息。

三、实验要求

①预习缨帽变换的原理；②了解亮度信息、绿度信息和湿度信息这三种遥感环境信息的含义；③掌握运用缨帽变换提取这三种遥感环境信息的ENVI基本操作；④编写实验报告。

四、技术条件

①微型计算机；②桂林市Landsat-5 TM 遥感影像；③ENVI软件；④ACDSee软件（ver.4.0以上）。

五、实验步骤

（一）理论准备

缨帽变换是R J.Kauth和G.S Thomas通过分析陆地卫星M SS图像反映农作物和植被生长过程的数据结构后提出的一种经验性的多波段图像的正交线性变换，又称K-T变换。1984年，Crist和Cicone提出了TM数据在K-T变换时的变换矩阵C:

遥感地质学实验教程

在此矩阵中，主要是针对TM的1～5波段和第7波段，低分辨率的热红外波段（第6波段）不予考虑。缨帽变换的计算公式如下：

Y = CX 　　　　　　（24-1）

其中，X=（x₁,x₂，…，x₆）是TM的第1～5波段和第7波段，Y=（y₁,y₂，…，y ₆）。

第一分量y₁为亮度，是TM 的6个波段的加权和，反映了地物总体的反射值，对应遥感地物的干燥度；

第二分量y₂为绿度，从变换矩阵C 的第二行系数看，波段较长的红外波段5和7有很明显的抵消，剩下的4与1,2,3波段刚好是近红外与可见光部分的差值，反映了绿色生物量的特征：

第三分量y₃与土壤特征及湿度有关，这个分量反映了可见光至近红外波段（TM1～4）与波长较长的红外波段TM5和TM7的差值，而TM5和TM7两波段对土壤湿度和植被最为敏感，主要反映出湿度特征。

使用缨帽变换可以对Landsat MSS、Landsat-5 TM、Landsat-7 ETM＋数据进行变换。以下是对桂林市Landsat-5的TM影像数据进行变换的具体操作步骤。

（二）缨帽变换操作

打开经过辐射校正的桂林市Landsat-5 TM1～7波段的遥感影像数据文件（辐射校正方法参考实验十九），对这7个波段数据进行“捆绑”处理，具体步骤如下：

（1）打开7个波段数据，在主菜单“File”的下拉菜单中，打开“Save As”，在右拉菜单中，选“ENVI Standard”，操作如图24-1所示。

图24-1 执行“File/Save File As/ENVI Standard”操作

（2）执行完步骤（1）后，出现“New File Builder”窗口，如图24-2所示，从中选择“Memory”，再点击“import File…”按钮，出现生成新输出文件窗口，其中右框里为形成的捆绑图像的相关参数，左框里为捆绑图像文件名。用鼠标点捆绑图像文件名，该文件名背景返蓝色，灾点击【OK】按钮，如图24-3所示。

图24-2 选择“Memory”，输出图像到存储器（Available Bands List）

图24-3 在生成新文件输出窗口显示形成的捆绑图像文件参数

（3）屏幕回到“Available Bands List”显示波段列表窗口，与图24-1打开的“Available Bands List”窗口相比，在此窗口中，原先输入的原始波段数据移动到窗口下方，而在窗口上方出现一组新的波段数据，这就是经捆绑的7 个波段的图像数据，如图24-4所示

（4）执行缨帽变换：在总菜单中，打开变换“Transform”的下拉菜单，如图24-5所示，用鼠标选其最下部的“Tasseld Cap”（缨帽变换）命令，出现缨帽变换输入文件窗口（Taslsed Cap Transform Input File），如图24-6 所示。鼠标选位于其左框最上方的存储器名，按【OK】按钮，执行完对捆绑6个波段图像的缨帽变换处理，出现缨帽变换参数（Tasslcd Cap Transform Paramaters）窗口，如图24-7所示。

图24-4 窗口上方为经过捆绑的6个波段的图像数据

（5）在图24-7的缨帽变换参数框中，选择存储器Memory，鼠标点击【OK】按钮，输出缨帽变换结果到存储器，出现“Available Bands List ”波段列表窗口，如图24-8所示。其中从上到下分别是：Brightness是缨帽变换的亮度分量，主要反映地表的起伏平整信息；Greenness是缨帽变换的绿度分量，主要反映地表的植被覆盖疏密厚薄信息：Wetness是缨帽变换的湿度分量，主要反映地表含水程度信息。而Fourth、Fifth和Sixth分别是缨帽变换的第四、第五和第六分量，通常在陆表生态环境遥感分析中不采用。

图24-5 在变换“Transform”的下拉菜单中，选择缨帽变换命令“Taslsed Cap”，执行缨帽变换

图24-6 缨帽变换输入文件窗口

图24-7 将缨帽变换结果存入存储器操作窗口

图24-8 在“Available Bands List”波段列表窗口中显示的缨帽变换的6个分量排列

（6）显示缨帽变换结果图像：在“Available Bands List”波段列表窗口中，用打开单波段图像相同的操作，分别将Brighness、Greenness和Wetness图像打开，分别得到这三个陆表生态环境参数的图像，如图24-9所示。理论上，三幅图像是对地表平整状态、植被覆盖状态和干湿状态信息的反演结果，因此可以为影像区的环境评价提供参考。

图24-9 桂林市Ladnsta-5 TM 数据缨帽变换（从左至右依次为亮度、绿度及湿度信息）

六、实验报告

简述实验过程。

回答问题：①为何在进行缨帽变换前要做辐射校正？②利用缨帽变换从TM 数据中提取地表的亮度、绿度和湿度信息的依据是什么？③对获得的桂林市TM 亮度、绿度和湿度信息专题图进行分析，解释其揭示反映出哪些地表环境问题？

实验报告格式见附录一。