应用专题：基于环境小卫星的湖泊水质遥感监测课件.pptx

1、应用专题六：基于环境小卫星的湖泊水质遥感监测1、专题背景专题背景 太湖是中国第三大淡水湖，也是富营养化比较严重的湖泊之一。悬浮物、叶绿素a、有色可溶性有机物等是水质监测的重要参数。这些水质参数浓度的变化，会引起水体生物光学特性和水面反射率的改变，利用遥感技术，根据水体光谱特性与水质参数浓度间的关系，反演水质参数，可以实现湖泊水质的高频率、大范围、准实时监测专题概述 本专题详细介绍了利用环境小卫星CCD-1B图像反演太湖叶绿素a浓度的完整流程，涉及环境小卫星的数据读取、辐射定标、几何校正、大气校正、反演模型的建立、遥感反演过程、反演结果验证等内容。使用模块和工具：ENVI主模块 FLAASH大气

2、校正扩展模块 国产卫星支持工具 曲线拟合工具 Excel相关功能处理流程HJ1B-CCD1原始数据数据读取辐射定标几何校正大气校正太湖区裁剪基准影像波谱响应函数叶绿素浓度分布图模型应用于图像结果分析星上点与地面实测点建模模型修正数据预处理叶绿素浓度反演太湖矢量数据流程说明 根据环境小卫星CCD数据特点及太湖水质反演技术要求，采用的技术路线为：先对环境小卫星CCD数据进行数据预处理：数据读取、辐射定标、几何校正、大气校正、太湖区裁剪，利用波段比值法对实测的叶绿素a浓度数据建立反演模型，将模型应用于太湖水面区域影像，反演出整个太湖区的叶绿素a浓度。数据获取说明 环境小卫星CCD-1B数据，在环保部

3、卫星环境应用中心免费下载获取，环境小卫星CCD数据下载地址： TM数据下载地址为： 大气校正用到的环境小卫星数据波谱响应函数下载地址：http:/ 数据：“206-专题：基于环境小卫星的湖泊水质遥感监测”数据预处理叶绿素反演成果后期处理及应用2、数据预处理图像预处理流程HJ1B-CCD1原始数据数据读取辐射定标几何校正大气校正太湖区裁剪基准影像波谱响应函数太湖矢量数据太湖水面HJ1B-CCD1数据2.1 扩展工具安装 本次专题需要安装两个扩展工具“中国国产卫星支持工具”和“曲线拟合工具”,通过使用这两个工具，可以极大简化处理流程，提升数据处理效率。工具安装方法如下：使用 ENVI App St

4、ore 安装中国国产卫星支持工具 使用 ENVI App Store 安装曲线拟合工具2.2 数据打开 选择FileOpen AsChina SatellitesHJ-1A1B,在弹出的对话框中定位到“206-应用专题：基于环境小卫星的湖泊水质遥感监测1-环境小卫星数据 HJ1B-CCD1-451-76-20091006-L20000180174180174”,选择相应的XML文件。2.2 辐射定标 在Toolbox中，打开/Radiometric Correction/Radiometric Calibration，选择HJ-1B数据文件。由于整景数据范围大，而工程区只是其中一小部分，所以可

5、以只对研究区范围进行辐射定标。2.3 几何校正 这一步是对环境数据进行几何校正，使其具有精确的地理信息，基准影像可以是地形图，也可以是已经过校正的其他中高分辨率影像，本专题中采用已经过校正的TM数据作为基准影像。几何校正的目的是让环境小卫星影像拥有精确的坐标，可以与其他数据向匹配，如实测GPS数据。2.3 几何校正（图像配准）以TM作为基准影像对环境小卫星图像进行图像配准2.4 大气校正 获得地物真实的光谱信息是遥感反演的前提，大气校正可消除大气影响，还原地物的真实信息，是定量遥感数据预处理中必不可少的环节。2.4 大气校正 数据准备 FLAASH对图像文件有以下几个要求：数据是经过定标后的辐

6、射亮度（辐射率）数据，单位是：（W）/（cm2*nm*sr）。数据带有中心波长（wavelenth）值，如果是高光谱还必须有波段宽度（FWHM）,这两个参数都可以通过编辑头文件信息输入（Edit Header）。数据类型 支持四种数据类型：浮点型（floating）、长整型(long integer)、整型（integer）和无符号整型(unsigned int)。数据存储类型：ENVI标准栅格格式文件，且是BIP或者BIL。波谱范围：4002500nm2.4 大气校正 FLAASH大气校正处理参数设置2.4 大气校正 大气校正前后典型地物（植被）光谱曲线对比，检查大气校正结果是否正确 大气校

7、正的结果除以10000，得到地表反射率数据2.5 提取太湖区 利用ENVI FX提供的面向对象图像分割工具，首先获得Shapefile，然后利用ENVI的矢量编辑功能获取太湖矢量文件。利用获得的太湖区矢量文件对图像进行裁剪，得到太湖区地表反射率结果文件。3、叶绿素反演叶绿素反演 本环节最重要的是地面实测点与星上点的反演模型建立，涉及到定量遥感的知识。在前人研究了大量的算法和模型的基础上，本专题选择经验模型之一波段值模型（BNIR/BRED）来进行叶绿素的反演，做为示例。波段比值模型：Chla=a*（BNIR/BRED）+b模型应用于图像星上点与地面实测点建模模型修正3.1 采样点实测数据整理

8、这一步需要整理实地调查数据，将水面调查点的空间位置及实测chla值一一对应。实测点归类反演点、验证点。按照标准格式：点号、水面调查点的经纬度、叶绿素含量，以四列形式保存为.txt和Excel文件。3.2 叶绿素浓度反演 生成波段比值影像/Band Algebra/Band Math，表达式：b4/b3 b4代表近红外波段（第4波段），b3代表红波段（第三波段）使用曲线拟合扩展工具得反演叶绿素浓度4、成果后处理及应用4.1 反演结果验证 使用曲线拟合工具，选择验证点.txt，对叶绿素a反演结果进行验证。4.2 反演结果制图输出 添加制图要素，制图输出专题总结 该专题从原始的HJ1B-CCD数据开始，在ENVI下经过一系列数据预处理，得到具有正确地理坐标和真实光谱信息的太湖水面数据，结合数学模型和定量遥感技术，反演太湖叶绿素浓度。得到太湖叶绿素浓度成果图。掌握知识：国产卫星数据的处理 预处理流程的安排 FLAASH参数设置 数据处理各个环节在ENVI下的操作及参数选择 定量遥感技术实现