基于TM ETM影像的复合法遥感蚀变异常提取应用研究

基于TMETM影像的复合法遥感蚀变异常提取应用研究摘要：

TMETM影像是一种常见的遥感数据类型，随着遥感技术的不断发展，它在蚀变异常提取中的应用更加广泛。本文采用基于TMETM影像的复合法提取方法，结合GIS空间分析技术，有效地实现了对蚀变异常的快速、准确的提取。

本文首先介绍了复合法遥感蚀变异常提取的基本原理，然后描述了本研究所采用的TMETM影像的处理方法，并结合实际案例，验证了该方法的可行性和有效性。

最后，本文提出了未来进一步研究的方向，包括对不同类型地区的蚀变异常提取、提高提取精度、研究蚀变异常的影响机制等。

关键词：TMETM影像；复合法；遥感蚀变异常提取；GIS空间分析技术

Abstract:

TMETMimageryisacommontypeofremotesensingdata,anditsapplicationinerosionanomalyextractionismorewidelywiththecontinuousdevelopmentofremotesensingtechnology.Inthispaper,thecompositemethodofremotesensingerosionanomalyextractionbasedonTMETMimageryisadopted,combinedwithGISspatialanalysistechnology,whichcaneffectivelyrealizethefastandaccurateextractionoferosionanomaly.

Thispaperfirstintroducesthebasicprincipleofcompositeremotesensingerosionanomalyextraction,andthendescribestheprocessingmethodofTMETMimageryadoptedinthisstudy.Combinedwithpracticalcases,thefeasibilityandeffectivenessofthemethodareverified.

Finally,thispaperproposesfutureresearchdirections,includingerosionanomalyextractionofdifferenttypesofregions,improvingextractionaccuracy,andstudyingtheinfluencemechanismoferosionanomaly.

Keywords:TMETMimagery;compositemethod;remotesensingerosionanomalyextraction;GISspatialanalysistechnology

第一章绪论

1.1研究背景与意义

蚀变是地表和地层持久性的重要因素，也是全球耕地退化、生态环境退化的危险因素之一。因此，蚀变异常提取是遥感数据处理领域中的一个重要研究方向。TMETM影像是遥感数据的一种常见类型，在蚀变异常提取中具有较高的应用价值。

目前，遥感蚀变异常提取主要采用基于像元的方法、基于对象的方法和基于统计的方法。其中，基于像元的方法是最为普遍的，但该方法提取的异常多误差大，且往往无法对异常做出精确的分类。因此，研究一种基于TMETM影像的复合法遥感蚀变异常提取方法，能够提高提取精度，降低误差，实现对异常蚀变的精确分类，具有重要的意义。

1.2研究现状

目前，遥感蚀变异常提取的研究方法主要分为基于像元的方法、基于对象的方法和基于统计的方法。其中，基于像元的方法是最为普遍的。通过对单个像元进行分析，根据不同的指标，将像元划分为不同的类别，从而实现对蚀变异常的提取。但该方法存在诸多不足之处，例如，提取的异常多误差大，无法对异常做出精确的分类。此外，基于对象的方法和基于统计的方法同样存在精度低的问题。

与此同时，GIS空间分析技术也逐渐成为遥感蚀变异常提取中的重要辅助手段。基于GIS空间分析技术，能够将各种相关数据进行整合、管理和分析，实现对蚀变异常的快速提取。

1.3研究目的

本文旨在研究一种基于TMETM影像的复合法遥感蚀变异常提取方法，以提高遥感蚀变异常提取的精度和效率，实现对蚀变异常的精确分类。

同时，本研究将结合GIS空间分析技术，实现对蚀变异常数据的整合、管理和分析，使其更加快速和准确。

第二章研究方法

2.1复合法遥感蚀变异常提取方法

复合法遥感蚀变异常提取方法是一种基于遥感数据的分类技术，通过综合利用土地利用类型、植被指数等多种参数，建立不同参数之间的关系模型，实现对蚀变异常的提取。具体步骤如下：

（1）获取TMETM影像数据。

（2）进行辐射定标和大气校正，获取表观反射率数据。

（3）利用表观反射率数据，提取NDVI等指标。

（4）通过前期数据处理，建立土地利用类型、植被指数等多种参数之间的关系模型。

（5）根据建立的关系模型，综合利用各种参数，对影像数据进行分类，实现对蚀变异常的提取。

（6）将提取的异常数据进行整合、管理和分析，获取相应的蚀变异常信息。

2.2GIS空间分析技术

GIS空间分析技术是一种基于空间模型的数据分析方法，通常用于空间数据的管理和分析，包括数据整合、数据处理、数据可视化和数据模型等几个方面。在本研究中，主要采用以下GIS空间分析技术：

（1）空间图层管理技术。

（2）空间查询技术。

（3）决策支持技术。

（4）数据可视化技术。

（5）空间模型技术。

第三章研究实验

3.1实验数据

本研究采用的TMETM影像数据集是经过辐射定标和大气校正的Landsat5和Landsat7型卫星TM和ETM影像数据，时间分别为2002年和2010年。

3.2实验步骤

（1）数据预处理。对TMETM影像数据进行辐射定标和大气校正，获取表观反射率数据，提取NDVI等指标。

（2）参数关系模型的建立。采用逐步回归分析方法，建立参数之间的关系模型。

（3）复合法分类。依据参数关系模型，对影像进行复合法分类，提取蚀变异常信息。

（4）GIS空间分析。采用ArcGIS软件实现对提取的异常数据的空间查询、决策支持、数据可视化等功能。

3.3实验结果

本研究利用复合法遥感蚀变异常提取方法对时间分别为2002年和2010年的TMETM影像数据进行处理，提取了两年间的异常蚀变数据，如图1所示。

图1：复合法提取方法提取的异常蚀变数据

结合GIS空间分析技术，将提取的异常数据进行整合、管理和分析，获取相应的蚀变异常信息。如图2所示，该图展示了本实验提取的异常蚀变信息在空间上的分布情况，表明本研究提供的方法能够有效地分析和描述蚀变的空间分布特征。

图2：复合法提取方法提取的异常蚀变信息在空间上的分布情况

3.4实验分析

通过本研究的实验结果，可以发现该方法具有以下优点：

（1）提取的异常数据精度高。本方法综合利用土地利用类型、植被指数等多种参数建立关系模型，有效地提高了提取的精度。

（2）提取速度快。本方法采用复合法遥感蚀变异常提取方法，相比传统方法，提取速度更快。

（3）提取结果可视化。本研究采用GIS空间分析技术，将提取结果可视化，更加直观、清晰地表现蚀变异常的分布情况。

第四章研究总结与展望

4.1研究总结

本研究采用基于TMETM影像的复合法遥感蚀变异常提取方法，结合GIS空间分析技术，实现了快速、准确的蚀变异常提取，并在实际案例中验证了该方法的可行性和有效性。

4.2研究展望

未来进一步研究的方向包括：

（1）对不同类型地区的蚀变异常提取。目前，本研究只验证了在特定地区的应用效果，未来可以对不同地区进行进一步的研究，以扩展该方法的适用范围。

（2）提高提取精度。本方法虽然已经达到了较为准确的提取效果，但考虑到蚀变异常的复杂性和多样性，未来可以进一步提高提取的精度，以便更好地为科学研究和实践提供支持。

（3）研究蚀变异常的影响机制。未来可以通过研究蚀变异常的影响机制，进一步深入了解其产生的原因和规律，为生态环境保护和修复提供科学依据。4.2研究展望

4.2.1对不同类型地区的蚀变异常提取

由于不同地区的自然环境、人类活动和社会经济状况存在较大差异，因此在遥感蚀变异常提取中，不同地区可能需要采用不同的方法和指标。未来的研究可以考虑对不同类型地区的蚀变异常提取进行比较和研究，以建立更加全面和精准的遥感蚀变异常提取模型。

4.2.2提高提取精度

尽管本研究采用的复合法遥感蚀变异常提取方法已经取得了一定的精度，但在实际应用过程中，仍然存在一定的误差。为了进一步提高提取精度，未来的研究可以探索采用更加先进的遥感数据处理方法和模型，提高参数之间的相互关系的精度和可靠性，同时结合实地调查和监测数据，在提取结果的验证方面进一步加强。

4.2.3研究蚀变异常的影响机制

在遥感蚀变异常提取的基础之上，未来的研究也可以探索蚀变异常的形成机制和影响因素，以期对相关政策和措施的制定提供科学支撑。例如，可以探索蚀变异常的生态环境和地表地貌变化的关系，分析人类活动和土地利用变化对蚀变异常的影响，以期进一步加强对蚀变异常的治理和防范。

4.2.4结合大数据、机器学习等技术

随着大数据、机器学习等新技术的发展，它们在遥感数据处