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基于环境小卫星的草原荒漠化监测实验报告

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基于环境小卫星的草原荒漠化监测实验报告姓名班级学号指导教师一实验背景 (1)二实验目的 (1)三实验准备 (1)四实验流程 (1)1 数据预处理 (1)(1) 数据读取。

(1)(2) 工程区裁剪 (2)(3) 图像配准 (3)(4) 大气校正 (4)(5) 裁剪浑善达克区 (6)2 植被覆盖度反演模型建立 (7)(1) 计算归一化植被指数 (7)(2) 计算植被覆盖度 (8)3 植被变化监测 (9)(1) 植被覆盖度提取 (9)(2) 植被变化检测 (9)4. 后期处理 (14)(1) 植被变化区域图的背景值处理。

(14)(2) 植被变化区域制图 (15)五实验总结 (16)一．实验背景浑善达克地区位于内蒙古草原锡林郭勒高原中部，是亚洲草原荒漠化东部边缘地区的重要组成部分。

该地区退化土地多为沙地，植被稀少，特别是春季地表回暖解冻，地表裸露，多细沙土，近年来频频发生在京津地区的沙尘暴与该地区生态环境恶化相关。

据统计，京津地区沙尘暴70%的沙源来自于这个区域。

二．实验目的利用环境小卫星CCD图像，对该区域植被覆盖度的定量反演，植被覆盖的变化检测，可以实现草原植被的高频率、大范围、高实时的变化监测。

三．实验准备工具：ENVI5.0，环境小卫星的读取补丁。

数据：浑善达克地区环境小卫星CCD数据，带精确坐标的2006年该地区土地利用分类图，环境小卫星数据波谱响应函数。

实验开始前，将环境小卫星的读取补丁安装在ENVI安装路径下的：“ITT\IDL\IDL80\products\envi48\save_add”。

四．实验流程1. 数据预处理(1). 数据读取。

选择主菜单File>Open External File>HJ-1A/1B Tools，在弹出的窗口中，选择CCD，点击“Input Files”，选择要加载的数据，点确定，点击Apply。

图1 加载数据图2 影像数据(2).工程区裁剪♊. 选择主菜单BasicTools>Region of Interest>ROI Tools,在弹出的窗口中选择File>Subset datavia ROIs,在弹出的窗口中选择要裁剪的数据；♋. 单击Spatial Subset按钮，选择Image，弹出Subset by image对话框。

在该对话框中，按鼠标左键拖动图像中的红色矩形框确定裁剪区域，裁剪出包括浑善达克区域的部分图，单击OK；♌. 选择裁剪影像的保存路径及名称，单击OK；♍.选择主菜单File>Save File As>ENVI Standard，将刚才裁剪好的影像保存为ENVI标准的格式。

图3影像裁剪(3) 图像配准♊. 加载已有坐标的地图“浑善达克2006年8月土地利用分类图”,使其作为基准图，右击该图，选择使其在新窗口显示；♋. 选择主菜单Map>Registration>Select GCPs:Image to Image,在弹出的窗口中，Base Image 选择土地利用分类图，Warp Image选择影像地图，单击OK，弹出Ground Control Points Selection窗口；♌. 添加控制点。

在zoom窗口中，点击左下角的第三个按钮，打开击Add Point,将其添加至控制点列表，这样满幅均匀选取一些点，并查看其残差，若残差小于1个像素，点击File>save Coefficient to ASCII,保存控制点。

同样，这一步也可以用以下操作代替：点击File>restore GCPs from ASCII,导入控制点坐标；♍. 在Ground Control Pionts Selection 窗口中，选择Options>Warp File(as image Map)，选择校正文件。

在校正参数面板中，设置如图6，选择输出路径与文件名，单击OK 。

(4). 大气校正 ♊.制作波谱曲线。

图4 添加控制点图5 选择配准图与基图图6 设置校正参数1)选择主菜单Window>Start New Plot Window,打开ENVI Plot Window面板，在波普绘制窗口中，选择导入“681_HJ1ACCD2.txt”文本文件，单击OK；2)在弹出的Input ASCII File中，自动将第一列作为X轴，后四列作为Y 轴，波长选择Nanometers，单击OK；3)在绘制窗口出现了四条不同颜色的曲线，选择Edit>Data Parameters,编辑每条线的名字为b1,b2,b3,b4,便于区分；4)选择Output Plotsto Spectral Library 面板中，单击Select All Items，单击OK。

5)在Output Spectral Library 面板中，输出曲线相关参数设置如图10，选择保存曲线为波普库文件：HJ_1A_CCD2光谱响应.sli数据准备。

选择主菜单Basic Tools>Convert Data，选择已经过定标和配准的数据，在Convert File Parameters中，转换后的格式选择“BIL”，单击OK。

设置参数进行FLAASH大气校正：1)主菜单Spectral>FLAASH,打开FLAASH大气校正模块;2)点击Input Radince Image，选择转换过格式的数据，在Radiance Scale Factor 窗口中选择 Use single scale facto for all bands，在single scale facto处填写10，点击OK；3)设置输出文件及路径设置，气模型设置，文件名路径及参数设置如图10；4)单击MultispectralSetting 按钮，在FilterFunctionFile 面板中导入之前做好的波普响应曲线，单击OK ；5)单击高级设置，设置Tile Size 为100MB ，然后在大气校正模块中，单击Apply ；6)大气校正完成后，对比校正前后图像中植被光谱曲线，得到校正前图像，校正后图像。

(5).裁剪浑善达克区在image 窗口选择OverlayVectors,在打开的面板中添加hunshandake.evf 文件。

图11 校正前图12.在Available Vectors list 面板中选择矢量文件，将其叠加在影像上； ③.在Available Vectors list 面板中，选择File>Export Layers to ROI ，在Select Data File to Associate with new ROI 面板中,选择FLAASH 校正过后的影像，单击OK 。

在Export Layers to ROI 中，选择Convert all records of an EVF layer to one ROI,单击OK ，将矢量转化为一个ROI ；④.在图像窗口中，选择Overlay>Region of Interest,打开ROI 面板，选择 File Subset Data via ROIs ,在该面板中选择FLAASH 校正过后的影像，单击OK 。

⑤.在Special Subset via ROIParameters 中选择浑善达克地区的ROI ，Mask Pixels outside of ROI 选择YES ，设置输出路径及文件名，单击OK 。

2. 植被覆盖度反演模型建立(1). 计算归一化植被指数①. 选择主菜单Transform >NDVI ，打开NDVI 模块，选择上一步裁剪得到的结果图；②.在弹出的参数设置窗体中进行如下图设置，图13 叠加矢量边界图14 裁剪结果图(2). 计算植被覆盖度①.利用ENVI 主菜单基本工具中的波段运算工具，输入公式：(b1 gt 0.7)*1+(b1 lt 0.)*0+(b1 ge 0 and b1 le 0.7)*((b1-0.0)/(0.7-0.0))。

②.在弹出的新窗口中，选择b1为NDVI 图像，设置输出文件路径，点击OK 。

图15参数设置图16 Band Math3. 植被变化监测(1). 植被覆盖度提取①.2009年8月植被覆盖区提取。

利用ENVI 主菜单中Basic Tool->Bandmath ，输入公式：(b1 le 0.3)*0 +(b1 gt 0.3)*1，设置b1为上一步的结果图，设置输出路径点击OK 。

②.2006年8月植被覆盖区提取。

利用ENVI 主菜单中Basic Tool->Bandmath ，输入公式：(b1 ge 1 and b1 le 3)*1+(b1 lt 1)*0+(b1 gt 3)*0，b1选择“浑善达克2006年8月土地利用分类图.img ”，设置输出文件路径，单击OK 。

(2).植被变化检测图17 植被覆盖度结果图图18 2009年植被覆盖区 图19 2006年植被覆盖区利用ENVI 主菜单中Basic Tool->Bandmath ，输入公式：b1-b2 b1:选择2009_8_植被覆盖度区.img b2: 2006_8_植被覆盖度区.img选择文件保存名“浑善达克植被覆盖变化2006-2009.img ”和路径，单击OK 。

得到浑善达克2006年到2009年植被覆盖变化的区域图像。

4. 后期处理(1).植被变化区域图的背景值处理。

选择主菜单 Basic Tool>Masking>Apply mask,选择2006_2009_植被变化.img,单击Select Mask Band ，选择掩膜图像，单击OK 。

图20 2006年至2009年植被变化图在Apply Mask Parameters 面板，设置掩膜值为5，设置输出路径与文件名，单击OK 。

(2). 植被变化区域制图①.对上一步得到的结果图像进行密度切分。

选择Image 菜单栏Overlay>Density Slice,在弹出的窗口中选择上一步进行掩模处理过的结果图像，点击OK ；②. 在新弹出的窗口中按照下图进行设置，设置好后可点击Apply 查看结果；图21掩模图22设置掩模后的结果图③.在Densty Slice,选择File>Output to Class Image,将分割结果输出为ENVI 分类格式。

③.在ArcGIS 中打开该分类图，并为其添加标题、指北针和图例，合理布局，并将其导出为pdf 格式的文件。

图23密度切分图24分类结果图五．实验总结本实验从原始的环境小卫星CCD-1B 图像开始，反演植被覆盖图、并与前一时相的土地利用图进行差值比较，提取植被发生变化的区域，并通过密度切分为其制作分类图。

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《基于多源卫星数据的典型草原遥感估产研究》范文

《基于多源卫星数据的典型草原遥感估产研究》范文

《基于多源卫星数据的典型草原遥感估产研究》篇一一、引言草原是我国宝贵的自然资源，具有维持生态平衡和促进畜牧业发展的重要功能。

准确而快速地估测草原的产量是制定农业政策和决策的关键因素。

传统上，这种方法依赖于野外调查和人工采样。

然而，随着遥感技术的飞速发展，利用多源卫星数据进行草原遥感估产已经成为可能。

本文旨在探讨基于多源卫星数据的典型草原遥感估产方法，为草原资源管理和生态保护提供科学依据。

二、研究背景与意义随着遥感技术的不断进步，多源卫星数据在农业、林业、环境监测等领域得到了广泛应用。

利用多源卫星数据对典型草原进行遥感估产，不仅可以提高估产的准确性和效率，还可以实现对草原资源的实时监测和动态管理。

此外，该研究对于评估草原生态系统的健康状况、预测气候变化的影响以及指导畜牧业生产具有重要意义。

三、研究方法与数据来源本研究采用多源卫星数据，包括光学卫星数据和雷达卫星数据。

光学卫星数据主要用于获取草原的植被信息，而雷达卫星数据则可用于获取草原的地面形态和土壤信息。

通过对这些数据进行处理和分析，结合地面实测数据，建立草原遥感估产模型。

数据来源主要包括国内外公开的卫星遥感数据平台和地理信息系统数据库。

具体包括Landsat、Sentinel-2等光学卫星数据以及Radarsat等雷达卫星数据。

此外，还收集了地面实测数据，包括草原植被类型、产量、气象数据等。

四、研究内容与结果1. 数据预处理首先对多源卫星数据进行预处理，包括辐射定标、大气校正、图像配准等步骤。

通过这些预处理步骤，可以提高数据的信噪比和一致性，为后续分析提供高质量的遥感数据。

2. 遥感参数提取根据预处理后的数据，提取遥感参数。

包括植被指数、叶面积指数、土壤含水量等。

这些参数反映了草原的生长状况和健康程度，是进行遥感估产的重要依据。

3. 遥感估产模型构建结合地面实测数据和遥感参数，构建草原遥感估产模型。

本研究采用机器学习算法和统计方法进行建模，包括支持向量机、随机森林等算法。

草原监测图斑情况汇报

草原监测图斑情况汇报

草原监测图斑情况汇报尊敬的领导：根据草原监测图斑情况的汇报要求，我对我们所负责的草原监测工作进行了全面的调查和分析。

以下是我对草原监测图斑情况的汇报：首先，我们对草原进行了全面的遥感监测，利用高分辨率遥感影像对草原进行了图斑提取和分类。

经过分析，我们发现草原图斑类型主要包括草地、灌木林地、湿地和裸地等。

其中，草地是草原的主要类型，占据了大部分的面积，而灌木林地、湿地和裸地的面积相对较小。

通过对图斑变化的监测，我们也发现草原图斑的变化较为稳定，未出现明显的扩张或退化情况。

其次，我们对草原图斑进行了生态环境评价。

通过对不同类型图斑的生态环境指标进行分析，我们发现草地的生态环境质量较好，植被覆盖度高，土壤水分充足，适宜牧草生长。

而灌木林地、湿地和裸地的生态环境相对较差，存在着植被稀疏、土壤退化和水资源匮乏等问题。

在未来的草原保护和管理中，我们需要重点关注这些生态环境较差的图斑，采取相应的保护措施，促进生态环境的改善。

此外，我们还对草原图斑进行了资源利用状况的调查。

我们发现草地主要用于牧草生长和牲畜放牧，是草原的主要资源利用方式。

而灌木林地和湿地则往往被用于木材采集和捕捞等活动，存在着过度开发的情况。

在未来的草原管理中，我们需要合理规划资源利用，保护草原生态环境的同时，促进草原资源的可持续利用。

综上所述，通过对草原监测图斑情况的汇报，我们对草原的现状有了更加清晰的认识。

在未来的工作中，我们将继续加强对草原的监测和管理，促进草原生态环境的改善，推动草原资源的可持续利用。

谢谢！。

荒漠监测实施方案

荒漠监测实施方案

荒漠监测实施方案一、背景介绍荒漠化是指由于气候变化、人为活动等因素导致土地逐渐变得贫瘠、干燥，植被逐渐减少，甚至消失的现象。

荒漠化对生态环境和人类社会造成了严重的影响，因此对荒漠化的监测和防治显得尤为重要。

二、监测目的荒漠监测的目的是为了及时了解荒漠化的发展趋势，为荒漠化防治工作提供科学依据，保护生态环境，维护人类社会的可持续发展。

三、监测内容1. 土地覆盖监测：通过遥感技术对荒漠地区的土地覆盖情况进行监测，包括植被覆盖率、土地利用情况等。

2. 土壤监测：对荒漠地区的土壤进行监测，包括土壤质量、水分含量、盐碱情况等。

3. 气候监测：监测荒漠地区的气候变化情况，包括降水量、温度、风力等。

4. 生物多样性监测：对荒漠地区的生物多样性进行监测，包括动植物种类、数量、分布情况等。

四、监测方法1. 遥感技术：利用卫星遥感技术对荒漠地区进行定期监测，获取大范围、全面的监测数据。

2. 野外调查：组织专业人员对荒漠地区进行实地调查，获取详细、准确的监测数据。

3. 数据分析：利用地理信息系统等技术对监测数据进行整合、分析，形成监测报告。

五、监测成果应用1. 提供科学依据：监测成果可以为荒漠化防治工作提供科学依据，指导相关政策的制定和实施。

2. 生态修复：监测成果可以为荒漠地区的生态修复工作提供数据支持，促进植被的恢复和生态环境的改善。

3. 灾害预警：监测成果可以为荒漠地区的自然灾害预警提供数据支持，减少灾害带来的损失。

六、总结荒漠监测是保护生态环境、维护人类社会可持续发展的重要工作。

通过科学的监测方法和手段，及时了解荒漠化的发展趋势，为荒漠化防治工作提供科学依据，促进荒漠地区的生态修复和可持续发展。

希望各级政府和相关部门能够高度重视荒漠监测工作，加大投入，提高监测水平，共同保护好我们的家园。

遥感ENVI实验报告

遥感ENVI实验报告

目录前言 (3)一、实验目的 (3)二、实验内容 (3)三、实验时间 (3)四、组织人员 (3)1.专题概述 (4)2. 处理流程介绍 (4)2.1图像获取 (4)2.2数据读取和定标 (4)2.3图像配准 (5)2.4大气校正 (5)2.5反演模型构建及模型应用 (5)2.6植被变化 (6)3.详细处理过程 (7)3.1数据预处理 (7)3.1.1安装环境小卫星数据处理补丁 (7)3.1.2数据处理和定标 (7)3.1.3工程区裁剪 (9)3.1.4图像配准 (14)3.1.5大气校正 (17)3.1.6裁剪浑善达克区 (23)3.2植被覆盖度反演 (27)3.2.1计算归一化植被指数 (27)3.2.2计算植被覆盖度 (28)3.3植被变化监测 (29)3.3.1植被覆盖区提取 (29)3.3.2植被变化检测 (31)3.4成果后期处理与应用 (32)3.4.1植被变化区域图的背景值处理 (32)3.4.2植被变化区域制图 (33)实验心得 (36)前言一、实验目的1、掌握ENVI软件的基本操作。

2、掌握卫星影像的预处理的基本流程。

3、通过实习，学会自己去处理一些问题。

4、进一步提高学生分析问题、解决问题的能力，增强实践技能，并培养学生勇于动手、勤于动手、热爱本专业的思想。

5、深刻地理解和巩固基本理论知识,掌握基本技能和动手操作能力,提高综合观察分析问题的能力二、实习内容1、了解ENVI的基本操作。

2、实现影像图像的几何校正、融合、镶嵌及剪裁。

3、掌握ENVI对影像信息的提取4、了解ENVI的一些应用分析专题：基于环境小卫星的草原荒漠化监测一、专题概述浑善达克地区位于内蒙古草原阴山北麓锡林郭勒高原中部，是亚洲草原荒漠化土地东部边缘区的重要组成部分，经纬度在东经114°55’~116°38’，北纬41°46’~43°07’之间，平均海拔高度在1100 米左右。