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1、遥感讨论课讲解稿Page1Page2Page3Page4 目录Page5Page6：像元二分模型Page7：像元二分模型公式公式 1： S = SV + SS (1)根据像元二分模型的原理，通过遥感传感器所观测到的信息 S 可以表达为由绿色植被部分所贡献的信息 SV，和由无植被覆盖（裸土）部分所贡献的信息 SS 两部分公式 2： SV = fc * Sveg (2) 设一个像元中有植被覆盖的面积比例为 fc，即该像元的植被覆盖度，则裸土覆盖的面积比例为(1-f c)。如果全由植被所覆盖的纯像元所得的遥感信息为 Sveg，则混合像元的植被部分所贡献的信息 Sv 可以表示为 Sveg 与 fc 的
2、乘积公式 3： Ss =( 1 fc ) * Ssoil (3)同理，如果全由裸土所覆盖的纯像元所得的遥感信息为 Ssoil，混合像元的土壤成分所贡献的信息 ss 可以表示为(1-f c)与 ssoil 的乘积公式 4：将公式（2） 、 （3）带入公式（1）可得公式（4 ）公式 5：对公式（4）进行变换可得公式（5）公式 6：由于归一化植被指数 NDVI 也是一种由遥感传感器所接收的地物光谱信息推算而得的反映地表植被状况的定量值。根据像元二分模型，一个像元的 NDVI 值可以表达为由绿色植被部分所贡献的信息,NDVI veg，与由无植被覆盖（裸土）部分所贡献的信息 NDVIsoil 这两部分组
3、成，同样满足公式（5）的条件，因此可以将 NDVI 代入（5 ）可得公式（6） Page11:辐射定标（1 ） 定标时为什么要选择 Radiance 而不是 Reflectance?原因：（2 ） 课堂补充：反射率（reflactance） 、地表反射率（surface albedo） 、表观反射率（apparent reflectance） 、行星反射率（planetary albedo） 、反照率（albedo） 、地表比辐射率（surface emissivity）Page12:大气校正简单一点的大气校正可以采用 ENVI 的 FLAASH 模块，以下就是 FLAASH 操作的步骤： 1
4、. FLAASH 模块的进入方法是 SpectralFLAASH，或者是 Basic ToolsPreprocessingCalibration UtilitiesFLAASH。2. FLAASH 模块的操作界面分为三块：最上部设定输入输出文件；中间设定传感器的参数；下部设定大气参数。3. 首先设定输入输出文件。FLAASH 模块要求输入辐亮度图像，输出反射率图像。之前我们进行了辐射定标，得到辐亮度图像，在这里要把 BSQ 格式的图像转换为 BIL 或者 BIP 格式的图像，然后再 Input Radiance Image 中选择转换格式后的图像。(Basic ToolsConvert Dat
5、a(BSQ,BIL,BIP)。这里注意，当输入图像后，程序会让你选择 Scale Factor，即原始辐亮度单位与 ENVI 默认辐亮度单位之间的比例。ENVI 默认的辐亮度单位是 W/cm2 *sr*nm，而之前我们做辐射定标时单位是 W/m2 *sr*m，二者之间转换的比例是 10，因此在下图中选择 Single scale factor，填写 10.000。Suppose that the radiance values in your input dataset are in units of W/(m2 * sr * m). What scale factor do you need
6、 to convert the pixel values to units of W/(cm2 * nm* sr)? A simple proof follows:W W: factor of 106m2 cm2: factor of 10-4 (because these units are in the denominator)m nm: factor of 10-3 (because these units are in the denominator)scale factor = 106 * 10-4 * 10-3, or 10-1.You would enter the denomi
7、nator 10 in the Single scale factor field.4. 此外，如果 TM 影像的头文件中没有波段的信息，在这里也要求你提供一个.txt 文件以包含此信息。那么，准备好一个.txt 文件，其中含有一列 TM 每个波段中心波长的信息。5. 在 Output Reflectance File 和 Output Directory for FLAASH files 里面设定输出文件的文件名和位置。6. 设定传感器参数。首先是 Scene Center Location，即遥感图像中心的坐标，以及 Flight Date, Flight Time GMT，这三者都可以在
8、 TM 的头文件中找到，填入即可。7. 在 Sensor Type 菜单中选择 Landsat TM5。此时 Sensor altitude 自动填上为 705km。而Pixel Size 填为 30m。8. 根据遥感影像研究区实际情况，填写 Ground Elevation，比如华北平原可以写为0.05km。9. 最关键的为大气参数部分: a) Atmospheric Model( 大气模式): 共有 Sub-Arctic Winter (SAW) ，Mid-Latitude Winter (MLW)， U.S. Standard (US) ，Sub-Arctic Summer(SAS),
9、Mid-Latitude Summer (MLS) 和Tropical (T) 。根据经纬度和时间可以选定研究区的大气模式，见 ENVI Help。 b) Aerosol Model（气溶胶模式）：有 Rural, Urban, Maritime 和 Tropospheric 四种选择。根据实际情况选择即可。关于此四种模式的解释见 ENVI Help。 c) 当我们选择 TM 时，可选的参数还有 Aerosol Retrieval 和 Initial Visibility。这两个参数对最后的结果又相当重要的影像，因此最好能调查到当地的 Initial Visibility。此外，AERONET
10、 在全世界各地有测定 AOD（Atmospheric Optical Depth）的站点，可以查询 AOD 以后转换为消光系数，通过消光系数估算能见度，此步骤比较繁琐，在此不予详述。如果采用Aerosol Retrieval 中的 K-T 算法计算 Visibility，且能够计算出结果的话，则采用 K-T 算法的能见度，否 则采用 Initial Visibility 所指定的能见度。 d) 关于 Aerosol Retrieval。如果选择了下拉菜单中的 K-T method，那么需要在 Multispectral Settings 中设定参数,在 Assign Default Value
11、s Based on Retrieval Conditions 中选择 Over-land Retrieval Standard (660:2100nm)即可。根据不同的研究区可以设定不同的模式。其他设定可以不改变。Apply 即可。Page25:植被覆盖度验证验证目前业内植被覆盖度的验证方法主要是通过野外调查结果进行验证，如下为一种方法：以与地面垂直的角度用数码相机拍摄采样点的地面照片，使用 GPS 定位获得采样点的经纬度坐标。为获得准确的植被覆盖度实测数据减少像片边缘变形误差，将数码相机得到数字影像截取长、宽各三分之二的中心地带，采用非监督分类法分为 10 类 ,并将分类结果分为植被、非植
12、被两类，以此来计算出植被覆盖度。为了保证验证时能够正确定位，野外一般选取 33 个像元大小的样方，即 90m 90m，并在样方中均匀拍摄多张照片。取从照片计算的平均值作为样方的植被覆盖，取样方中心点所在 3 x3 像元的植被覆盖度平均值作为对应的遥感估算值进行验证。Page26:分类分类(1) 在 Display 显示植被覆盖图。(2) 选择 Tools-Color Mapping-Density Slice，单击 Clear Range 按钮清除默认区间。(3) 选择 Opions-Add New Ranges，依次添加 10 个区间，分别为每个区间设置一定的颜色，单击 Apply 得到如下的植被覆盖图。(4) 选择 File-Out Ranges to Class Image，将分割结果保存为分类结果，可以进行后续的制图、统计等操作。
