实习四水体遥感技术

实习目的ErdasArcGIS等相关专业软件的应用。实习内容根本原理天空光天空光大气散射光太阳光天空散射光水中光水面θΦ水底水深水中反射光水底反射光星载或机载的遥感器所接收到的来自水面的辐射亮度值由以下各项组成：t()t(Lw()Ls()L0()tL()为传感器所测量得到的总辐射亮度；Ltw

()为离水辐射亮度；Ls

()为水面对大气下行辐射及太阳直射辐射的反射所构成的辐射亮度；L0

()t()大气漫反射透过率。〔如：泥沙、各种藻类〕对传入水中的太阳直接辐射的后向散射所构成。Ls

()辐射经海面反射而进入传感器的那局部能量。L0

()接由大气分子及气溶胶的散射而进入传感器的那局部能量。从上述水体光学遥感的根本辐射传输原理可以看出的信息，因此，可以使用该项观测值来进展水中某些参数的反演〔估算。下面以叶绿素浓〔处理，也就是没有去除传感器观测量中的Ls

(L0

()，不考虑大气透过率的影响，直接将观测值反射率作为离水辐射率来做处理。水体的反射率光谱特征感影像上，水体显示为暗色调〔如以下图中的河流与湖泊。热红外水面温度反演原理热红外辐射计探测到的总辐射由四局部组成阳直射辐射到达海面后又经海面反射的辐射。L()te(,U)LL()tLs v r sun

v1e(,U)上式中，L()为传感器承受到的辐射；Ls

L(v

)为大气下行辐射；Lr

sunL(为大气上行辐射；te(,U)为海洋表层的放射率；v为海洋表层的反射率。在对海洋表层进展温度探测时，通常假设海水为黑体，因此上式中e(,U)1为0，可简化为：L(tLsL(，也就是仅仅需考虑大气透过率和大气自身的热辐射。现v的线性组合来消退大气的影响，从而得到海表温度SS。下面以双通道法〔又称分裂窗法〕近似条件下，星载传感器所测得的辐射亮度值为:L L b

(T)t0 0

1L (Tb t0

)dt此处T0

SST，t0

为整层大气透过率。等式右边第一项代表海面热辐射从大气减弱后到达大气上界t大气上界t1t2t海面设t为z层气体的透过率，对于热红外波段大气散射可以无视，故：t t t ； 1t2 1 z的空气层的热辐射亮度为(1t

)L (T1b 1

) t tb最终被传感器所承受的能量应为：12tb

L

)(t

t )；所以整层大气Lz 1Lz

b z 1 2上行热辐射的总奉献应为：1t0

L (Tb

)dt。这里再计算海洋表层热辐射与传感器接收热辐射之间的差值：L

L (Tb

L〔由于L L

)t0 0

1

L (Tb

)dt

，因此，L L

0

L (Tb

)[1t0

]1t0

L (Tb

)dt

1[Lbt0

(To b

)]dtLb

(T)[1t0

]1Lbt0

(T)dto 对于上面公式中的L

，可以承受亮度温度的形式来表示为L

L (Tb

)。最终，由于大气的实际参数不易猎取，其区域差异较大，因此引入如下两个近似条件：①由于大气窗口水汽的吸取比较弱，所以取如下线性近似：dt k(z)dz e这里，(z)为大气的水汽密度；此处k 为水汽的吸取系数，假定它只是波段的函数，不e 随高度而变〔事实上k 还是气压和温度T的弱函数。 z②把黑体辐射作近似计算：L (Tb

)Lb

0

(L bT

0

T) 〔多项式开放〕0此式的含义为Z高度处的黑体辐射亮度，可以用T0处的黑体辐射亮度的泰勒一阶近似代替〔事实上T与T

差值越大，误差越大。z o有了上述近似条件，将遥感器所测得的辐射亮度转换成亮度温度：TT L

k

T)

(z)dzk

(z))0 b

(L

/T)(T)0

0 z e

L (T

e)L

(T ) LTT

，由近似条件②，TT

TT

b 0

b b

，又z b

0 z 0

(L ) (L )b (T)T 0

b (T)T 0L L

L0

L (Tb

)[1t0

]1t0

L (Tb

)dt

1[Lbt0

)L (To b

)]dt

，将该式Lb

(T)和Lo

(T)分别用近似条件②开放，zL L

=1[

=1[

(L )(T) b

T)]dt b 0

t0

b

b

t0

b

b 0

T 0 z 0 ，由于Tz

T ，上式可简化为：bL

(L )b b

)1T

)]dt

dt

用dz替换，则可以得到：0 0

t00L0

b zTT

k

(z)dz0 b

(L

/T)(T)0

0 z e上式说明：积分值只与大气状况有关，与波长无关。因此，对于多个波段，分别计算得到：T T0 b1T T0

kf()1k f()2T Tb1

(k2

k)f()1kT T (

1 )(T T )0

k k b1 2 1k或者T ( k2 )T ( 1 )Tk0 k k 2 1

k k 2 1水体参数遥感反演原理叶绿素浓度反演为例 〔0.45～0.50〕〔0.52～0.58〕范围内的观测值来进展叶绿素浓度的计算。在仅仅考虑单次散射作用条件下，光学观测量与水体的固有特性之间具有如下关系〔可用Gordon公式来描述：A

b() nn1

na()b()上式中，为反射率，ab度之间存在着非线性关系〔幂函数素浓度反演模型，形如：CAL()/L()Bw i w j实习内容基于水体的反射率光谱特征，承受植被指数阈值法来进展水体像元识别，并进展矢量化处理；承受双通道法〔分裂窗法〕实现水面温度遥感反演；承受统计模型实现水中叶绿素浓度的反演。实习数据渤海湾MODIS1000米区分率数据集。实习步骤水体识别生成具体有较强水体特征的特征，如植被指数NDV。一般来讲，纯洁的水体其NDVI值小于零。原始图像〔真彩色合成：NDVI〔在本实例中，波段1与2分别对应MODIS数据的红、近红外通道〕NDVI图像：水体像元识别〔NDVI<0.：水体识别结果：Polygon类型的矢量数据，ERDAS或ARCGIS中实现ERDAS中进展转换时承受Vector->RastertoVector，这时生成的矢量结果为ARCINFOCoverage格式〔ARCGISShape格式，使用ARCGISArcToolbox，ArcToolbox->ConversionTools->ToShapefile->FeatureClassToShapefile，在ARCGIS中可直接生成Shape格式的矢量数据〔Tools->FromRaster->RastertoPloygo。水面温度反演实例：以渤海湾EOSMODIS数据为例MOD021KM.A2023092.RAD.ti的过程。MODIS双通道洋面温度反演模型可以表示为：MODIS

SST

ccT1 2

3

T)31其中，MODIS 为洋面温度；T为亮度温度；31、32为MODIS通道号，其中心波长分别SST为11、12μm11、12波段；c1=1.052，c2=0.984，c3=0.13。本例中的原始数据为MODIS辐射通道数据，其像元值为辐射亮度W/m2-µm-sr，需承受Plank方程将其转换为亮度温度。首先进展影像裁剪〔见三、遥感影像裁剪局部10、12通道数据。计算步骤：①检查数据的有效性，去除无效数据〔本数据集中无坏数据〕②计算亮度温度〔依据Plank方程〕参考如下函数〔具体的过程省略：FUNCTIONPLANK,b1,b2;b1:spectralcenter;b2:SpectralRadiancevaluesh=6.63*10.0^(-34)k=1.38*10.0^(-23)c=2.99999999*10.0^14a1=2*h*c*c/(b1^5)a2=ln(a1/(b2*10.0^(-12))+1.0) ……ln函数在ERDAS中为Exponential->LOGa3=c*h/(b1*k*a2)RETURN,a3END③利用双通道法计算SST〔为了最终显示的时候便利，输出结果数据为整型〕将以上过程计算得出的SST在ARCGIS中进展专题制图。具体步骤可参照：1ArcMap文档，并添加SST数据源2SST数据源上单击右键消灭菜单，选择属性；3Symbology页面，进展如以下图的设置；上图中，选择显示方式〔stretche，拉伸方法Minimun-Maximu，并依据图像数值自定义最大、最小值EditHigh/LowValue，选择颜色图ColorRamp，通常表示温度时，高温为红色，低温为蓝色，假设期望反转颜色图，选择Invert项。此外，不显示背景值〔本实例中，背景值为1，设置为NoColor。其他数据源时需要依据实际值修改。另外，SST图层之下。最终，还需加上图例、边框、坐标格网等。叶绿素浓度反演实例：以渤海湾MODIS影像为数据源MOD021KM.A2023092.REF.tia浓度。MODIS数据叶绿素a浓度反演的阅历公式可以表示为：log(chla)c0

clog(r35)c1

log(r35)2c3

log(r35)3其中r35

,c

2.783,c

1.863,c

2.387R(551) 0 1 2 3上面公式中的R488和551MODIS1012通道。首先进展影像裁剪〔见三、遥感影像裁剪局部10、12通道数据。计算步骤：错误：反射率为-1①检查数据的有效性，并去除无效数据〔由于传感器的缘由，本实例中的局部数据有误，错误：反射率为-10。以下为对12通道数据进展处理的过程。②计算r35选择10通道选择10通道选择12通道10通道数据〔488〕12通道数据〔551〕③计算log〔chla〕**表示幂，也就是Powerchl**表示幂，也就是Power留意：上述三个结果数据r3lochlchl〕在ERDAS中显示时可能会消灭全部为白色〔或黑色〕状况，这时假设想显示出图像结果，可参照以下步骤：在Viewer窗口中，使用Raster->DataScalingr35〔0，1chla显示时可设置，。 通常为了便利，我们在ARCGIS中进展专题制图。将以上过程计算得出的Chla浓度图ARCGIS中进展专题制图。具体步骤可参照：4ArcMap文档，并添加Chla浓度数据源5Chla浓度数据源上单击右键消灭菜单，选择属性；6Symbology页面，进展如以下图的设置；上图中，选择显示方式〔stretche，拉伸方法Minimun-Maximu，并依据图像数值自定义最大、最小值EditHigh/LowValue，选择颜色图ColorRam，假设期望反转颜色图，选择Invert项。另外，当需要添加陆地背景时，需要翻开本次实例中的反射率数据集，进展彩色合成，并将其放置于Chla图层之下。最终，还需加上图例、边框、坐标格网等。实习报告本次实习为水体遥感应用的根本技能实习，要求同学们能够了解水体遥感的根本原理，把握常用水体遥感应用方法的具体实现过程各具体应用实例的结果专题图等。附〔影像裁剪方法〕使用前面生成的水域范围矢量图对原始影像执行裁剪反演运算。裁剪过程如下：〔