遥感应用模型遥感反演土地变化检测
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基于遥感技术的土地利用变化监测土地利用变化监测是遥感技术在环境保护和土地资源管理中的重要应用之一。
通过遥感技术,可以获取大范围的、高分辨率的土地利用数据,并借助地理信息系统(GIS)进行分析和处理,以监测土地利用的变化情况,为土地资源的合理利用和保护提供科学依据。
本文将从遥感技术的原理、应用案例和未来发展等方面来详细介绍基于遥感技术的土地利用变化监测。
首先,遥感技术的原理是基于主动或被动的感知原理,通过接收、记录和解译地球表面的电磁辐射信息,获取地表物体的特征和信息。
在土地利用变化监测中,常用的遥感技术包括航空遥感和卫星遥感。
航空遥感是通过载人或无人驾驶的航空器携带传感器进行数据采集,具有高分辨率、高精度的优势;卫星遥感则是利用人造卫星携带的遥感传感器对地球表面进行观测,具有广域覆盖和周期性观测的特点。
通过遥感数据的获取和解译,可以得到土地利用类型、空间分布等信息。
基于遥感技术的土地利用变化监测的应用案例非常丰富。
例如,在城市化进程中,通过遥感技术可以实时监测城市扩张对周边农田、生态环境的影响,为城市规划和土地资源管理提供科学依据。
另外,遥感技术还可以用于森林资源的保护和管理,在林业、环境保护等领域具有广泛的应用。
此外,农业生产也是基于遥感技术的土地利用变化监测的重要应用领域之一。
通过监测农田的变化情况,可以及时调整农业生产布局和农业政策,提高农田的利用效率和农业生产的可持续性。
除此之外,在自然灾害的监测和评估、植被变化的监测等领域,遥感技术也发挥着重要的作用。
基于遥感技术的土地利用变化监测在未来的发展中也具有巨大的潜力。
随着科学技术的不断进步和遥感数据的不断更新,遥感技术的空间分辨率和时间分辨率将进一步提高,数据获取的成本也将进一步降低。
这将为土地利用变化的监测和分析提供更为准确和全面的数据基础。
同时,结合人工智能、大数据等技术,可以开展更加精细化的土地利用变化监测工作,为土地利用决策和资源管理提供更加科学的支持。
遥感技术在城市用地变化检测中的应用遥感技术在城市用地变化检测中起着重要的作用。
城市用地的变化是指城市内部土地利用的变动、土地利用种类的变动以及用地功能的改变。
随着城市化进程的加快,城市用地变化对城市的可持续发展和规划管理提出了挑战,如何精确地检测城市用地变化成为了城市规划和土地管理的重要任务之一。
遥感技术的应用可以提供高分辨率的空间信息,并能够定量分析城市用地的变化过程。
遥感技术可以提供高分辨率的影像数据,通过对城市区域的多时相遥感影像进行比对,可以准确地检测出城市用地的变化情况。
利用遥感影像可以获取到城市区域的详细信息,包括建筑物、道路、绿地等要素的分布情况,因此可以清楚地看到城市用地的变动情况。
通过对多时相影像的比对和分析,可以得出城市用地的变化率、变化区域和变化形式等信息。
遥感技术可以获取城市用地变化的时间序列数据,有助于掌握城市发展的动态变化。
城市用地的变化通常是一个长期的过程,通过遥感技术可以获取到不同时间点的影像数据,然后分析不同时间点之间的差异,可以得出城市用地的演变规律和发展趋势。
有了这些信息,城市规划部门可以更好地制定发展策略,合理规划城市用地,实现可持续发展。
遥感技术可以帮助识别城市用地变化的原因和驱动力。
利用遥感技术可以分析影响城市用地变化的因素,包括自然因素和人为因素。
通过遥感数据的分析,可以确定城市用地变化的主要驱动力,例如经济发展、人口增长、土地政策等。
这些信息对于城市规划和土地管理部门来说非常重要,可以帮助他们制定政策和措施,促进城市可持续发展。
遥感技术在城市用地变化检测中发挥着至关重要的作用。
通过遥感影像的获取和分析,可以准确地监测和掌握城市用地的变化情况,为城市规划和土地管理提供科学依据。
随着遥感技术的不断发展和提高,相信其在城市用地变化检测中的应用将会越来越广泛,为城市的可持续发展做出更大的贡献。
遥感技术在城市用地变化检测中的应用1. 引言1.1 背景介绍遥感技术在城市用地变化检测中的应用背景介绍:随着城市化进程的不断加快,城市用地变化日益频繁和复杂,城市规划和土地利用管理面临着巨大挑战。
传统的调查手段往往耗时耗力,而且不能及时准确地获取大范围的城市用地信息。
借助遥感技术在城市用地变化检测中的应用成为了一种重要的解决方案。
遥感技术通过卫星、航空和地面传感器获取的高分辨率影像数据,能够全面、快速地获取城市用地的信息,包括土地覆盖类型、建筑物分布、绿化率等多种参数。
利用遥感技术,可以实现对城市用地的时空变化进行监测和分析,为城市规划和土地管理提供科学依据。
遥感技术在城市用地变化检测中的应用具有重要意义。
它不仅可以帮助决策者更好地了解城市用地的变化趋势和特征,还可以提高城市规划的科学性和精准性。
通过遥感技术在城市用地变化检测中的应用,可以更好地实现城市可持续发展,提升城市的生态环境和人居品质。
1.2 研究意义研究城市用地变化对于提高城市规划和管理的科学性和精准性具有重要意义。
通过分析城市用地的变化情况,可以识别出城市用地利用效率较低的区域,进而优化城市布局,提高城市用地利用效率;可以监测城市用地的扩张速度和方向,引导城市发展朝着可持续的方向发展。
研究遥感技术在城市用地变化检测中的应用具有重要的现实意义和发展价值。
只有不断探索遥感技术在城市用地变化监测中的新方法和新技术,才能更好地服务城市规划和管理工作,推动城市可持续发展。
2. 正文2.1 遥感技术在城市用地变化检测中的原理遥感技术在城市用地变化检测中的原理是基于遥感传感器对地球表面的观测和数据获取。
通过遥感技术,可以获取城市用地的多波段、多时相、高分辨率的影像数据,包括光学遥感影像、雷达遥感影像等。
这些数据反映了城市用地的地物特征和变化情况。
遥感技术通过影像解译、特征提取和空间分析等方法,可以实现对城市用地进行精准的分类、识别和监测,进而实现城市用地变化检测。
遥感技术在城市用地变化检测中的应用近年来,城市化进程加速,城市用地的变化成为人们关注的焦点之一。
借助遥感技术,可以获取大面积、高分辨率的遥感影像数据,对城市用地的变化进行检测和分析。
本文将从遥感技术的原理和应用角度出发,探讨遥感技术在城市用地变化检测中的应用。
遥感技术是利用航空航天资源获取地球物体信息的一种方法。
遥感影像数据可以提供城市用地的时空信息,从而实现对城市用地变化的监测和分析。
常用的遥感技术包括空间分辨率高的光学遥感技术和时间分辨率高的雷达遥感技术。
通过对这些技术的应用,可以获取城市用地的高分辨率、多光谱、多角度的遥感影像数据,从而准确地判断城市用地的变化。
1. 建筑物提取和变化检测:利用遥感影像数据,可以快速高效地提取城市区域中的建筑物信息,包括建筑的轮廓、高度、体积等。
通过对多时相的遥感影像数据进行比较分析,可以检测出城市建筑物的变化情况,包括新增、拆除、改建等。
2. 土地利用和覆盖变化分析:利用遥感影像数据,可以对城市区域的土地利用和覆盖情况进行准确的分析和判断。
通过对多时相的遥感影像数据进行比较和分类,可以得到土地利用和覆盖的变化情况,包括农田转为城市用地、林地转为建筑用地等。
3. 城市绿化变化监测:城市绿化是城市用地变化中的重要一环。
利用遥感影像数据,可以获取城市绿化的空间分布、植被类型、植被密度等信息。
通过对多时相的遥感影像数据进行比较和分析,可以监测和评估城市绿化的变化情况,为城市规划和绿化管理提供科学依据。
4. 城市扩张和用地变化的模拟预测:利用遥感影像数据,可以获取城市用地的历史变化信息。
通过对历史数据的分析,可以模拟预测城市未来的扩张和用地变化趋势。
这对城市规划和土地资源管理具有重要意义,可以帮助决策者制定科学合理的城市发展策略。
如何使用遥感图像进行土地分类与变化监测遥感技术是一种通过使用航空器或卫星获取地球表面信息的方法。
借助遥感图像,人们能够更深入地了解土地利用和土地覆盖的变化情况。
本文将讨论如何使用遥感图像进行土地分类与变化监测。
一、遥感图像的类型遥感图像可以分为光学图像和雷达图像两大类。
光学图像是使用电磁波中的可见光、红外线等可见光谱范围内的光进行拍摄。
它们可以提供地表物体的形态和空间分布信息。
而雷达图像利用微波信号,可以在云层和天气条件下获取地表物体的信息。
二、土地分类土地分类是将土地按照特定的属性或特征划分为不同类别的过程。
遥感图像可以帮助进行土地分类,辅助研究者对土地利用进行判定。
利用遥感技术,人们可以进行监测和分析不同类型土地的面积、分布等信息。
土地分类的准确性对于其他领域的研究和规划十分重要,如环境保护、农业发展等。
三、土地变化监测土地变化监测是指通过对遥感图像进行时间序列分析,观察和分析土地利用和土地覆盖的变化过程。
遥感图像可以提供以往的历史数据,帮助掌握和分析土地利用的演变。
通过比较不同时间点的遥感图像,人们可以发现土地利用类型的变化以及可能的原因。
这有助于制定相关政策,优化土地利用结构。
四、土地分类与变化监测的方法1. 监督分类法:监督分类法是一种常用的土地分类方法。
它需要研究者提前准备一些样本数据,并对样本进行标记。
然后利用这些样本来训练分类器,使其能够自动识别遥感图像中的不同土地类别。
监督分类法具有较高的准确性和可重复性,但需要较大的人力和时间投入。
2. 非监督分类法:非监督分类法是另一种常用的土地分类方法。
它不需要事先准备样本数据,而是通过对遥感图像进行统计学分析,将相似的像素点划分到同一类别中。
这种方法可以自动发现潜在的土地类别,但分类结果可能存在一定的不确定性。
3. 变化检测方法:变化检测是通过比较不同时间点的遥感图像,观察土地利用和土地覆盖的变化情况。
一种常用的变化检测方法是基于像元的差异分析。
使用遥感技术进行土地覆盖变化检测的步骤遥感技术是一种通过卫星、飞机等远距离手段获取地球表面物体信息的技术。
在土地资源管理和环境保护领域,遥感技术被广泛应用于土地覆盖变化的检测和分析。
本文将介绍使用遥感技术进行土地覆盖变化检测的基本步骤。
首先,进行数据收集。
在进行土地覆盖变化检测时,需要获取多个时间点的遥感影像数据。
这些数据可以通过卫星遥感系统或飞机航拍获得。
一般来说,数据的时间跨度越大,可以观测到的土地覆盖变化越多。
然而,较短时间跨度的数据往往分辨率更高,对于细小的土地变化有更好的观测效果。
接下来,进行数据预处理。
遥感影像数据需要进行一系列的预处理步骤,以提高后续分析的准确性。
首先是辐射校正,即将原始数据转化为反射率或辐射亮度,以消除不同时间点影像之间的亮度差异。
其次是大气校正,通过建立大气传输模型来减少大气对遥感影像的影响。
此外,还可以进行影像配准,将不同时间点的影像进行几何校正,使其重叠区域一致。
然后,进行土地覆盖分类。
土地覆盖分类是指将遥感影像中的像素分配到不同的土地覆盖类别中。
常见的分类方法包括监督分类和非监督分类。
监督分类是基于训练样本进行分类,需要用户提供一定数量的代表性样本。
非监督分类是基于图像内部的统计规律进行分类,不需要用户先验知识。
根据研究需求,可以选择适合的分类方法。
接着,进行土地覆盖变化检测。
土地覆盖变化检测是将多个时间点的土地覆盖分类结果进行对比,找出变化的区域和类型。
常见的变化检测方法包括像元级变化检测和物体级变化检测。
像元级变化检测是比较相邻时期的像素分类结果,识别出由一个类别变为另一个类别的像素。
物体级变化检测则是将相邻时期的土地覆盖分类结果进行物体级别的对比,精细识别出不同土地物体的变化。
最后,进行精度评定和结果分析。
精度评定是对土地覆盖变化检测结果的准确性进行评估。
可以在一些已知变化的地区进行实地调查,与遥感检测结果进行对比,计算出准确性指标,如准确率和召回率。
遥感技术在城市用地变化检测中的应用一、遥感技术在城市用地变化检测中的原理遥感技术是通过卫星、飞机等载体对地面进行观测,获取地面信息的一种技术手段。
在城市用地变化检测中,遥感技术通过获取城市地表的影像数据,对城市用地进行分类、提取、变化分析等工作,实现对城市用地变化的监测和分析。
遥感技术的原理包括传感器的采集、数据的处理和分析、以及遥感图像的解译与应用。
在城市用地变化监测中,遥感技术主要应用于以下几个方面:1. 地物分类:通过遥感影像的解译,可以将城市地表的不同地物进行分类,如建筑物、水体、绿地等。
通过对不同地物的分类,可以了解城市地表的利用情况,为城市用地变化的监测奠定基础。
2. 用地变化检测:通过对不同时间段的遥感影像进行对比分析,可以检测出城市用地的变化情况,包括新增建筑物、用地扩张、绿地减少等。
这些变化信息可以帮助城市规划部门了解城市用地的演变过程,为未来的规划提供参考。
3. 空间分析:遥感技术可以对城市用地的空间分布进行分析,包括用地布局、开发强度、城市扩张方向等。
通过空间分析,可以揭示城市用地变化的规律性和趋势,为城市规划和土地利用管理提供科学依据。
二、遥感技术在城市用地变化监测中的应用遥感技术在城市用地变化监测中的应用具有以下特点:1. 快速高效:遥感技术可以通过卫星或飞机快速获取大范围的城市地表影像数据,能够迅速反映城市用地的变化情况,具有高效性和及时性。
2. 综合信息:遥感影像可以提供丰富的地物信息,包括建筑物、道路、水体、植被等,可以全面了解城市地表的利用状况,为城市用地变化监测提供全面的信息基础。
3. 大数据处理:遥感数据处理技术的发展,使得可以处理大规模、高分辨率的遥感影像数据,可以满足城市用地变化监测的需求。
遥感技术在城市用地变化监测中的应用可以帮助城市规划部门和土地管理部门开展城市用地的动态监测和分析,为城市规划和土地资源管理提供科学依据和数据支持。
具体应用包括城市用地变化的监测与分析、城市扩张的监测与预测、用地结构的调查与分析等。
遥感技术在土地使用变化监测中的应用近年来,随着城市化进程的不断推进和经济的快速发展,土地使用变化成为了一个备受关注的问题。
土地的合理利用和保护对于人类社会的可持续发展至关重要。
遥感技术作为一种非接触式的观测方法,具有快速、高效、广覆盖等优势,已经成为土地使用变化监测的重要工具。
本文将探索遥感技术在土地使用变化监测中的应用,从遥感数据获取、土地利用分类、变化检测以及监测结果评估等方面进行介绍分析。
首先,遥感技术在土地使用变化监测中的第一步是获取遥感数据。
遥感数据主要来源于卫星、航空器、无人机等。
通过这些平台获取的高分辨率、多光谱或高光谱的遥感影像能够提供丰富的土地信息,为土地使用变化的监测和分析提供了基础数据。
此外,遥感数据还可以多时相、长时间持续观测,从而获取土地使用动态变化的信息。
其次,土地利用分类是遥感技术在土地使用变化监测中的核心问题之一。
土地利用分类是将遥感影像中的像素点或区域划分为不同的土地类型,比如耕地、林地、水域等。
常用的土地利用分类方法包括支持向量机、随机森林、人工神经网络等。
这些方法可以通过提取影像的光谱、纹理、形状等特征,进行土地利用分类。
通过土地利用分类方法,可以得到每个时相的土地利用类型,为土地使用变化的检测和分析提供基础。
第三,遥感技术还可以用于土地使用变化的检测。
土地使用变化检测是通过对多时相的遥感影像进行比较,来分析和提取土地使用变化的信息。
常用的土地使用变化检测方法包括差异图像法、卷积神经网络、变化向量分析等。
这些方法可以通过比较特定时期的遥感影像,识别出土地使用变化的区域和类型。
通过土地使用变化检测,可以及时发现和监测土地的利用变化情况,为土地管理和规划提供科学的依据。
最后,监测结果的评估是遥感技术在土地使用变化监测中不可忽视的一环。
监测结果的准确性和可信度是评估遥感监测的关键指标。
通常,监测结果的评估可以采用对比样本调查、精度评定、误差矩阵等方法。
比较监测结果与实地调查结果的一致性,可以评估遥感监测的准确性。
遥感应用模型遥感反演土地变化检测(总44页)-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面,使用请直接删除遥感应用模型实习报告学院:班级:学号:姓名:日期:指导老师:Part1大冶研究区土地使用情况分析1.监督分类最大似然法2009年影像分类结果:分了4类:建筑,水体,裸地,植被2010年影像分类结果:2.栅格转矢量3.变化检测-叠加分析(1)先提取2009年和2010年分类图的建筑用地:2009年 2010年(2)变化检测(叠加分析)Chang=2010-20094.空间查询变化图层Chang与建设用地红线进行查询5.提取结果效果图:批而未用:用而未尽:正规使用:越界开发:未批先用将变化矢量图与2010年影像叠加显示:Part2:遥感反演与建模1.数据预处理1.安装环境卫星数据处理补丁将补丁放在…\ITT\IDL\IDL80\products\envi48\save_add目录下。
2.数据读取和定标主菜单->File->Open External File->HJ-1A/1B Tools,打开环境卫星数据处理补丁后,选择CCD,Input path选择环境卫星数据文件夹,点Search,设置输出路径,勾选“Calibration”“Layer Stacking”,点Apply,如下图:3.工程区裁剪由于整景影像范围太大了,进行几何校正之前,裁剪出我们需要的太湖及其周边区域。
1.打开上一步处理好的数据:HJ1B-CCD1-2.完成太湖及其周边区域的裁剪主菜单->File->Save File As->ENVI Standard,弹出New File Builder面板,单击Import File,弹出 Create New File Input File面板,选中Select Input File面板中的数据,单击Spatial Subset,弹出Select Spatial Subset面板,单击image弹出Subset by Image对话框,在其中裁剪出太湖及其周边区域,在几个对话框中单击ok,在New File Builder面板中,单击choose,设置保存路径,输出文件名4.几何校正(1)打开基准影像,选择Map-> Registration ->Automatic Registration :Image to Image ,选择基准影像的波段4作为匹配波段(2)选择被配准影像,选择band4作为匹配波段,在提示是否手动选择同名点时,选择否后,弹出Automatic Registration Parameters面板(3)在Automatic Registration Parameters面板中,设置下图参数单击ok执行基于像元值自动寻找同名点。
遥感数据反演模型及其在测绘中的应用一、引言遥感是指通过传感器对地面目标进行探测和信息记录的技术。
遥感数据反演模型是指通过遥感数据的分析和处理,根据已知的输入参数,推导出未知的输出参数的数学模型。
这一技术的应用使得测绘工作变得更加高效、准确,并且可以获取到大范围的地理信息数据。
本文将探讨遥感数据反演模型及其在测绘中的应用。
二、遥感数据反演模型的基本原理遥感数据反演模型的基本原理是通过分析和处理遥感数据,提取出地物特征,推导出地物的相关参数。
遥感数据一般包括光谱数据和雷达数据。
光谱数据通过测量不同波段的光电信号,反映出地表的光谱特征;雷达数据则通过测量目标物体与雷达波的相互作用,获取目标物体的散射特征。
在遥感数据反演模型中,常用的方法有统计方法、机器学习方法和物理模型方法。
统计方法是通过对大量遥感数据进行统计分析,建立统计模型,再根据输入参数进行预测。
机器学习方法则是通过训练数据集,建立预测模型,再利用该模型对未知参数进行预测。
物理模型方法则是通过对光学、电磁等物理原理的研究,建立物理模型,根据已知的输入参数计算出输出参数。
三、遥感数据反演模型在测绘中的应用1. 地表覆盖分类地表覆盖分类是遥感数据反演模型在测绘中最常见的应用之一。
通过运用统计方法或机器学习方法,可以将遥感图像中的像元分为不同的地物类别,如水体、森林、草地、建筑等。
这一过程对于土地利用规划、生态环境监测等领域具有重要意义。
2. 土壤湿度监测土壤湿度是农业生产中的重要参数,能够直接影响作物的生长和产量。
利用遥感数据反演模型,可以推测出地表土壤的湿度情况。
通过获取大范围的土壤湿度数据,农民可以根据实际情况进行适时的灌溉,提高农作物的产量和质量。
3. 土地沙化监测土地沙化是指由于自然力和人为活动导致的土地退化现象。
沙化会导致土地贫瘠、植被减少等问题。
通过遥感数据反演模型,可以有效监测土地沙化的程度和范围。
这一信息对于沙漠化防治和生态保护具有重要意义。
遥感技术在土地覆盖变化监测中的应用土地是人类生存和发展的重要基础,而土地覆盖的变化对于生态环境、资源管理和可持续发展等方面都有着深远的影响。
随着科技的不断进步,遥感技术作为一种高效、准确的监测手段,在土地覆盖变化监测中发挥着日益重要的作用。
遥感技术,简单来说,就是通过非接触的方式获取目标物体的信息。
它利用卫星、飞机等搭载的传感器,接收来自地面的电磁波辐射,并将其转化为图像或数据。
在土地覆盖变化监测中,遥感技术凭借其大范围、多时相、高分辨率等特点,能够为我们提供丰富而详细的土地信息。
首先,遥感技术可以实现大面积同步观测。
相较于传统的地面调查方法,需要耗费大量的人力、物力和时间,而且难以在短时间内获取大面积的土地覆盖数据。
遥感技术则能够在短时间内对大范围区域进行观测,迅速获取整个研究区域的土地覆盖状况。
这对于及时掌握土地覆盖的整体变化趋势非常关键,有助于决策者制定宏观的土地管理政策。
其次,遥感技术具有多光谱和高光谱观测能力。
多光谱遥感可以获取多个波段的电磁波信息,不同的土地覆盖类型在不同波段上的反射特性存在差异。
通过对这些波段信息的分析和处理,能够区分出森林、草地、农田、水体、城市建设用地等不同的土地覆盖类型。
而高光谱遥感则能够提供更精细的光谱信息,进一步提高土地覆盖分类的精度。
再者,遥感技术能够实现多时相监测。
通过对同一地区不同时间的遥感影像进行对比分析,可以清晰地观察到土地覆盖的变化情况。
比如,某片森林的砍伐、新城区的建设、农田的扩张或收缩等。
多时相监测不仅可以帮助我们了解土地覆盖变化的过程,还能够分析其变化的速度和趋势,为土地规划和管理提供重要的依据。
在实际应用中,遥感技术监测土地覆盖变化通常需要经过一系列的步骤。
首先是数据获取,选择合适的遥感数据源,如卫星影像(如Landsat、MODIS 等)、航空影像等。
然后是数据预处理,包括辐射校正、几何校正、图像增强等,以提高数据的质量和可用性。
接下来是土地覆盖分类,运用各种分类算法和模型,将遥感影像中的像元划分为不同的土地覆盖类型。
遥感技术在土地变化检测中的应用引言自从人类有了探索外界的欲望以来,地球的表面一直是我们极力了解的领域之一。
然而,由于地球的广阔和复杂性,使得我们难以深入了解地球的自然和人为变化。
在这方面,遥感技术的出现为我们提供了一种全新的解决方案。
本文将探讨遥感技术在土地变化检测中的应用。
一、遥感技术的基本原理遥感技术是利用卫星、飞机、无人机等平台获取地球表面信息的一种技术。
其基本原理是通过接收地球表面反射或辐射出的电磁波,并通过对波长、强度等信息的分析来获取地表的信息。
这种非接触式的探测方式使得遥感技术能够较为全面、快速地获取地球表面的数据。
二、土地变化检测的需求和挑战土地变化对于城市规划、环境保护等方面具有重要意义。
然而,由于土地变化的复杂性和多样性,传统的人工方式往往无法满足对大范围土地变化的检测需求。
因此,利用遥感技术进行土地变化检测成为一种有效的选择。
而要实现土地变化检测,需要克服一些挑战。
首先是数据获取的问题,遥感数据的获取通常需要使用卫星、飞机等平台进行,而这些平台的成本较高。
其次是数据处理的问题,遥感数据量庞大,如何对数据进行高效的处理和分析是一个难题。
此外,还需要考虑不同地区的特殊环境和气候条件对遥感数据的影响。
三、1. 土地利用与覆盖变化分析遥感技术可以通过获取不同时期的遥感图像并进行比对,来分析土地利用和覆盖的变化情况。
例如,可以通过对比不同年份的遥感图像来观察城市扩张、农田变化、森林退化等情况,进而为城市规划、生态保护等提供科学依据。
2. 土地资源监测与评估遥感技术可以帮助监测土地资源的变化和评估土地的质量。
通过获取不同波段的遥感数据,可以对土地的植被、水质、土壤质量等进行评估。
这样可以及时发现和预测植被退化、水源污染、土地荒漠化等问题,从而采取相应的保护和治理措施。
3. 灾害监测与防治遥感技术在土地灾害监测和防治方面也有广泛的应用。
通过获取高分辨率的遥感图像,可以及时监测到地震、洪水、滑坡等自然灾害的发生和演变情况。
遥感技术在城市用地变化检测中的应用随着城市化进程的加速,城市用地的变化成为了一个备受关注的问题。
而遥感技术因其高效、全面、实时的特点,逐渐成为了城市用地变化检测的重要工具之一。
遥感技术在城市用地变化检测中发挥着不可替代的作用,其应用不仅可以帮助城市规划者更加全面地了解城市用地情况,还可以为城市未来的发展提供重要的参考信息。
本文将详细介绍遥感技术在城市用地变化检测中的应用及其相关研究进展。
遥感技术利用卫星、航空器、无人机等载体通过搭载的传感器对地面进行高空、远距离的观测和采集,然后将采集到的信息转化成数字数据,通过遥感图像的处理、解译和分析,最终获取地表信息。
在城市用地变化检测中,遥感技术主要通过对城市地表的变化进行监测,包括建设用地的扩张、未利用土地的变化、自然资源的变化等,通过对这些变化的监测可以全面了解城市用地的演变情况。
遥感技术在城市用地变化检测中的基本原理包括以下几个方面:1. 影像获取:通过卫星、航空器或无人机搭载的传感器对城市地表进行高空、远距离的观测和采集,获取高分辨率的遥感影像。
2. 影像处理:通过遥感影像的预处理、校正、影像融合等处理,获取清晰、真实的城市地表影像。
3. 变化检测:通过遥感影像的解译、分析,对城市地表的变化进行监测,包括建设用地的扩张、未利用土地的变化、自然资源的变化等。
4. 变化分析:通过对城市地表的变化进行分析,获取城市用地变化的空间分布、变化规律等信息。
以上这些步骤将遥感技术与城市用地变化检测紧密地联系在一起,为城市用地变化的监测提供了技术手段和理论基础。
1. 建设用地扩张的监测随着城市化进程的不断推进,城市的建设用地不断扩张,如何监测和评估城市的建设用地扩张情况成为了一个重要的研究课题。
遥感技术通过获取大范围、高分辨率的遥感影像,可以快速、准确地监测城市建设用地的扩张情况。
通过对历年的遥感影像进行比对分析,可以获取城市建设用地的扩张速度、扩张方向、扩张规模等信息,为城市建设规划提供重要参考。
土地利用覆盖变化的遥感监测与评估一、引言土地利用覆盖是指土地表层的特定用途和覆盖物类型,包括自然和人为因素造成的土地利用变化和遥感反演信息。
土地利用变化是指围绕采矿、农业生产、城镇化等活动引起的土地利用类型、空间分布和数量的变化。
土地利用覆盖的变化对环境、社会和经济等方面都有重要影响。
遥感技术因其高时空分辨率的优势,成为土地利用变化的监测和评估的主要工具之一。
本文将介绍土地利用覆盖变化的遥感监测与评估。
二、土地利用覆盖的遥感监测1、土地利用类型的遥感提取遥感图像可以用来提取土地利用覆盖的类型,即通过不同的遥感数据和特征提取方法,将土地分为不同的类别。
卫星遥感数据通常包含可见光、红外线和微波等波段,这些波段对于不同土地类型有着不同的反射率和幅值。
目前,很多机构都建立了土地利用覆盖的分类系统,并使用计算机算法将遥感图像中的像元分为土地利用类型。
2、土地利用变化的遥感监测土地利用类型的遥感监测主要是通过对多个时间点的遥感图像进行比对,来获取土地利用变化的情况。
遥感图像之间的差异可以通过不同影像处理方法来识别出:例如,采用差值法比较遥感图像,以找出在两个时间段内的变化。
另外,基于实时遥感数据的土地利用变化监测已成为热门课题,在灾害和环境监测方面应用广泛。
例如,在洪水、旱灾和森林火灾等自然灾害事件中,机构可以及时使用遥感技术来获取事件现场遥感图像;通过比对灾区前后的遥感图像,能够更加准确地评估损失程度。
三、土地利用覆盖的评估方法1、定量评估方法定量评估方法主要是通过数理统计等方法来计算土地利用变化的程度和影响。
空间统计分析是其中的一种方法,可用于从差异显著的数据中分析出空间分布的趋势性和方向性。
还可以通过使用遥感数据评估土地利用变化,包括未被耕作土地、农田、家庭园地、热带雨林、稀树草原等特定土地环境的变化。
2、定性评估方法定性评估方法主要是通过专家讨论和政策文件来区分土地利用变化的重要性和适当的应对措施。
遥感技术在城市用地变化检测中的应用随着城市化进程的加速,城市面貌也在不断地变化,其中城市用地的变化是城市化进程中最为显著的变化之一。
为了解城市用地变化对城市发展的影响,需要进行用地变化的检测。
近年来,随着遥感技术的快速发展,其在城市用地变化检测领域中获得了广泛应用。
下面将详细介绍遥感技术在城市用地变化检测中的应用。
一、遥感技术的概述遥感技术是利用航空和卫星等平台获取和记录地球表面信息的科学和工程技术。
其主要包括光学遥感、微波遥感和激光雷达遥感等多种手段。
其中,光学遥感是最为常用的一种手段,其主要通过卫星拍摄地面影像,实现对地面信息的获取。
1.数据获取城市用地变化检测需要获取城市不同时期的影像数据,以对比分析不同时间节点的城市用地分布情况。
遥感技术可以通过卫星、飞机等平台获取高分辨率的城市影像数据,使得城市用地变化检测具有高时空分辨率、高效率的优势。
2.图像处理遥感图像处理是城市用地变化检测的关键环节。
通过遥感图像预处理、特征提取等方法,可以有效地提取城市用地信息,获得城市发展的时空变化情况。
常见的遥感图像处理方法包括图像分类、纹理分析、数字地形模型等。
3.变化检测城市用地变化检测的核心是通过比较不同时间段的影像数据,发现地物之间的空间位置或形态变化情况。
通常的方法是对两幅或多幅影像进行比较,通过像元对比、区域对比等方法,自动或半自动地检测出地物变化情况。
基于遥感技术,可以实现从像素级别到区域级别的自动变化检测。
4.结果分析通过对遥感图像的变化检测,可以获得城市用地变化的详细信息,如城市用地类型、面积变化、空间分布等情况。
同时,还可以分析城市用地变化的影响因素,如经济、环境等因素,并预测未来城市用地的变化趋势,为城市规划和管理提供科学依据。
1.广州市城市用地变化检测采用遥感技术对广州市2005-2018年的城市用地进行变化检测,发现广州市城市用地面积不断扩张,城市用地类型也发生了显著变化。
同时,还对城市用地变化对城市环境和经济发展的影响进行了分析,为广州市城市规划和管理提供了科学依据。
遥感科学与技术在土地利用变化监测中的应用在当今社会,随着人口的增长和经济的快速发展,土地利用的变化日益频繁和复杂。
了解土地利用的动态变化对于合理规划土地资源、保护环境、促进可持续发展具有至关重要的意义。
而遥感科学与技术的出现和不断发展,为土地利用变化监测提供了强大的工具和手段。
遥感,简单来说,就是不直接接触目标物,通过传感器接收来自目标物的电磁波信息,从而对目标物进行探测和识别的技术。
它就像我们的“千里眼”,能够从遥远的太空或者高空获取大范围的地表信息。
遥感技术在土地利用变化监测中的应用,首先体现在其能够提供大面积、多时相的土地覆盖信息。
通过不同时间获取的遥感影像,我们可以清晰地看到土地利用类型的变化情况。
比如,从耕地变为建设用地,或者从森林变为草地。
这些影像可以是光学影像,也可以是雷达影像,它们各有特点和优势。
光学影像能够提供清晰的地物纹理和色彩信息,对于分辨不同的土地利用类型非常有帮助。
而雷达影像则不受天气和光照条件的限制,在多云多雨的地区或者夜间也能正常工作。
在获取遥感影像后,接下来就是对影像进行处理和分析。
这需要运用到一系列的技术和方法,比如影像校正、增强、分类等。
影像校正是为了消除由于传感器本身的误差、地形起伏等因素造成的影像变形和失真,确保影像的准确性和可靠性。
影像增强则是为了突出影像中的有用信息,提高影像的清晰度和可辨识度。
而影像分类则是将影像中的每个像元划分到不同的土地利用类型中,这是遥感技术应用的关键环节之一。
在土地利用变化监测中,常用的分类方法有监督分类和非监督分类。
监督分类需要事先选择一些具有代表性的样本区域,并知道它们的土地利用类型,然后根据这些样本的特征来对整个影像进行分类。
非监督分类则不需要事先知道样本的类别,而是通过对影像数据的统计分析,自动将影像中的像元划分成不同的类别。
这两种分类方法各有优缺点,在实际应用中往往会结合使用,以提高分类的准确性。
除了分类,变化检测也是遥感技术在土地利用变化监测中的重要手段。
如何使用遥感与测绘技术进行土地利用变化监测与分析近年来,随着城市化进程的加快和经济发展的需求增加,土地利用变化成为了一个备受关注的问题。
了解土地利用变化对于制定合理的土地规划和环境管理至关重要。
遥感和测绘技术作为一种高效、快速获取土地信息的手段,在土地利用变化监测与分析方面发挥着重要的作用。
一、遥感技术在土地利用变化监测与分析中的应用遥感技术通过获取地面物体特异的电磁辐射信号,能够提供大范围、高分辨率的土地信息。
其主要应用于土地利用类型的提取与分类、土地利用状况的监测与变化分析。
1.土地利用类型的提取与分类遥感图像所获取的数据可以通过数字图像处理技术进行土地利用类型的提取与分类。
根据土地覆盖的不同特征,例如植被类型、水体分布、建筑物等,可以利用遥感影像进行分类,从而获得土地利用类型的分布情况。
这对于研究某一特定地区的土地利用状况提供了可行的手段。
2.土地利用状况的监测与变化分析通过遥感技术,可以获取大尺度的土地利用图像。
将不同时间段的遥感图像进行对比可以得到土地利用状况的变化信息。
这对于跟踪和监测土地的扩张、变化及其对环境的影响具有重要意义。
同时,通过遥感图像的解译和分析,还可以定量获取土地利用变化的空间分布和数量变化的信息,为土地利用规划和资源管理提供科学依据。
二、测绘技术在土地利用变化监测与分析中的应用测绘技术是通过对地面地物的测量和绘制,获取地理空间信息的一种方法。
主要应用于土地利用面积的计算与量化、土地利用空间分布的绘制与分析。
1.土地利用面积的计算与量化测绘技术可以通过对土地利用区域的测量和绘制,计算得到不同土地利用类型的面积,并将其量化为统计数据。
通过对土地利用面积和变化趋势的分析,可以评估土地利用效益和资源利用状况,为土地利用的合理规划和决策提供依据。
2.土地利用空间分布的绘制与分析利用测绘技术可以获取土地利用区域的几何形状和空间分布信息。
通过测绘制图,我们可以直观地了解土地利用的空间分布情况,并与其他地理信息数据进行叠加分析,如地形、气候、土壤等。
遥感技术在城市用地变化检测中的应用随着城市化进程的加速和人口增长的不断,城市用地变化日益成为研究的热点问题。
城市用地变化对城市的发展与规划、土地资源利用等方面产生着重要影响,因此对城市用地变化进行科学、准确的监测与分析显得尤为重要。
传统的用地调查方式费时费力且成本较高,然而遥感技术的应用为城市用地变化的监测提供了一种高效、快速、成本较低的手段。
本文将重点探讨遥感技术在城市用地变化检测中的应用。
一、遥感技术的基本原理遥感技术是指通过航天器、飞机、地面车辆、船只或者其他设备向所感兴趣的对象(如地球表面、大气、海洋等)进行信息获取,并且用于构建地图、监测环境以及进行资源管理等。
在城市用地变化监测中,遥感技术主要应用于获取城市地表信息,如土地利用、土地覆被等相关数据。
遥感技术大致分为被动式和主动式两类。
被动式遥感是指接收自然辐射,如可见光、红外线、微波等,而主动式遥感是指需要发射一定类型的电磁波,通过接收反射、散射、辐射来获取目标信息。
遥感技术还可以根据影像分辨率分为高分辨率遥感、中分辨率遥感和低分辨率遥感。
在城市用地变化监测中,通常会使用高分辨率的遥感影像,以便更清晰地捕捉到细微的城市用地变化信息。
二、遥感技术在城市用地变化检测中的应用1. 用地类型分类利用遥感技术获取的影像数据,结合数字图像处理和地理信息系统(GIS)技术,可以对城市用地进行分类,研究用地类型的空间分布情况,并了解各种用地类型面积的分布情况,为城市用地变化的空间分布方式提供了数据支撑。
2. 用地变化监测通过比较多期遥感影像,可以研究城市用地的历史变化情况,识别出城市用地发展的方向和方式。
在城市用地增长的过程中,可以通过遥感技术准确地提取出新增用地的情况,从而为城市规划和土地管理提供科学依据。
3. 用地利用评价利用遥感技术,可以对城市用地进行利用效率评价,了解城市用地的利用现状、效率和浪费情况,为城市土地资源的优化配置和可持续利用提供数据支持。
遥感技术在城市用地变化检测中的应用遥感技术是利用飞行器、卫星等远距离传感器获取地面信息的一种技术。
随着城市化进程的加速和城市用地的不断扩张,城市用地变化检测成为了一项重要的任务。
而遥感技术在城市用地变化检测中的应用,可以为城市规划、资源管理、环境保护等提供重要的支持和数据支撑。
本文将从遥感技术的基本原理、在城市用地变化检测中的应用案例等方面展开论述。
一、遥感技术的基本原理遥感技术是利用遥感器对地球表面进行观测,并利用这些观测数据进行信息提取、分析和解译的技术手段。
遥感技术的基本原理是通过飞行器、卫星等平台将电磁波辐射接收器(遥感器)安装在高空,通过其在特定波段上接收地面反射、散射和辐射的电磁波,然后将这些接收的信号转换成数字信号,再经过数字图像处理和分析,最终得到地面对象的信息。
根据地面目标对辐射的反射和辐射特性不同,可以获得不同类型的地面信息,如植被、水体、建筑物等。
1. 用地类型分类遥感技术可以通过获取地面特定波段的电磁波数据,利用数字图像处理和特征提取技术,对城市范围内的不同用地进行分类和识别。
通过获取城市不同地物的光谱特征,可以将城市用地分为建筑区、工业区、居民区、绿地、水域等不同类型,从而实现对城市用地的一般性分类。
这为城市规划、资源管理、环境保护等提供了重要的数据基础。
2. 用地变化监测城市用地在城市化过程中会发生频繁的变化,如新增建筑、道路扩建、绿地减少等。
遥感技术可以通过多期遥感影像的比对分析,实现对城市用地变化的监测和分析。
通过获取城市不同时间点的遥感影像,可以对比分析不同时间段的建筑物、绿地、水域等地物的变化情况,从而了解城市用地的动态变化趋势,为城市规划和管理提供科学的数据支撑。
3. 地表覆盖检测城市用地覆盖类型的变化对城市生态环境、资源利用等方面产生重要影响。
利用遥感技术可以实现对城市地表覆盖类型的自动提取和变化监测。
通过对城市不同时间段的遥感影像进行地表覆盖类型的比对分析,可以实现对城市地表覆盖类型的变化监测,为城市生态环境保护、资源管理等提供重要的数据支持。
遥感技术在城市用地变化检测中的应用遥感技术是指通过卫星、飞机和无人机等设备获取地球表面信息的技术。
在城市用地变化检测中,遥感技术具有广泛的应用,能够高效、准确地监测和分析城市用地变化情况。
本文将从遥感技术的基本原理、应用领域以及对城市用地变化的监测和分析等方面进行探讨。
遥感技术的基本原理是利用卫星、飞机和无人机等载体搭载的传感器对地球表面进行成像和数据采集。
遥感技术可以获取大范围、高分辨率的地球表面图像,其中包括城市区域的用地信息。
遥感图像可以提供城市用地的空间分布和变化趋势等重要信息,为城市规划与管理提供科学依据。
遥感技术可以监测城市用地的变化过程。
通过比对不同时间点的遥感图像,可以准确地检测出城市用地的变化情况,如新建的建筑物、道路的扩建和土地利用类型的变化等。
这些变化信息可以用于评估城市发展的速度和趋势,以及城市土地的合理利用程度。
遥感技术还可以进行城市地表和土地利用/覆盖变化的量化分析。
通过对遥感图像的数字解译和分类,可以得到城市用地的详细分类和统计数据,如不同类型的建筑面积、绿地覆盖率和道路网络密度等。
这些数据可以为城市规划、环境保护和资源管理等决策提供科学依据。
遥感技术还可以整合其他地理信息系统(GIS)数据,实现城市用地变化的空间分析。
通过将遥感图像与地理数据进行叠加和分析,可以更好地理解城市用地变化的空间分布规律和影响因素。
这有助于更好地规划和管理城市用地资源。
遥感技术在城市用地变化检测中有着重要的应用价值。
它能够快速获取大范围的遥感图像数据,提供城市用地的空间分布和变化情况。
通过数据处理和分析技术,可以准确地检测和量化城市用地的变化,并为城市规划和土地管理提供科学依据。
充分利用遥感技术进行城市用地变化检测,具有重要的实践意义和研究价值。
遥感应用模型实习报告学院:班级:学号:姓名:日期:指导老师:Part1大冶研究区土地使用情况分析1.监督分类最大似然法2009年影像分类结果:分了4类:建筑,水体,裸地,植被2010年影像分类结果:2.栅格转矢量3.变化检测-叠加分析(1)先提取2009年和2010年分类图的建筑用地:2009年 2010年(2)变化检测(叠加分析)Chang=2010-20094.空间查询变化图层Chang与建设用地红线进行查询5.提取结果效果图:批而未用:用而未尽:正规使用:未批先用将变化矢量图与2010年影像叠加显示:Part2:遥感反演与建模1.数据预处理1.安装环境卫星数据处理补丁将ENVI_HJ1A1B_Tools.sav补丁放在…\ITT\IDL\IDL80\products\envi48\save_add目录下。
2.数据读取和定标主菜单->File->Open External File->HJ-1A/1B Tools,打开环境卫星数据处理补丁后,选择CCD,Input path选择环境卫星数据文件夹,点Search,设置输出路径,勾选“Calibration”“Layer Stacking”,点Apply,如下图:3.工程区裁剪由于整景影像范围太大了,进行几何校正之前,裁剪出我们需要的太湖及其周边区域。
1.打开上一步处理好的数据:HJ1B-CCD1- Calbrated_LayerStacking.img2.完成太湖及其周边区域的裁剪主菜单->File->Save File As->ENVI Standard,弹出New File Builder面板,单击Import File,弹出 Create New File Input File面板,选中Select Input File面板中的数据,单击Spatial Subset,弹出Select Spatial Subset面板,单击image弹出Subset by Image对话框,在其中裁剪出太湖及其周边区域,在几个对话框中单击ok,在New File Builder面板中,单击choose,设置保存路径,输出文件名HJ1B-CCD1-Cal-sub.img4.几何校正(1)打开基准影像TM_baseimage.img,选择Map-> Registration ->AutomaticRegistration:Image to Image,选择基准影像TM_baseimage.img的波段4作为匹配波段(2)选择被配准影像,选择band4作为匹配波段,在提示是否手动选择同名点时,选择否后,弹出Automatic Registration Parameters面板(3)在Automatic Registration Parameters面板中,设置下图参数单击ok执行基于像元值自动寻找同名点。
对于RMS高的点直接删除,水域中的点由于没有固定参考物都删掉,湖岸线的点RMS高的点可以直接删掉,或者在两个影像的ZOOM窗口上将十字光标定位到正确位置,再点击Update进行微调,在缺少控制点的地方手动添加一些控制点。
调整控制点,直到总的RMS小于1时,完成控制点的选择,点击Ground Control Points Selection上的File->Save GCPs to ASCII,保存控制点。
(4)在Ground Control Points Selection面板上,选择Options->Warp File(AsImageMap)选择校正文件。
在校正参数面板中,投影参数默认。
在X和Y的像元大小输入30,按回车,图像输出大小自动更改。
选择输出路径和文件名,点击ok进行Image Registration。
(5)打开基准影像和校正影像,在显示校正后影像的窗口中,右键选择 Geographic Link命令,选择显示图像的两个窗口,打开十字光标查看校正结果。
5.大气校正环境小卫星提供了波谱响应函数,以文本形式提供第一列表示波长(nm),后面4列分别表示4个波段对应波长的波谱响应函值。
为了做大气校正,需要制作波谱曲线来描述波谱响应函数,用于大气校正(波谱响应函数与CCD型号相对应)(1)制作波谱响应函数主菜单Window->Start New Plot Window,打开ENVI Plot Window面板,选择File->Input Data->ASCII,导入681_HJ1BCCD1文本文件,波长单位选择Nanometers,单击ok。
在绘制窗口出现了4条曲线,选择Edit->Data Parameters,编辑每条线的名称为b1,b2,b3,b4,便于区别选择File->Save Plot As->Spectral Library,在Output Plots to Spectral Library窗口中,单击Select All Items,单击ok。
在Output Spectral Library面板中,选择输出路径和文件名“HJ1BCCD1光谱响应”,单击ok,将波谱曲线保存为波谱库文件。
(2)FLASSH大气校正选择主菜单Basic Tools->Convert Data(BSQ 、BIL、 BIP )选择校正后的影像,在Convert File Parameters中选择BIL,选择Convert In Place:yes,单击ok。
主菜单Spectral->FLAASH,打开FLAASH大气校正模块,点击Input Radiance Image,选择BIL格式的,在弹出的Radiance Scale Factors面板中,选择Use single scale factor for all bands,在此Single scale factor选择默认:10,单击ok。
设置输出路径及文件名,传感器基本信息设置数据可以从数据头文件.XML中读取大气模型选MLS,气溶胶模型选Rural,气溶胶反演方法选None,能见度给40km单击Multispectral Setting按钮,在Filter Function File导入之前做好的光谱响应曲线“HJ1BCCD1光谱响应”,单击ok。
单击Advanced Settingsa按钮,Tile Size 设置为100,点击ok。
在大气校正模块中,单击apply,进行大气校正。
校正完成后检查校正结果,分别加载校正前后的影像,将两幅影像进行地理链接,移动到植被区域,在影像上右键选择Z Profile打开光谱曲线窗口,显示两幅图像同一位置的光谱曲线。
左边为大气校正前,右边为大气校正后:6.区域裁剪打开大气校正后的图像dqjz.img,在image窗口中选择Overlay->Vectors,打开Vector Parameters窗口,选择File->Open Vector File,打开taihu_based.shp。
选择正确的投影类型,弹出Available Vectors List面板,选择该矢量文件,点击Load Selected,选择显示图像的Display,点击ok,将矢量叠加在影像上。
在Available Vectors List面板,选择File->Export Layers to ROI,在Select Data File to Associate with new ROI面板中选择影像,点击ok,在弹出的对话框中选择Convert all records of an EVF layer to one ROI,点击ok,将矢量转化为ROI;在图像窗口,选择Overlay->Region of Interest,打开ROI面板,选择File->Subset Data via ROIs,在Select Input File to Subset via ROI中,选择影像,单击ok;在Spatial Subset via ROI Parameters中选择太湖ROI,Mask pixels outside of ROI选择Yes;设置输出路径及文件名dqjz-taihu.img,单击ok。
2.反演建模(1)获取采样星上数据使用Basic Tool->Bandmath,在Enter an expression下面输入表达式:float(b4)/b3,单击Add to List,单击ok,在Variables to Bands Pairings面板中选择第3、4波段对应b3、b4,设置输出路径和文件名“b4除b3”点击ok,计算得到比值图像;在display中显示比值图像,选择overlay->Region Of Interest,打开ROI Tool 在ROI Tool 中,选择ROI_Type->Input Points from ASCII,选择文本格式的反演点.txt,x选择经度3,y选纬度2,These point comprise:Individual Points设置投影信息后,点击ok,将实地调查的点位信息加载到图像中。
在ROI TOOL中,选择File->Output ROIs to ASCII。
选择b4/b3的图像,在Output ROIs to ASCII Parameters面板中选择ROI点,单击Edit Output ASCII Form,在输出内容设置面板中,选择ID、经纬度(Geo Location)、波段像元值(Band Values)模型参数反演:叶绿素反演:1.线性模型2.指数模型3.对数模型Part3 QiuckBird数据融合后分类提取1.影像融合(1)多光谱影像重采样在MapGis中查看影像信息后,可知多光谱影像分辨率为2.4m,全色影像分辨率为0.6m,在进行影像融合前先对多光谱影像重采样,使其分辨率与全色影像的分辨率一样。
重采样前:重采样后:(2)裁剪由于整幅影像太大,处理起来计算机要允许很长时间,于是先对影像裁剪出光谷附近的部分区域。
记录下裁剪后的多光谱影像的行列值,对高分辨率的全色影像做相同区域的裁剪:(3)影像融合对影像进行加权融合法融合融合后影像:(4)影像融合精度评价2.监督分类(最大似然法)原始影像:选取AOI区:分类结果:精度评价:专题图:2.非监督分类(IsoData)分类结果:精度评价:面积统计:3.面向对象分类分类结果:精度评价:Part4总结本次实习主要分为三大部分,土地利用变化检测,叶绿素反演,分类。
在这三块中主要用的的软件有MapGIS和ENVI4.5。