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    Landsat7 ETM+與Landsat8 OLI植被和非植被定量研究

    2014-08-11 14:22:44張風霖緱變彩李靖琳
    山西建筑 2014年11期
    關(guān)鍵詞:全色波段校正

    張風霖 緱變彩 李靖琳

    (武漢科技大學城市學院,湖北 武漢 430083)

    ·測量·

    Landsat7 ETM+與Landsat8 OLI植被和非植被定量研究

    張風霖 緱變彩 李靖琳

    (武漢科技大學城市學院,湖北 武漢 430083)

    選取遙感Landsat7 ETM+和Landsat8 OLI的同一地區(qū)、近同一時間的衛(wèi)星影像,利用Envi5.0,Arcgis10.0等軟件,定量的提取了兩景圖像的植被、非植被信息,比較得出:Landsat8 OLI比Landsat7 ETM+收窄了全色波段的寬度,植被和非植被在全色圖像上反差加大,Landsat8 OLI在近紅外波段排除了0.825 μm處水汽吸收的影像,在進行NDVI植被提取時,具有更高的準確度。

    Landsat8,NDVI,波段組合,OLI,植被

    0 引言

    2013年2月11號,由美國航空航天局和美國地質(zhì)調(diào)查局聯(lián)合研制的Landsat8衛(wèi)星成功發(fā)射,攜帶兩個主要載荷:OLI(運行陸地成像儀)和TIRS(熱紅外傳感器)。Landsat8的設(shè)計和特征與Landsat7基本相同,但采用了更為先進的技術(shù),性能和可靠性都有所提高[1]。本研究選取Landsat7 ETM+與Landsat8 OLI同一地區(qū)、接近同一時間的兩景數(shù)據(jù),利用Arcgis10.0,ENVI5.0軟件,進行了植被與非植被的定量分析對比。

    1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

    數(shù)據(jù)來源于中國科學院計算機網(wǎng)絡(luò)信息中心——科學數(shù)據(jù)中心。

    選取時間最接近的同一地區(qū)的兩景影像;能夠代表植被生長狀況、覆蓋情況等各生物物理特征一般是在6月~9月,數(shù)據(jù)選取見表1。約位于湖北省孝感市東南部區(qū)域,東西11 040 m,南北8 730 m。

    表1 遙感數(shù)據(jù)基本情況

    從圖1和圖2可以看出,Landsat7的數(shù)據(jù)植被區(qū)和建筑用地、裸地的亮度較接近,很難將植被和非植被區(qū)分開來;而Landsat8的植被區(qū)較暗,城鎮(zhèn)、裸地、道路的亮度較高,很容易從目視判讀的角度區(qū)分開。這是由于Landsat8的OLI的全色波長范圍是在0.50 μm~0.68 μm,不包括近紅外波段的光譜,從而有利于植被和非植被的區(qū)分。

    2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    Landsat7和Landsat8得到的數(shù)據(jù)為Level1T級別,是經(jīng)過系統(tǒng)輻射校正和幾何校正,所以一般情況下可以直接使用而不需要幾何校正。本研究圖像直接進行輻射校正。大氣會對陽光和來自目標的輻射產(chǎn)生吸收和散射,消除大氣的影響是非常重要的。采用基于輻射傳輸方程的大氣校正——MORTARN模型,具有較高的輻射校正精度[2]。

    3 植被信息提取

    3.1 NDVI計算

    植被指數(shù)中,歸一化植被指數(shù)NDVI對植被監(jiān)測靈敏度較高,在一定程度上能消除地形和群落結(jié)構(gòu)的陰影、輻射干擾及太陽高度角和大氣所帶來的噪聲。通常用NDVI來進行植被覆蓋度研究[3]。

    NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)。

    其中,NIR為近紅外波段;R為紅波段。

    對于Landsat7的ETM+:

    NDVI=(B4-B3)/(B4+B3)。

    特別地,對于Landsat8的OLI:

    NDVI=(B5-B4)/(B5+B4)。

    計算圖像的NDVI值,植被的正常范圍是在0~1之間。但由于地面的陰影以及圖像邊緣的切割等因素,會出現(xiàn)不在此范圍之內(nèi)的異常值??捎肊NVI中的Band Math創(chuàng)建掩膜,將異常值去除。

    3.2 PCA變換

    圖像各波段之間通常是相關(guān)的,通過主成分分析可以去除波段間的多余信息。通過統(tǒng)計分析,本例中Landsat7 第一主分量PC1信息量占到約79%,而Landsat8第一主分量PC1占到67%。

    3.3 波段組合

    采用監(jiān)督法分類中的最大似然分類。此法最重要的就是植被樣本的選擇,采用波段組合方法來提取。

    樣本要易于將植被從地物中提取出來,要選擇相應(yīng)的波段進行假彩色合成。方法一般有兩種:

    1)采用信息論及數(shù)學方法,以組合三波段標準差之和最大以及波段間的相關(guān)系數(shù)最小為依據(jù);

    2)從視覺效果和假彩色合成[4]。采用兩種方法相結(jié)合的方法,將PCA得到的第一分量PC1作為紅波段,NDVI作為綠波段、Band1作為藍波段進行假彩色合成,如圖3和圖4所示。

    從圖3,圖4可以看到,植被區(qū)域在假彩色合成后顏色均勻一致,有利于樣本選擇。在Landsat8的假彩色合成圖上,植被與水體、道路、裸地、建筑等用地更加明顯,主要是由于NDVI在進行計算時,利用了近紅外波段,Landsat7 ETM+的近紅外波段Band4,范圍為0.77 μm~0.90 μm,而Landsat8 OLI的近紅外波段Band5,范圍調(diào)整為0.845 μm~0.885 μm,排除了0.825 μm處水汽的影響,植被提取更加容易。

    3.4 最大似然分類

    在假彩色合成的圖上,以多光譜和全色采用Gram-Schmidt融合之后的15 m的圖像為參考底圖,進行監(jiān)督分類,將植被和非植被提取出來,導(dǎo)入到Arcgis中,結(jié)果見表2。

    表2 Landsat7和Landsat8植被與非植被對比

    4 結(jié)論與討論

    1)Landsat8 OLI圖像較之Landsat7 ETM+圖像,全色波段的收窄,更容易將植被和非植被區(qū)分開來。

    2)ETM+數(shù)據(jù)是2013年8月8日,OLI是2013年7月31日,接近夏季植被越好,但通過定量的方法提取植被,OLI的植被反而比ETM+提高12.823%。到地面實況進行的真實性調(diào)查,發(fā)現(xiàn)在植被提高的12.823%的數(shù)據(jù)中,約有1/5是非植被。但仍說明Landsat8傳感器設(shè)計等各方面性能有了改進和提高,相對于Landsat7對植被的監(jiān)測準確度有了一定的提高。

    3)只采用了監(jiān)督法分類中的最大似然分類法進行比較,因此對觀測數(shù)據(jù)要求較高;只選取了湖北省某一地區(qū)為研究對象來研究,具有一定的局限性,其他地區(qū)情況,值得進一步分析研究。

    [1] Xu HQ,Tang F..Analysis of new characteristics of the first Landsat8 image and their eco-environmental significance[J].Acta Ecologica Sinica,2013,33(11):3249-3257.

    [2] 孫家抦.遙感原理與應(yīng)用[M].第3版.武漢:武漢大學出版社,2013.

    [3] Myneni RB.,Keeling C.D.,Tucker C.J.,et al.Increased plantgrowth in the northern high latitudes from 1981 to 1991[J].Nature,1997(386):698-702.

    [4] 鄧書斌.ENVI遙感圖像處理方法[M].北京:科學出版社,2013.

    Quantitative study of vegetation and non-vegetation Landsat7 ETM+with Landsat8 OLI

    ZHANG Feng-lin GOU Bian-cai LI Jing-lin

    (FacultyofUrbanConstruction,WuhanUniversityofScienceandTechnology,Wuhan430083,China)

    Select Landsat7 ETM+remote sensing and Landsat8 OLI the same area, satellite images of nearly the same time, the use of Envi5.0, Arcgis10.0 software, extracted vegetation, non-vegetation information. Compare the results: Landsat8 OLI panchromatic than Landsat7 ETM+narrowed width, making vegetation and non-vegetation contrasts increase in full-color images, easier to distinguish, due to Landsat8 OLI had ruled out the near-infrared water vapor absorption at 0.825 μm, images can extract with higher vegetation accuracy use of NDVI.

    Landsat8, NDVI, band combination, OLI, vegetation

    1009-6825(2014)11-0240-02

    2014-01-25

    張風霖(1986- ),女,助教; 緱變彩(1986- ),女,助教; 李靖琳(1985- ),女,助教

    P208

    A

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