专题实用技术

1、技术(jsh)专题：实用技术技术支持邮箱：ENVI-IDL技术支持热线：400-819-2881-5官方(gunfng)技术博客：http:/enviidl官方技术qq群：148564800、184886955共四十六页Landsat8TIRS反演地表温度基于CART的自动决策树分类国产资源三号数据处理水深反演和船只(chunzh)提取图像数据类型转换图像批量/分幅裁剪技术主要(zhyo)内容共四十六页1. Landsat8TIRS反演(fn yn)地表温度共四十六页热红外遥感（Infrared Remote Sensing）是指传感器工作波段限于红外波段范围之内的遥感。即利用星载或机载传感器

2、收集、记录(jl)地物的热红外信息，并利用这种热红外信息来识别地物和反演地表参数如温度、湿度和热惯量等。目前有很多的卫星携带了热红外传感器，包括ASTER、AVHRR、MODIS、TM/ETM+/ TIRS等。练习数据: 3-专题：基于像元二分模型的植被覆盖度反演1-Landsat81. 专题(zhunt)背景共四十六页名词说明辐射出射度单位时间内从单位面积上辐射的辐射能量称为辐射出射度，单位一般是W/m2 (瓦特/平方米)辐射亮度（Radiance）辐射源在某一方向上单位投影表面、单位立体角内的辐射通量，称为辐射亮度，单位一般是W/(m2*m*sr)（瓦特/平方米.微米.球面度）比辐射率(

3、Emissivity)也称发射率，物体的辐射出射度与同温度黑体辐射出射度的比值。如果物体指的是地表，称为地表比辐射率。大气透射率通过大气(或某气层)后的辐射强度与入射前辐射强度之比。亮度温度（Brightness Temperature）当一个物体的辐射亮度与某一黑体的辐射亮度相等时，该黑体的物理温度就被称之为该物体的“亮度温度”，所以亮度温度具有温度的量纲，但是不具有温度的物理含义，它是一个物体辐射亮度的代表名词。常见(chn jin)名词共四十六页目前，地表温度反演算法主要有以下三种大气校正法（也称为辐射传输方程：Radiative Transfer EquationRTE）单通道算法分裂

4、窗算法本实例是基于大气校正法，利用Landsat8 TIRS反演地表温度。基本原理：首先估计大气对地表热辐射的影响, 然后把这部分大气影响从卫星传感器所观测(gunc)到的热辐射总量中减去, 从而得到地表热辐射强度, 再把这一热辐射强度转化为相应的地表温度。1. 温度反演常见(chn jin)方法共四十六页卫星传感器接收到的热红外辐射亮度值L由三部分组成：大气向上辐射亮度L，地面的真实辐射亮度经过大气层之后到达卫星传感器的能量；大气向下辐射到达地面后反射的能量。卫星传感器接收到的热红外辐射亮度值L的表达式可写为（辐射传输方程(fngchng)）： L = B(TS) + (1-)L + L （

5、1.1）式中，为地表比辐射率，TS为地表真实温度(K)，B(TS)为黑体热辐射亮度，为大气在热红外波段的透过率。则温度为T的黑体在热红外波段的辐射亮度B(TS)为： B(TS) = L - L- (1-)L/ （1.2）Ts可以用普朗克公式的函数获取。 TS = K2/ln(K1/ B(TS)+ 1) （1.3）对于TIRS Band10，K1= 774.89 W/(m2*m*sr)，K2 = 1321.08K。1. 基于大气校正法的温度(wnd)反演共四十六页1. 处理(chl)流程共四十六页Band10 热红外数据辐射定标，得到(d do)B10辐射亮度图像。工具：Radiometric

6、Correction/Radiometric CalibrationOLI辐射定标和大气校正为可选操作。1.1 图像辐射(fsh)定标共四十六页TIRS的Band10热红外波段(bdun)与TM/ETM+6热红外波段具有近似的波谱范围，本例采用TM/ETM+6相同的地表比辐射率计算方法。使用Sobrino提出的NDVI阈值法计算地表比辐射率。 =0.004Pv+0.986 其中， Pv是植被覆盖度，用以下公式计算： Pv = (NDVI- NDVISoil)(NDVIVeg - NDVISoil) NDVI为归一化植被指数，NDVISoil为完全是裸土或无植被覆盖区域的NDVI值，NDVIVe

7、g则代表完全被植被所覆盖的像元的NDVI值。取经验值NDVIVeg = 0.70和NDVISoil = 0.05。1.2 地表(dbio)比辐射率计算共四十六页第一步：计算(j sun)NDVISpectral/Vegetation/NDVI第二步：计算植被覆盖度(b1 gt 0.7)*1+(b1 lt 0.05)*0+(b1 ge 0.05 and b1 le 0.7)*(b1-0.05)/(0.7-0.05)b1：NDVI计算结果第三步：计算地表比辐射率0.004*b1+0.986b1：植被覆盖度图像1.2 地表(dbio)比辐射率计算共四十六页在NASA公布的网站(wn zhn)查询（）

8、，输入成影时间：2013-10-03 02:55和中心经纬度（Lat：40.32899857，Lon：116.70610046），以及其他相应的参数，得到大气剖面信息为：大气在热红外波段的透过率：0.90大气向上辐射亮度L：0.75 W/(m2srm)大气向下辐射亮辐射亮度L：1.29W/(m2srm)提示：由于缺少地表相关参数（气压、温度、相对湿度等信息），得到的结果是基于模型计算的结果。1.3 黑体辐射亮度(lingd)与地表温度计算共四十六页计算得到同温度下的黑体(hit)辐射亮度图像(b2-0.75-0.9*(1-b1)*1.29)/(0.9*b1)b1：地表比辐射率图像b2：Band

9、10辐射亮度图像计算得到地表温度图像（单位为）(1321.08)/alog(774.89/b1+1)-273 b1：同温度下的黑体辐射亮度图像1.3 黑体辐射亮度与地表(dbio)温度计算共四十六页在图层管理器（Layer Manager）中的地表温度图像图层，右键选择 Raster Color Slices。将温度划分为四个区间：25以上22至2520至2215至20低于15统计(tngj)反演结果得出81%区域的温度集中在1522区间。1.4 后处理和统计分析共四十六页2. 基于(jy)CART的自动决策树分类共四十六页基于知识的决策树分类是基于遥感影像数据及其他空间数据，通过专家经验总结

10、、简单的数学统计和归纳方法等，获得分类规则并进行遥感分类。分类规则易于理解(lji)，分类过程也符合人的认知过程，最大的特点是利用的多源数据。决策树分类主要的工作是获取规则，本章节介绍使用CART算法获取规则，基于规则提取土地覆盖信息。2. 专题(zhunt)介绍共四十六页2. 决策树分类(fn li)流程数据预处理构建多源数据获取规则应用规则分类后处理共四十六页本例使用Landsat 8 OLI数据(shj)，已经过几何校正、工程区裁剪。这一步主要是构建多元数据(shj)集。数据(shj)集由海岸、蓝、绿、红、近红外、两个短波红外等七个多光谱波段，以及NDVI、ISODATA非监督分类结果。

11、LC8_mosaic.dat2.1 准备(zhnbi)数据共四十六页计算NDVI获取ISODATA非监督分类(fn li)结果Layer Stacking2.1 准备(zhnbi)数据共四十六页五种地物：Forest 林地Agriculture 耕地City 建成区Water 水体Others 其他(qt)，包含裸地、阴影等。2.2 获取(huq)规则选择训练样本共四十六页安装ENVI下的CART扩展工具，将解压后的文件拷贝到ENVI Classic安装目录下的Save_Add文件夹内，启动(qdng)ENVI Classic。主菜单-Classification-Decision Tree-

12、RuleGen -Classifier2.2 获取(huq)规则共四十六页/Classification/Decision Tree/Execute Decision Tree2.3 执行(zhxng)决策树分类共四十六页精度验证(ynzhng)小斑块去除修改类名修改颜色2.4 分类(fn li)后处理共四十六页3. 国产资源(zyun)三号数据处理共四十六页ENVI直接(zhji)支持资源三号数据的正射校正等处理，由于多光谱和全色图像存在所谓“6”夹角问题，全色和多光谱图像的正射校正结果经常有一定的几何误差，对后面的处理如图像融合产生影响。本例以经过正射校正的资源三号全色和多光谱图像为例子，

13、学习图像配准、图像融合、真彩色增强处理步骤。3. 专题(zhunt)背景共四十六页使用(shyng)图像自动配准流程化工具（Image Registration Workflow）完成这两幅图像的配准。3.1 图像(t xin)配准共四十六页在Toolbox工具箱中，双击/Image Sharpening/NNDiffuse Pan Sharpening工具(gngj)。3.2 图像(t xin)融合共四十六页遥感图像自然真彩色合成可分为以下几种方法：1、直接用多光谱图像的红色、绿色、蓝色波段合成，一般用于高分辨率图像，如QuickBird、Worldview-2等；2、利用其它波段加权处理，

14、重新生成红色、绿色、蓝色波段，一般用于增强某种地物颜色层次，如植被、水体等，一般用于中高分辨率图像，如资源三号等数据(shj)；3、利用其它波段信息重新生成某一波段，一般用于缺少波段的图像，如SPOT5、ASTER、资源一号02C等缺少蓝色波段数据。3.3真彩色增强(zngqing)共四十六页本例子直接(zhji)使用基于上述原理开发的扩展工具。将素材包中的常用ENVI功能扩展工具植被增强工具envi_vegetation_enhance.sav文件拷贝到安装目录extensions中，重启ENVI。在Toolbox中，启动/Extensions/Vegetation Enhance。3.3真

15、彩色增强(zngqing)共四十六页4. 水深反演和船只(chunzh)提取共四十六页ENVI的SPEAR工具集（(Spectral Processing Exploitation and Analysis Resource)）是将很多的遥感图像处理过程集成为流程化的操作方式，使得遥感图像处理知识相对薄弱的非专业人员也能利用流程化的工具进行图像处理，图像处理速度也有很大的提高。每一个SPEAR工具的图像处理流程有操作说明，参数设置，帮助和步骤控制按钮，中间生成结果(ji gu)自动保存在默认目录下。4. 专题(zhunt)背景共四十六页SPEAR工具集包含16个图像处理流程：船只提取数据融合水

16、体(shu t)信息提取道路信息提取变化检测分类以及分类后处理水相对深度 植被指数提取以及分析波谱相似地物提取 基于地形正射校正异常检测元数据浏览影像对地图（Image-map）几何校正Google Earth Bridge独立主成分分析影像垂直条纹去除 4. 专题(zhunt)背景共四十六页SPEAR Relative Water Depth工具使用底部反照率独立水深测量算法（bottom albedo-independent Bathymetry algorithm）量测水深，这个算法假设：当深度相同的时候，不管水底是被深色水草或者明亮的沙子(sh zi)覆盖，他们都显示为同一深度。SPE

17、AR/SPEAR Relative Water Depth4.1 水深反演(fn yn)共四十六页下面我们使用WV-2多光谱2米影像（如下图所示）学习这个工具，影像包括岸边、浅海、和深海等区域。数据在“32-技术专题：实用技术4-水深反演和船只(chunzh)识别1-水深反演”文件夹中。4.1 水深反演(fn yn)共四十六页SPEAR Watercraft Finder工具可以从高分辨率的多光谱数据中识别移动或者静止的船只。该工具的前提是包括近红外波段，船只信息会在水吸收的近红外波段异常聚集，提供两种船只提取算法：基于纹理：包含船只的像素能在“均匀背景”下聚集，这就是预期的“纹理”结果。这种

18、方法比较常用，精度也较高。基于2纬散点图：在2纬散点图上手动选择船只像元区域，这种方法适合分析小范围(fnwi)区域，对于大范围(fnwi)区域效果不高。4.2 船只(chunzh)提取共四十六页/SPEAR/SPEAR Watercraft Finder下面以2.4米的Quick Bird多光谱数据为例，详细介绍这个工具的使用。数据情况如下图所示，包括(boku)移动、静止船只，还包括(boku)部分陆地和岛礁。数据存放在“32-技术专题：实用技术4-水深反演和船只识别2-船只识别”文件夹中4.2 船只(chunzh)提取共四十六页5. 图像(t xin)数据类型转换共四十六页遥感(yogn

19、)图像数据类型常见的是8bit和16bit，同时它表示图像像元值范围，即图像灰度级。如下表为ENVI中的图像数据类型说明。图像灰度级越高，图像表达的地物波谱越精确，但是数据量越大。5 专题(zhunt)背景数据类型数据范围Bytes/ Pixel8-bit字节型（Byte）0-255116-bit整型（Integer）-32768-32767216-bit无符号整型（Unsigned Int）0-65535232-bit长整型（Long Integer）大约+/-20亿432-bit无符号长整型（Unsigned Long）0-大约40亿432-bit浮点型（Floating Point）+/

20、-1e38464-bit双精度浮点型（Double Precision）+/-1e308864-bit整型（64-bit Integer）大约+/-9e188无符号64-bit整型（Unsigned 64-bit）0-大约2e198复数型（Complex）+/-1e388双精度复数型（Double Complex）+/-1e30816共四十六页现在显示系统都是24位和32位。24位色被称为真彩色，它可以达到人眼分辨的极限，发色数是1677万多色，也就是2的24次方。但32位色就并非是2的32次方的发色数，它其实也是1677万多色，不过它增加了256阶颜色的灰度也就是8位透明度，发色数其实2的2

21、4次方，但是增加了8位透明度，就规定它为32位色。简单的理解就是图像在显示系统中都是以单波段8位显示，RGB合成24位彩色显示。因此(ync)，高于8bit的图像都会经过拉伸以8bit灰度级显示。5. 显示(xinsh)系统共四十六页当我们使用16bit图像时，有以下两种应用场景：作为底图应用，数据大小尽量小；在其他软件中打开，如印刷(ynshu)软件，颜色与遥感软件中显示的一样。处理方法就是将16bit数据类型转成8bit图像。本例数据是RGB3个波段、16bit、0.5米分辨率的高分辨率影像，数据：32-技术专题：实用技术5-图像数据类型转换。5.1 数据(shj)类型转换共四十六页6.图像批量/分幅裁剪(cijin)技术共四十六页我们经常(jngchng)需要