土地利用变化遥感监测测试报告课件

1、土地利用变化遥感监测 测试报告 情况介绍 数据读入 几何校正 波段选择 信息融合 变化特征提取 土地利用变化遥感影像图 土地利用变化遥感监测 情 况 介 绍 任务内容： 利用高空间分辨率卫星影像，提取城市土地利用 年际动态变化信息。 原始数据： Landsat TM: 12332 SPOT: 279269 / 280269 / scene1 / scene3土地利用变化遥感监测 技 术 路 线影像读取几何校正图像融合变化检测土地利用动态变化图波段选择一、读取卫星影像数据1、12332：美国Landsat5 TM影像，EOSAT Fast Format;用ERDAS Import模块读入；2、2

2、80269、279269：法国SPOT影像，无 headfile纯数据文件, 从 header.dat文件中得到相关信息，用任一图像软件可读之；3、 Scene01、Scene03: 法国SPOT影像，有文件头，用ENVI3.5内置的“SPOT格式”可以读入土地利用变化遥感监测 1、Landsat TM(12332)时相：99年8月10日波段：7空间分辨率：30米格式：BSQ行数：5728列数：6920一、读取卫星影像数据土地利用变化遥感监测 官厅水库密云水库北京城区2、法国 SPOT279/269,2000年9月16日SPOT全色波段,空间分辨率10m280/269,2000年9月16日SP

3、OT全色波段,空间分辨率10m一、读取卫星影像数据土地利用变化遥感监测 2、法国 SPOT279/269,1999年7月9日SPOT全色波段,空间分辨率10m280/268,1999年7月9日SPOT全色波段,空间分辨率10m一、读取卫星影像数据土地利用变化遥感监测 二、卫星影像几何校正土地利用变化遥感监测 1、几何校正的目的： 去除遥感图像在几何位置上的畸变（行列不均匀，像元大小与地面大小对应不准确，地物形状不规则变化等）；定量地确定图像上的像元坐标（图像坐标）与目标物的地理坐标（地图坐标等）的对应关系（坐标变换式）。 2、产生的原因：遥感器的内部畸变：由遥感器结构引起的畸变； 遥感平台位置

4、和运动状态变化的影响； 地形起伏的影响、地球表面曲率的影响大气折射的影响、地球自转的影响二、卫星影像几何校正土地利用变化遥感监测 3、几何校正的方法 （1）系统性校正：利用与遥感器构造有关的校准数据（焦距等）及遥感器的位置、姿态等）代入到理论校正式中进行几何校正。 （2）非系统性校正：利用控制点的图像坐标和地图坐标的对应关系，近似地确定所给的图像坐标系和应输出的地图坐标系之间的坐标变换式。坐标变换式的系数可从控制点的图像坐标值和地图坐标值中根据最小2乘法求出。 二、卫星影像几何校正土地利用变化遥感监测 4、几何校正的步骤 （1）重采样：利用与遥感器构造有关的校准数据（焦距等）及遥感器的位置、姿

5、态等）代入到理论校正式中进行几何校正。 需求出12个系数，至少要找到6个已知的对应点（控制点） 如果要提高精度，必须大大增加控制点的数目，用最小二乘法进行曲面拟合求系数。二、卫星影像几何校正土地利用变化遥感监测 4、几何校正的步骤 （2）内插计算: 计算每一点的亮度值。由于计算后的（x，y）多数不在原图的像元中心处，因此必须重新计算新位置的亮度值。 通常有三种方法：最近邻法双向线性内插法三次卷积内插法。 未校正影像校正后影像 Projection: Geodetic(LL) Datum: Krasovsky插值运算重采样控制点(示意)二、卫星影像几何校正土地利用变化遥感监测 三、波段选择土地利

6、用变化遥感监测 1、多光谱TM影像 TM1：0.45-0.52微米，蓝波段 TM2：0.52-0.60微米，绿波段 TM3：0.63-0.69微米，红波段，为叶绿素的主要吸收波段。 TM4：0.76-0.90微米，近红外波段。对绿色植物类别差异最敏感 TM5：1.55-1.75微米，中红外波段。处于水的吸收带 TM6：10.4-12.5微米，热红外波段。 TM7：2.08-2.35微米，中红外波段。处于水的强吸收带。选取: TM5、4、3波段组合 波段波长分辨率用途XS10.5-0.59 绿色20米位于植被叶绿素光谱反射曲线最大值的波长附近，对植被识别有利，同时位于水体最小衰减值的长波一边，能

7、探测水的混浊度和10-20米的水深。XS20.61-0.68 红色20米位于叶绿素吸收带，为可见光最佳波段，用于识别作物、裸露土壤和岩石表面状况。XS30.79-0.89 近红外20米能很好地穿透大气，植被表现得特明亮，水体表现很暗。全色0.51-0.73微米10米三、波段选择土地利用变化遥感监测 2、SPOT影像 选取: 高空间分辨率的全色波段，与TM进行信息融合 （1）直接差值运算法：对同一区域、不同时相的影像作差值运算，根据差值的变化确定LUCC变化情况。（2）基于分类的方法：对不同年份影像分别作监督分类，将两年的分类结果进行比较，确定变化情况。（2）基于信息融合的方法：利用不同年份的T

8、M、SPOT数据进行变异融合，在综合两类影像优势的同时，突显地物年际变化特征。四、变化检测方法土地利用变化遥感监测 Note: LUCC变化检测比较成熟的方法有：1、融合的目的（1）优势互补：既利用TM丰富的多光谱信息，同时又得到SPOT全色波段的高空间分辨率。（2）突显变化特征：利用不同年份的TM、SPOT数据进行变异融合，可以有效去除无关信息，突显地物年际变化特征。四、变化检测方法信息融合土地利用变化遥感监测 2、融合算法（1）主成分分析（KL变换） TM 7 PVA SPOT代替PC1 Inverse PCA 新影像（2）Brovey 变换 TM5 / (TM5 + TM4 + TM3)

9、 x SPOT = Fusion1 TM4 / (TM5 + TM4 + TM3) x SPOT = Fusion2 TM3 / (TM5 + TM4 + TM3) x SPOT = Fusion3四、信息融合（特征变异融合）土地利用变化遥感监测 3、融合结果（1）用2000年SPOT影像与99年TM影像的5，4，3三个波段融合，左图为融合后影像四、信息融合（特征变异融合）土地利用变化遥感监测 3、融合结果（2）用2000年SPOT影像与99年TM影像的7，4，3三个波段融合，左图为融合后影像四、信息融合（特征变异融合）土地利用变化遥感监测 1、增强假彩色合成用2000年SPOT影像与99年TM影像的5，4，3三个波段融合，左图为融合后影像五、土地利用变化检测2、模拟真彩色合成用2000年SPOT影像与99年TM影像的7，4，3三个波段融合，左图为融合后影像五、土地利用变化检测3、变化图层的生成五、土地利用变化检测3、变化图层的生成五、土地利用变化检测4、变化信息的审定五、土地利用