ENVI下WorldView2數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)遙感中的應(yīng)用

1、ENVI下WorldView2數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)遙感中的應(yīng)用(2011-04-13 09:21:37) 轉(zhuǎn)載標簽：分類： 遙感應(yīng)用     在我國，遙感服務(wù)于農(nóng)業(yè)已有40多年的歷史，遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)方面的應(yīng)用主要有以下幾個方面：作物面積監(jiān)測、作物長勢監(jiān)測、作物病蟲害監(jiān)測與預(yù)報、土壤墑情監(jiān)測、農(nóng)作物估產(chǎn)、農(nóng)業(yè)資源監(jiān)測、災(zāi)害評估等。適用于農(nóng)業(yè)遙感的數(shù)據(jù)源有很多，其中，擁有0.5米全色和2米多光譜的WV2數(shù)據(jù)，具有8個波段，多樣性的譜段提供了豐富的遙感信息，能夠進行精確變化檢測和制圖，是精細農(nóng)業(yè)遙感的可靠數(shù)據(jù)源。下圖是WV2數(shù)據(jù)的波段示意圖： 圖1：Worldview2

2、波段示意圖    如圖1，WV2數(shù)據(jù)除了四個業(yè)內(nèi)標準波段外（藍、綠、紅、近紅），還包括四個彩色波段：海岸波段（400-450），用來進行深海探測，植物鑒定和分析，由于該波段經(jīng)常受到大氣散射的影響，已經(jīng)應(yīng)用于大氣層糾正技術(shù)；黃色波段（585-625）探測植被的yellow-ness特征指標，進行植被油氣蝕變制圖，是重要的植物應(yīng)用波段；紅色邊緣波段（7055-745）直接反映出植物健康狀況有關(guān)信息，可以進行植被健康制圖；近紅外2 波段（860-1040）這個波段部分重疊在NIR 1波段上，但較少受到大氣層的影響。該波段支持植物分析和單位面積內(nèi)生物數(shù)量的研究。 

3、;   下面的例子是用WV2多光譜數(shù)據(jù)進行精細農(nóng)業(yè)各個方面應(yīng)用的實驗探索。在ENVI支持下，WV2數(shù)據(jù)可全面應(yīng)用于精細農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測。實現(xiàn)方法(一)           數(shù)據(jù)預(yù)處理ENVI可以直接讀取WV2數(shù)據(jù)，有專門針對WV數(shù)據(jù)的定標工具：ENVI->Basic Tools->Preprocessing->Calibration Utilities->WorldView Radiance ，可自動解析.IMD文件進行定標，得到輻射率數(shù)據(jù)?？焖俅髿庑Ｕ?/p>

4、能ENVI->Spectral->Quick Atmospheric Correction可以幫我們快速去除影像上大氣的影響，或者選擇基于MODTRAN4+模型的ENVI->Spectral->FLAASH精確大氣模塊（提供WV2波譜響應(yīng)函數(shù)），還原作物及土壤真實的光譜信息，得到地物的實際反射率，從而可以進行作物或土壤參數(shù)的反演等定量分析。圖2：大氣校正前后植被光譜曲線對比，校正前（右上），校正后（右下） 對比大氣校正前后植被光譜曲線可知，大氣校正后的植被光譜曲線更接近實際的植被光譜。地物的光譜信息被還原，才能進行定量化的遙感處理。直接支持WV2的RPC正射校

5、正，可以使用少量的控制點獲得精確的校正結(jié)果。提供專門用于WV2等高分辨率的圖像融合方法pansharpening。    ENVI直接支持WV2的RPC正射校正，可以使用少量的控制點獲得精確的校正結(jié)果。提供專門用于WV2等高分辨率的圖像融合方法pansharpening。直接支持WV2的RPC正射校正，可以使用少量的控制點獲得精確的校正結(jié)果。ENVI下還有專門用于WV2等高分辨率數(shù)據(jù)的Pansharpening融合方法。(二)           作物種植分區(qū)

6、60;   在近紅外波段，植物葉子內(nèi)部結(jié)構(gòu)決定了植被的反射率，可通過光譜反射率的不同區(qū)分不同種類的植物。WV2影像的近紅外波段與其他波段進行假彩色合成可增強作物信息，識別農(nóng)作物，選擇不同作物的感興趣區(qū)，作為分類依據(jù)，對影像進行監(jiān)督分類，ENVI下有很多監(jiān)督分類的算法可供選擇，得到研究區(qū)內(nèi)的作物種植分區(qū)，如圖3，整個區(qū)域內(nèi)有四種作物。  圖3：作物種植分區(qū)圖監(jiān)督分類的方法可以根據(jù)光譜信息區(qū)分作物和土壤的不同類型，適用于作物種植分區(qū)，土壤類別信息提取。  （三）土壤墑情監(jiān)測定量遙感的應(yīng)用，是通過獲取感興趣地物的實測參數(shù)，如葉綠素濃度等，和影像上該地

7、物的光譜信息建立模型，利用一些成熟的模型，便可以用影像上光譜信息來對感興趣的地物參數(shù)進行反演。ENVI中的波段運算（Band Math）功能，可以直接將反演模型應(yīng)用于圖像，生成反演圖。土壤墑情，實際上就是土壤含水量，在精準農(nóng)業(yè)中，土壤含水量是非常關(guān)鍵的數(shù)據(jù)信息，對土壤光譜特征的研究發(fā)現(xiàn)，土壤水分含量與近紅外波段的反射率成反比，用模型M=EXP(-23.641*RB810+5.338)1，M是土壤含水量（%），RB810是810nm處的光譜反射率。圖4是土壤含水量的模型應(yīng)用于影像及反演結(jié)果圖。圖4：土壤含水量反演圖(四)      &#

8、160;    作物長勢監(jiān)測植被指數(shù)是反映作物長勢的指標之一。ENVI中提供了27種植被指數(shù)，植被指數(shù)計算器，Spectral->Vegetation Analysis->Vegetation Index Calculator,可以根據(jù)輸入圖像的波段情況，自動列出可以計算的植被指數(shù)。 圖5：植被指數(shù)計算器（左）；NDVI圖像（右）如圖5，WV2數(shù)據(jù)的八個波段，ENVI自動列出的可以計算的植被指數(shù)有五種：歸一化植被指數(shù)（NDVI）、比值植被指數(shù)（SRI）、增強型植被指數(shù)（EVI）、大氣阻抗植被指數(shù)（ARVI）、花青素指數(shù)1（ARI1）。每種植被

9、指數(shù)都有其特定的生物學意義，比如大家最熟悉的NDVI，是反映農(nóng)作物長勢和營養(yǎng)信息的重要參數(shù)之一。根據(jù)該參數(shù)，可以知道不同季節(jié)的農(nóng)作物對氮的需求量, 對合理施用氮肥具有重要的指導(dǎo)作用。(五)           作物估產(chǎn)    農(nóng)作物總產(chǎn)量等于農(nóng)作物的種植面積乘以農(nóng)作物的單位面積產(chǎn)量。所以第一需要獲取農(nóng)作物種植面積；第二需要估算農(nóng)作物單位面積產(chǎn)量，ENVI EX中的FX特征提取工具可輕松提取作物種植區(qū)并得到種植區(qū)的面積。如圖7： 圖6：影像分割 圖

10、7：根據(jù)植被指數(shù)閾值提取作物種植區(qū)   圖8：自動統(tǒng)計作物種植面積    流程化的FX工具進行作物種植區(qū)提取之后，可自動統(tǒng)計出種植區(qū)的面積，用于作物估產(chǎn)。如該實驗區(qū)，作物種植面積為：1.66平方公里。    對于作物單產(chǎn)，單個波段光譜變量觀測生物量具有不穩(wěn)定性，可以用反映生物量的參數(shù)如植被指數(shù)，葉面積指數(shù)（LAI）來反演產(chǎn)量。如，用模型LAI=6.036*NDVI-0.59342來反演葉面積指數(shù)，用于作物單產(chǎn)估算，再結(jié)合作物面積，就可以進行遙感作物估產(chǎn)。 圖9：葉面積指數(shù)反演圖    通過實驗，在ENVI 的支持下，WV2多光譜數(shù)據(jù)完全滿足精細農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測的需要。 Ps：本文實驗中所用的