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时间:2018-08-09
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1、一.实验目的1、熟悉ENVI软件的具体操作;2、理解并能掌握水体信息的提取方法、步骤及其结果评价方法;3、通过实习,加深对所学遥感专业知识的理解与掌握,使理论知识融会贯通,提高实践动手能力和综合解决实际问题的能力。二.实验流程在ArcMap中打开栅格转矢量数字形态学滤波植被提取模型2植被提取模型1图像预处理三.实验内容遥感图像上的植被信息,主要通过绿色植物叶子和植被冠层的光谱特性及其差异、变化而反映的,不同光谱通道所获得的植被信息可与植被的不同要素或某种特征状态有各种不同的相关性,因此,我们往往选用多光谱遥感数据经分析运算(加、减、乘、除等线性或非线性组合方式
2、),产生某些对植被长势、生物量等有一定指示意义的数值——即所谓的“植被指数”。我们可以通过提取“植被指数”这种简单有效的形式来实现对植物状态信息的表达,以定性和定量地评价植被覆盖、生长活力及生物量等。“植被指数”的提取方法有很多种,包括比值植被指数,归一化植被指数,差值植被指数,绿度植被指数等等。1.基于TM影像植被的提取采用软件:ENVY3.5采用的遥感数据:TM_20000412对于TM影像植被的提取我使用的方法是分别对影像进行比值植被指数,归一化植被指数,绿度植被指数提取,然后将获得的影像进行主成分分析,最后得到所需的图像。2.基于SPOT5影像的植被的
3、提取采用软件:ENVY3.5采用的遥感数据:SPOT5_2对于SPOT5影像选用对绿色植物(叶绿素引起的)强吸收的可见光红波段和对绿色植物(叶内组织引起的)高反射的近红外波段(这两个波段是植物光谱中的最典型的波段),然后建立植被指数提取模型,最后得到所需的图像。一.实验目的1、熟悉ENVI软件的具体操作;2、理解并能掌握水体信息的提取方法、步骤及其结果评价方法;3、通过实习,加深对所学遥感专业知识的理解与掌握,使理论知识融会贯通,提高实践动手能力和综合解决实际问题的能力。二.实验流程在ArcMap中打开栅格转矢量数字形态学滤波植被提取模型2植被提取模型1图像预
4、处理三.实验内容遥感图像上的植被信息,主要通过绿色植物叶子和植被冠层的光谱特性及其差异、变化而反映的,不同光谱通道所获得的植被信息可与植被的不同要素或某种特征状态有各种不同的相关性,因此,我们往往选用多光谱遥感数据经分析运算(加、减、乘、除等线性或非线性组合方式),产生某些对植被长势、生物量等有一定指示意义的数值——即所谓的“植被指数”。我们可以通过提取“植被指数”这种简单有效的形式来实现对植物状态信息的表达,以定性和定量地评价植被覆盖、生长活力及生物量等。“植被指数”的提取方法有很多种,包括比值植被指数,归一化植被指数,差值植被指数,绿度植被指数等等。1.基
5、于TM影像植被的提取采用软件:ENVY3.5采用的遥感数据:TM_20000412对于TM影像植被的提取我使用的方法是分别对影像进行比值植被指数,归一化植被指数,绿度植被指数提取,然后将获得的影像进行主成分分析,最后得到所需的图像。2.基于SPOT5影像的植被的提取采用软件:ENVY3.5采用的遥感数据:SPOT5_2对于SPOT5影像选用对绿色植物(叶绿素引起的)强吸收的可见光红波段和对绿色植物(叶内组织引起的)高反射的近红外波段(这两个波段是植物光谱中的最典型的波段),然后建立植被指数提取模型,最后得到所需的图像。四.实验步骤1.影像的预处理首先打开所要处
6、理的影像,将影像进行合成然后对影像进行裁剪裁剪的区域为:裁剪的结果是:2.基于TM影像植被的提取2.1比值植被指数提取比值值被指数(RVI),两个波段反射率的比值,RVI是绿色植物的灵敏指示参数,与LAI、叶干生物量(DM)、叶绿素含量相关性高,可用于检测和估算植物生物量。公式:RVI=TM3/TM4在ENVY4.7的主菜单basictools下,运行bandmath子菜单,键入上述公式。将得到的图像以内存的形式保存。得到的图像以灰阶显示如下图:2.2归一化植被指数归一化植被指数,又称NDVI,NDVI=(NIR-R)/(NIR+R),或两个波段反射率的计算。
7、常用于检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等。公式:NDVI=(TM4-TM3)/(TM4+TM3) 在ENVY4.7的主菜单basictools下,运行bandmath子菜单,键入上述公式。将得到的图像以内存的形式保存。得到的图像以灰阶显示如下图:2.3将得到的两个个图像合并到一个文件中进行主成分分析将得到的主成分分析波段一另存为一张单波段图像在ENVY4.7的主菜单basictools下,运行bandmath子菜单,输入(b1lt0)*(-1),将得到的图像以内存的形式保存。得到的图像以灰阶显示如下图:对该图像进行数字形态学滤波处理在ENVY4.
8、7的主菜单basictools下,运行
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