水利部水土保持监测中心概要

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1、水利部水土保持监测中心 2010年4月27日,全国水土流失普查技术细则,提 纲,一、水土流失普查遥感影像处理技术细则 二、水土流失普查专题信息提取技术细则 三、水土流失普查强度判别与成果处理技术细则,一、普查内容 （1）流失状况 科学评价全国不同土壤侵蚀类型的现状，包括土壤侵蚀的分布、面积、流失量及侵蚀强度。,二、普查对象 （2）水土流失影响因子 水力侵蚀区主要调查 降雨侵蚀力因子、土壤可蚀性因子、地形因子、生物措施因子、工程措施措施因子以及耕作措施因子； 风力侵蚀区主要调查 土壤可蚀性因子、风蚀气候因子、地表粗糙度因子、沿盛行风向的风蚀有效长度和植被覆盖因子； 冻融侵蚀区主要调查 年冻融日循

2、环天数、年均冻融相变水量、年均降水量、坡度、坡向、植被盖度等因子。,土壤侵蚀模型计算,野外调查单元数据采集,RS与GIS技术 拓展野外调查单元数据,科学方法,技术流程,组织实施,三、普查流程,一、普查内容与技术路线,1.2 普查技术路线： 应用土壤侵蚀模型计算土壤侵蚀量，保障可重复性 构建全国土壤侵蚀抽样调查体系，加强地面调查工作 运用RS与GIS技术，构建全国土壤侵蚀影响因子空间数据库，拓展地面调查的点状数据到空间面状尺度,多源空间数据整合,多要素整合 气象 地形 土壤 植被 水土保持措施,多数据类型整合 矢量：土地利用图、土壤图 栅格：DEM、遥感影像 属性：气象、土壤属性、水保措施,多源

3、多尺度遥感数据整合,不同土壤侵蚀因子：气象（降雨、风速、温度）、地形（坡度、坡向）、 土壤、植被、水土保持措施等 多源空间数据：矢量、栅格、属性离散空间数据 多源多尺度的遥感数据： 低空间、高时间分辨率：MODIS，1000m 中空间、中时间分辨率：HJ-1，30m； BJ-1，32m； CBERS，19.5m 高空间、低时间分辨率：CBERS-02B，2.5m,全国土壤侵蚀因子空间数据库,普查总体技术路线,一、水土流失普查遥感影像处理技术细则,1.基础数据 2.遥感数据预处理 3.质量控制 4.成果要求,1. 基础数据,1.1 HJ-1-A 、B数据 HJ-1-A和HJ-1-B卫星数据对地刈

4、宽为700公里、地面像元分辨率为30米、4个谱段（蓝、绿、红、近红外），重访周期为4天。覆盖全国需约80景HJ-1-A、HJ-1-B星CCD数据。,HJ-1-A卫星,洞庭湖-HJ星数据,HJ-1-A和HJ-1-B卫星CCD数据用于计算植被覆盖，修正土地利用。数据获取基于中国资源卫星应用中心的数据查询系统（快视）进行， 具体要求： （1）2009年至2010年季度数据； （2）不同侵蚀类型调查区图像的时相一致或相近； （3）图像清晰，地物层次分明，色调均一； （4）图像没有坏行、缺带，没有条带、斑点噪声和耀斑； （5）云层覆盖少的图像（即以晴空图像为优）； （6）数据覆盖全国。,1.2 MODI

5、S数据,MODIS数据波段范围广，有36个波段，数据空间分辨率包括250米、500米和1000米三个尺度。,普查使用MODIS NDVI数据和MODIS Landcover数据，空间分辨率1km，用于计算全国植被盖度年内变化曲线，具体要求： （1）2000年至2010年的数据，时间周期16天； （2）为实现HJ-1-A、HJ-1-B星CCD数据产品与MODIS数据 产品匹配，选取时间要尽可能一致； （3）对于不同侵蚀类型调查区图像的时相一致或相近； （4）图像没有坏行、缺带； （5）尽量挑选云层覆盖少的图像（即以晴空图像为优）； （6）数据覆盖全国,1.3 Aqua/AMSR-E数据,Aqua

6、/AMSR-E亮温数据是辐射计数据，来自美国冰雪数据中心，数据在网上免费下载（https:/wist.echo.nasa.gov/api/），像元大小为0.25，用于冻融侵蚀温度相关因子反演。 具体要求： （1）2002年至2010年数据，时间周期2天； （2）图像没有坏行、缺带； （3）数据覆盖冻融区。,2.1 几何精校正,2. 遥感数据预处理,2.1.1 HJ-1-A、HJ-1-B数据,几何精校正流程图,(1) 数据挑选 数据源选取需能有效的覆盖普查范围，保证数据质量和方便色调处理。具体标准有： 1）相邻区域时相一致或相近的图像； 2）图幅方正，图像清晰，地物层次分明，色调均一； 3）图像

7、没有坏行缺带，没有条带、斑点噪声和耀斑； 4）尽量挑选云层覆盖少的图像（即以晴空图像为优）； 5）为了保证图像色调均一，尽量选用同一季节的图像。 (2) 几何精纠正预处理 系统提供的标准数据产品是经辐射校正和系统几何校正的2级产品，只进行了单景数据波段间的配准、纵横向随机条纹的基本滤除和CCD影像色调的平衡归一化校正。 需对获取的2级标准产品影像进行以下处理： 1）选取其中的1、2、3和4波段，采用遥感图像处理软件如ERDAS IMAGINE、ENVI等，处理采用ERDAS IMAGINE软件实现波段合成，转换成IMG格式文件。 2）对有噪声的图像进行去噪声处理以及对模糊图像进行拉伸增强处理，

8、使图像清晰化，调整影像的亮度、对比度和色阶比，达到图像最佳效果。,(3) 图像几何精校正 图像的几何精纠正以1:50000和1:100000地形图或（同等或更高）分辨率卫星影像作为参考，人工选取控制点进行几何精纠正。 纠正结果文件采用正轴等面积割圆锥投影，又称亚尔勃斯（Albers）投影，以25N和47N两条纬线为标准纬线相割；椭球体采用国际通用的WGS-84；数据格式为Geotiff。 几何精校正用ERDAS IMAGINE软件完成。纠正算法采用多项式校正，每幅影像的控制点均匀分布，选取20个以上控制点；平原地区可采用2次多项式进行几何校正，山区需采用3次多项式进行几何校正。 几何精校正后的

9、影像空间采样分辨率：HJ-1-A和HJ-1-B卫星CCD数据产品为30米。 几何精校正产品格式：Geotiff； 几何精校正的命名规则：Path-Row-卫星标识-获取日期-ref。,(4) 数据地形图分幅 数据分幅工作包括镶嵌及编辑处理、地形图分幅处理、质量控制三步。 1）镶嵌及编辑处理 经几何精纠正后，以较高的精度把各景影像拼接起来，形成覆盖全国的整幅影像。 2）地形图分幅处理 采用基于网格新裁切方案，具体按1:250000比例尺要求，生成覆盖某个区域（如省为单位）的网格矢量线，利用网格线对该区域图像进行自动裁切，生成一系列该比例尺的影像地图。,Aqua/AMSR-E数据校正，利用头文件信

10、息直接将地理坐标信息赋给图像，在ENVI软件完成。,2.1.2 MODIS数据,MODIS数据校正，利用头文件信息直接将地理坐标信息赋给图像，采用ENVI软件完成。,2.1.3 Aqua/AMSR-E亮温数据,2.2 大气效应纠正,利用HJ-1-A和HJ-1-B星的蓝光(Alt+1)、绿光（Alt+2）、红光（Alt+3）和近红外（Alt+4）共4个通道的遥感影像，以及与其相对应的头文件（*.xml），根据灰度和RGB不同波段组合方式浏览HJ-1-A和HJ-1-B星影像，并判断是否存在云（或云阴影）、水体和浓密植被。,2.2.1 图像信息获取,2.2.2 图像预处理,利用公式（1）将DN值转换

11、为表观辐亮度,（式 1）,是原始图像像元灰度值； 是绝对辐射定标系数，可从头文件或中国资源卫星应用中心网站中获取。,公式（2）将表观辐亮度转换 为表观反射率,（式 2）,是表观反射率；,是日地距离纠正因子；,是大气外太阳光谱辐照度；,是太阳天顶角。,上述参数中有些可从原始数据头文件获得， 或网站中获取。,图像的暗目标自动提取依据比值植被指数 (RVI)，土壤调整植被指数(SAVI)和归一化水体指数 (NDWI)的综合分析法实现，各指数的计算公式如下：,（1）最小反射率法 最小反射率法利用浓密植被和水体分别在遥感影像的蓝光、近红外通道具有非常小的反射率来自动提取暗目标并获取大气参数。 技术流程:

12、 依据比值植被指数(RVI)，土壤调整植被指数(SAVI)和归一化水体指数(NDWI)的综合分析法，通过决策树方法逐步实现对清洁水体和蓝光波段浓密植被作为图像暗目标的自动提取。,2.2.3 大气效应纠正,利用自主开发的大气订正软件完成。HJ-1-A和HJ-1-B卫星数据的大气纠正主要采用了最小反射率法、MODIS辅助法与气象台站数据法三种方法。,图像暗目标自动提取技术流程图,最小反射率法大气纠正技术流程图,操作步骤: 1)将HJ-1-A、HJ-1-B的CCD数据产品转换为大气顶的表观辐亮度和表观反射率： 2)软件建立了以气溶胶光学厚度（AOD）和太阳天顶角（ ）为索引的查找表（Look-Up-

13、Table），气溶胶类型主要是大陆乡村型。 3)在实现图像暗目标自动提取后，依据查找表获取气溶胶光学厚度； 4)依据气溶胶和太阳天顶角，通过查找表获取其它大气参数，进行大气纠正。,（2）MODIS辅助法 技术流程: 利用已经进行大气纠正的现成遥感图像数据产品对卫星影像进行大气纠正得到地表反射率。,1）采用MODIS星上定标产品得到MODIS图像获取时太阳在大气顶的辐照度，将定标好的MODIS L1B辐亮度产品MOD02转换为大气顶的表观反射率； 2) 将得到的MODIS大气顶反射率和地表反射率产品MOD09配合解得大气中气溶胶光学厚度和水汽含量等参数； 3) 假设MODIS与HJ过境时大气状况

14、没有发生变化，再利用简单的大气辐射传输模型得到HJ-1星角度上的大气反射率、大气透过率，进行大气纠正,最终得到HJ-1星的地表反射率。,大气效应纠正技术流程图,操作步骤: 1) 定标好的MODIS L1B辐亮度产品MOD02转换为大气顶的表观反射率。 2）MODIS大气顶反射率和地表反射率产品配合解得大气参数。 3）HJ-1-A、HJ-1-B卫星数据大气效应纠正。,（3）气象台站数据法 当获取与HJ-1-A、HJ-1-B卫星数据相应的气象资料数据时，可以用于提出大气纠正所需的大气参数。气象数据应包括：蓝光(440nm)、绿光(550nm)、红光(660nm)和近红外(880nm)四个波段任意两

15、波段的气溶胶数据和大气柱水汽含量(单位：g/cm2)，输入的气象数据中，AOD和CWV不能小于0，或可直接输入气象数据进行大气纠正。,2.3 角度效应纠正,将HJ-1-A、HJ-1-B星数据方向性地表反射率产品（30m）进行角度效应纠正，得到垂直向下观测的归一化植被指数NDVI。 技术流程 1) HJ-1-A、HJ-1-B星数据方向性地表反射率根据NDVI的定义得到带有方向性特征的NDVI数据。 2) HJ-1-A、HJ-1-B星数据方向性NDVI数据在HJ-1-A、HJ-1-B星30m像元为均匀植被的假设前提下使用简单的余弦纠正初步得到垂直观测的NDVI数据。,影像角度效应纠正技术流程图,操

16、作步骤: HJ-1-A、HJ-1-B星数据方向性地表反射率根据NDVI的定义得到带有方向性特征的NDVI数据。,3.1 质量控制内容,质量控制是卫星数据产品质量保证的重要途径，具体内容包括HJ-1-A、HJ-1-B卫星数据产品质量检查、几何精校正产品质量精度检查、大气纠正产品质量和精度检查。 利用典型地物光谱库数据或实测地物反射率数据HJ-1-A、HJ-1-B星大气纠正产品进行检查，分析并估算大气纠正产品的精度。,3. 质量控制,3.2 质量控制方法,（1）过程抽检 成立项目质量检查组，在项目执行过程中，定期开展质量抽查，发现问题及时解决，严格控制把关各个作业环节的质量，保证优质高效地完成项目。 （2）阶段成果的“二检” 在项目实施过程中，针对阶段成果，严格执行作业员自检、作业员互检的“二检”制度。 作业员自检：作业人员自己进行全面的检查工作，检查比例可根据本身的作业水平决定。 作业员互检：作业员