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1、实习 基于遥感和 GIS 土地生产潜力研究一、实习目的一、实习目的遥感软件和 GIS 软件的有机结合，针对农业遥感的重要研究内容土地遥感，通过系统学习一种遥感软件，并结合地理信息系统软件对遥感数据进行处理、分析、应用实现遥感专业实习内容的系统化，通过一个综合实习来实习土地生产潜力评价，并建立土地生产潜力遥感反演模型。二、原理与方法二、原理与方法选择县级区域基于数字高程模型(DEM)数据和气象站观测资料，在遥感、GIS 技术支持下，首先对起伏地形条件下的温度、降水等生态环境因子进行空间插值生成空间网格数据。综合考虑光照、温度、水分、土壤等因子，依据光能利用率模型，通过对光合生产潜力光温生产潜力气
2、候生产潜力土地生产潜力几个阶段的逐步订正来建立适宜县级土地生产潜力评价模型；对典型县级区域进行土地生产潜力评价，最后通过遥感作物长势分析对模型结果进行验证，并建立遥感反演土地生产潜力定量模型。本实习内容：1、遥感图像处理中的图像校正、图像增强、图像分类、植被指数计算等。2、定量遥感中涉及到的某个参数的定量反演。3、数字高程模型中所涉及到的 DEM 的建立及相关分析。4、地图学及实习所涉及到的地图数字化、地图制图等。5、遥感影像投影定义与转换。6、地理信息系统及其实习所涉及到的 GIS 空间分析。7、点面的各种插值方法。8、地统计分析与 GIS 相结合，进行空间统计分析。方法：首先将气象站点的温
3、度，降水等数据进行空间插值，形成栅格数据；依次计算出光合、光温、气候生产潜力；考虑土壤因素计算出土壤有效系数（由于时间的限制，土壤有效系数在本实习中给出结果数据，但在实习中仍然给出计算过程）；根据气候生产力跟土壤有效系数计算耕地区域的土地生产潜力，然后用 NDVI 指数验证结果，并求出遥感反演模型，通过模型对土地生产潜力进行定量反演（事实上是不能这样反演，但因为时间的限制我们只能通过这种办法让学生进行操作）。三、实习仪器与数据三、实习仪器与数据计算机，TM 遥感影像、土地利用、NDVI 数据、DEM、气象站点数据（日照、气温、降水）四、实习步骤四、实习步骤1、提取耕地信息、提取耕地信息TM 遥
4、感影像处理，结合土地利用数据提取出耕地。本实习应用 TM 遥感影像，首先建立耕地类型的解译标志，再通过 ArcView GIS 数字化提取耕地类型，编码等。涉及的技术有遥感图像目视解译与数字化。1）打开遥感影像ArcView GIS 3.2-Cancel-New-Add Theme-路径-Image Data Source-遥感影像-Ok。2）建面状图层View-New Theme（Polygon）-路径-名称。3）数字化用面数字化工具提取影像图中的耕地要素，打开属性表 Open Theme Table，输入属性值；保存数字化结果 Save edits。2 2、DEMDEM 模型的建立模型的建
5、立涉及的技术有：等高线数字化，建立 DEM 模型及其地形参数分析等；数字化等高线同目视解译耕地数字化类似，只是建立的是线状图层。1）坡度的提取 在ArcGIS中的Spatial Analyst下拉菜单中选择Surface analysis, 在弹出的下一级菜单中点击Slope，出现Slope对话框，设置参数，保存结果。2）坡向的提取 在ArcGIS的Spatial Analyst下拉菜单中选择Surface analysis, 在弹出的下一级菜单中点击Aspect，出现Aspect对话框，设置参数，保存结果。3 3、气象站点数据空间插值、气象站点数据空间插值本实习中用克里格插值（Kriging
6、）方法，在Spatial Analyst下拉菜单中选择Interpolate to Raster,在弹出的下一级菜单中点击 Kriging，出现Kriging对话框，设置参数，保存结果。重采样,在 ArcGIS 中重采样功能是在 ArcToolbox 下来实现的。在ArcToolbox 中，Data Management TOOls 下的 Raster 子菜单中，选择选择Resample 命令。参数设置，选择 NEAREST:最邻近距离法。4 4、土地生产潜力计算；、土地生产潜力计算；涉及的技术有：地统计分析与 GIS 相结合，进行空间分析。本实习采用“机制法”根据作物生产力形成的机理，考虑光
7、、温、水、土等自然生态因子，从作物截光特征和光合作用入手，依据作物能量转化及产量形成过程，进行逐步“衰减”估算土地生产潜力。（1 1）计算光合、光温、气候生产潜力）计算光合、光温、气候生产潜力1）光合生产潜力YQ = 0.92Q式中，YQ指年光合生产潜力（kg/hm2年） ；Q 指到达地面的太阳年总辐射（J/cm2年） ；0.92 是光合转换系数。具体推算方法见文献5。 我们考虑地形因子影响，则太阳倾斜照射（太阳年总辐射 Q1）与太阳正射（太阳年总辐射 Q2）的关系为：Q2 = Q1cos(a)式中 a 为坡度。点击标题栏上的 analysis-Map Calculator-双击坡度图-点击
8、cos 函数-点击 evaluate-坡度的余弦图-点击标题栏上的 analysis-Map Calculator-双击坡度的余弦图-点击 Abs 函数-点击 evaluate-坡度的余弦正值-点击标题栏上的 analysis-Map Calculator-双击坡度的余弦正值图-乘以年太阳总辐射-点击 evaluate-南阳市光合生产潜力分布图。2）光温生产潜力YT = YQf(T)，f(T) = N/365式中，YT指光温生产潜力（kghm2年)；f(T)为温度有效系数；N 为无霜期（d） 。点击标题栏上的 analysis-Map Calculator-南阳市光合生产潜力分布图- f(T)
9、-点击 evaluate-南阳市光温生产潜力分布图。3）气候生产潜力YW = YTf(W)，f(W) = P/E式中，YW指气候生产潜力（kghm2年)；f(W)为水分有效系数；P 为年降水量（mm）；E 为年蒸发量（mm）。在 ArcView 下计算气候生产潜力。点击标题栏上的 analysis-Map Calculator-双击南阳市多年平均降水量图-除以年平均蒸发量-点击 evaluate-水分有效系数分布图。点击标题栏上的 analysis-Map Calculator-双击水分有效系数分布图-乘以南阳市光温生产潜力分布图-点击 evaluate-南阳市气候生产潜力分布图。（2 2）计
10、算土壤有效系数和土地生产潜力计算土壤有效系数和土地生产潜力1)计算土壤要素的权重。根据专家经验，按 Santy 的 1-9 标度方法，基于 Expert Choice 和 MATLAB软件确定土壤有效性因子相对土壤有效性的重要程度，构造 A-B 判断矩阵，计算 9 个土壤有效性因子的权重矩阵 W。2)空间叠加分析计算土壤有效系数。在土壤数据各图层中添加一个数值型新字段 x，选中该字段 x，点击Query builder 选择 pingfen 符合条件的记录，点击 Field Calculator对符合某种条件的记录的字段 x 赋值为该土壤因子的权重与 pingfen 的乘积。在 ArcView
11、 下加载 GeoProcessing 模块。点击 view-GeoProcessing Wizard -选择 union-对两幅图层进行叠加分析（最好每个图层的属性表中只保留 shape、area、pingfeni 字段，以增加处理速度） 。在叠加结果图层属性表中添加一个数值型新字段 y，选中该字段，然后选择全部记录，点击 Field Calculator 给字段 y 赋值为各土壤因子字段 x的累加和。（3 3）计算土地生产潜力。）计算土地生产潜力。在 ArcView 下加载 spatial analyst 模块，点击 theme-convert to shapefile.-将南阳市气候生产潜
12、力分布图转化为.shp 格式。点击 view-GeoProcessing Wizard -选择 union-对土壤系数分布图和气候生产潜力分布图进行叠加分析。在叠加结果图层属性表中添加一个数值型新字段“production” ， 选中该字段，然后选择全部记录，点击 Field Calculator 给字段“production”赋值为土壤有效系数与气候生产潜力的乘积。5 5、制图输出、制图输出1、对数字化面要素图例进行按图中特征进行设计，并保存图例在图层上双击，打开 Edit Legend 对话框，设计图例。Edit Legend 对话框，用 Save 保存图例文件。2、用 Text tool
13、 图标进行地图注记。输出 JPEG 格式图，要求有图例、指北针、比例尺（单位为米） 。设置单位 View Properties-meters。 view-Layout 进入制图窗口，进行图名、图例、指北针、比例尺编辑。File-Export-输出 JPEG 格式图。 6 6、精度评价、精度评价遥感图像分类、密度分割。Spot NDVI 遥感数据处理：对 NDVI 进行非监督分类。1）图像分类在 ENVI 下加载 NDVI 数据，点击 Classification-unsupervised-isodata-设置参数-保存-ok；2）密度分割点击 image 窗口中的 overlay-Densit
14、y Slice-设置分割范围-与isodata 分类结果进行对照-点击 Classification-Post Classification-combine classes-合并图斑-保存结果；最后点击 image 窗口中的 overlay-Annotation-点击 options-set display borders-设置边界范围-ok-点击 Object-选择 Text、symbol、scale bar、color ramp 设置标题、指北针、比例尺、图例等-点击 image 窗口中的 File-save image file-输出。3）同类图斑合并在 GeoProcessing 下对
15、土地生产潜力与 NDVI 图层进行 disslv 处理，进行类别合并。4）将土地生产潜力与 NDVI 进行空间叠加。Union 后没有拓扑，需在 arcmap 下转成.cov 格式，自动构建拓扑7，再在arcview 下转成.shp 格式。5） 在 Excell 中点击数据-数据透视表和数据透视图-计算土地生产潜力与NDVI 的熵值计算表。7 7 建立遥感定量反演模型建立遥感定量反演模型土地生产潜力的遥感定量反演，涉及的技术为某个地表参数的遥感定量反演。在 EXCEL 表格中导入上面采样点的土地生产潜力和 NDVI 的值并进行相关分析建立回归模型，模型如图 1 所示：y = 41325Ln(x) - 93396 R2 = 0.768404000080000120000160000200000050100150200250NDVI土地生产潜力（kg/hm2)土地生产潜力对数 (土地生产潜 力)图 1 南阳市 2000 年土地生产潜力与 NDVI 对数回归分析结果图将上面建立的遥感定量模型反演到遥感图像上，在 ENVI 主菜单中选择Basic Tools 下的 Band Math 命令，输入反演模型表达式，保存即可。
