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1、专题五 基于ENVI的动态监测,Change Detection,1、动态监测概述,(1)图像直接比较法 图像直接比较法是对经过配准的两个时相遥感影像中像元值直接进行运算和变换处理,找出变化的区域。目前常用的光谱数据直接比较法包括图像差值法、图像比值法、植被指数比较法、主成分分析法、光谱特征变异法、假彩色合成法、波段替换法、变化矢量分析法、波段交叉相关分析以及混合检测法等。 (2)分类后比较法 分类后结果比较法是最为常见的方法,是将经过配准的两个时相遥感影像分别进行分类,然后比较分类结果得到变化检测信息。虽然该方法的精度依赖于分别分类时的精度和分类标准的一致性,但在实际应用中仍然非常有效,该方

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2、法的核心是基于分类基础上发现变化信息土地利用转移矩阵。,(3)直接分类法 结合了图像直接比较法和分类后结果比较法的思想,常见的方法有:多时相主成分分析后分类法、多时相组合后分类法等。 多时相主成分分析后分类法 当地物属性发生变化时,必将导致其在影像某几个波段上的值发生变化,所以只要找出两时相影像中对应波段值的差别并确定这些差别的范围,便可发现变化信息。在具体工作中将两时相的影像各波段组合成一个两倍于原影像波段数的新影像,并对该影像作PC变换。 由于变换结果前几个分量上集中了两个影像的主要信息,而后几个分量则反映出了两影像的差别信息,因此可以试着抽取后几个分量进行波段组合来发现变化信息。,2、动

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3、态检测关键技术一、数据源的选择 由于动态检测需要多时相数据,数据源选择时候大气校正 双波段比值法,除了考虑检测范围、检测精度外,重点还需要考虑物候和影像成像条件。物候和成像条件都会给变化信息带来很大的噪声,当然了,经过一些图像处理过程可以一定程度上减少这方面的噪声。,二、数据预处理动态检测过程中,非常重要的两个预处理过程是影像配准和大气校正。影像配准 影像的配准可以有单个文件的精确几何校正来保证,也可以有一个文件作为基准来配置另一个时相的文件。相对大气校正() 在多时相遥感图像中,除了地物的变化会引起图像中辐射值的变化外,不变的地物在不同时相图像中的辐射值也会有差异。辐射校正是消除非地物变化所造成的图像辐射值改变的

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4、有效方法。 按照校正后的结果可以分为2种,绝对辐射校正方法和相对辐射校正方法。绝对辐射校正方法是将遥感图像的DN(Digital Number)值转换为真实地表反射率的方法,它需要获取影像过境时的地表测量数据,并考虑地形起伏等因素来校正大气和传感器的影响,因此这类方法一般都很复杂。 相对辐射校正是将一图像作为参考(或基准)图像,调整另一图像的DN值,使得两时相影像上同名的地物具有相同的DN值,这个过程也叫多时相遥感图像的光谱归一化。在动态检测中,相对大气校正用的还是比较多。,三、变化检测方法选择 地表变化信息可分为两种,一是转化(Conversion),另一是改变(Modification),

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5、前者是土地从一种土地覆盖类型向另一种类型的转化,如草地转变为农田、森林转变为牧场,后者是一种土地覆盖类型内部条件(结构和功能)的变化,如森林由密变疏或由一种树种组成变成另外一种组成的改变、植物群落生物量、生产力、物候现象变化。所以我们在选用变换检测方法时候应考虑这点,比如做植被生物量的监测,就属于改变,如果选用分类后处理的方法就不管用了。反过来基于图像直接比较法,不能够直接确定变化区域是属于何种变化类型,需要实地调查与图像对比等一系列步骤才能确定变化类型,这对于土地利用变化监测时候,则需要慎重考虑用此类方法。,四、变化信息提取方法的选择有些变化检测方法得到的变化信息是单波段,如图像直接比较法,

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6、监督与非监督分类法作用就不是很大,可以考虑用影像分割和面向对象特征提取方法。而且图像直接比较法在确定是否变化时,往往需要确定一定的阈值,而阈值的确定则会直接影响变化信息提取的准确性,阈值的确定常见的如直方图法,样本挖掘法(C4.5算法)等。,基于ENVI的动态检测,Basic Tools compute difference Map(直接比较)Basic Tools change detection(分类后比较)Classificationchange detectionSpectralchange detection ,基于ENVI的动态检测,一、图像直接比较法 ENVI中的图像直接比较法就

7、是对两时相影像做差值或者比值运算,整合了一些预处理功能,如数据值归一化和单位的统一。下面以经过配准的两时相影像为例介绍这个功能的使用。(1)单击主菜单-File-Open Image File,将两时相影像同时打开,并用Display Link功能查看变化区域。(2)单击主菜单-Basic Tools-Change Detection-Compute Difference Map,分别选择前一时相影像一个波段和后一时相影像的一个波段。(3)在Compute Difference Map Input Parameters面板中,可以选择计算方法(差值或者比值)、归一化(0-1)和单位统一,设置变

8、化等级以及设置变化等级划分阈值。单击Define Class Thresholds按钮,可以对每一个变化范围进行划分,如图1所示。选择一个路径输出。,二、分类后比较法ENVI中的分类后比较法是通过比较两时相影像分类结果,获得变化类型、面积、百分比等。下面介绍这个工具的使用。(1)单击 主菜单-File-Open Image File,将两时相的分类图打开。(2)单击 主菜单-Basic Tools-Change Detection-Change Detection Statistics,选择前后时相的分类图。(3)在Define Equivalent Class面板中,如果两个时相的分类图命名规则一直大气校正 双波段比值法,则会自动将两时相上的类别关联;否则需要在Initial State Class和Final State Class列表中手动选择相对应的类别,如图3所示,点击Ok按钮。,三、流程化图像处理工具动态监测 ENVI的流程图像处理工具中集成了动态监测功能,它集成了影像配准和变化信息发现过程等,下面介绍这个工具的使用。(1)单击主菜单-Spectral-SPEAR Tools-Change Detection,打开流程化图像处理工具中的动态监测功能,分别将两时相影像文件输入,单击Next按钮。,图像直接比较法实验结果,分类后比较法实验结果,变化的水域示意图,

1 研究区土地利用状况简介研究区域为我的家乡沧县,隶属于河北省沧州市,位于位于河北省东南部、冀中平原东部。全县总面积15.33万公顷。包括4个镇、15个乡:旧州镇、兴济镇、杜生镇、崔尔庄镇、薛官屯乡、捷地回族乡、张官屯乡、李天木回族乡、风化店乡、姚官屯乡、杜林回族乡、汪家铺乡、刘家庙乡、仵龙堂乡、大官厅乡、高川乡、黄递铺乡、大褚村回族乡、纸房头乡。沧县地貌低而平,属冲积平原。其特点是平坦宽阔。自高川一带海拔11米,到县境东北部降至4米,地面坡降为4%至6%。河流密布且大致平行。据我所了解,县内为平原地区,非常平坦,大部分土地均为耕地,大片耕地围绕在零零散散的村庄周围。2 研究步骤及方法研究步骤主要为(1)遥感图像的获取;(2)遥感图像的预处理(包括图像融合、图像裁剪、图像增强);(3)图像分类(主要包括监督分类、非监督分类、基于专家知识的决策树分类以及不同分类方法分类结果的评价);(4)分类后处理(主要包括聚类处理、分类统计);(5)专题图的制作。本研究在图像预处理阶段没有进行大气校正。因为了解到大气校正的目的是消除大气和光照等因素对地物反射的影响,获得地表的反射率、辐射率、地表温度等真实物理模型参数,用来消除大气中的水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷、臭氧等对对地物反射的影响。

如果我们想要了解某一物体表面的光谱属性,我们必须将它的反射信息从大气和太阳的信息中分离出来,这就需要进行大气校正过程。比如对植物的长势的定量研究就必须进行大气校正,但是我们只进行遥感图像的分类,并不过分关注物体表面的光谱属性,则不需要进行大气校正。本研究用到的主要软件是ENVI5.3,另外还用到了ArcMap10.6进行专题图的制作。2.1 遥感图像的获取一般来说,用于全球变化研究的土地利用与土地覆盖的遥感,大区域范围研究一般采用低分辨率的大尺度图像(如NOAA/AVHRR 1km数据),而局部区域的土地利 用调查一般采用高精度高分辨率的MSS图像、TM图像、SPOT图像或它们之间的结合等。选择图像类型时,应考虑到研究区域的大小、研究的目的、意义等,以达到要求的精度,并避免造成不必要的浪费。多方考虑,决定用精度较高而且容易获得的Landsat8影像进行研究区域土地利用的分类。Landsat8是2013年2月11日发射的Landsat系列最新卫星,携带有OLI陆地成像仪和TIRS热红外传感器,Landsat8的OLI陆地成像仪包括9个波段,OLI包括了ETM+传感器所有的波段,为了避免大气吸收特征,OLI对波段进行了重新调整,比较大的调整是OLI Band5(0.845-0.885μm),排除了0.825μm处水汽吸收特征;OLI全色波段Band8波段范围较窄,这种方式可以在全色图像上更好区分植被和无植被特征;此外,还有两个新增的波段:蓝色波段 (band 1:0.433-0.453μm)主要应用海岸带观测,短波红外波段(band 9:1.360-1.390μm)包括水汽强吸收特征可用于云检测;近红外band5和短波红外band9与MODIS对应的波段接近,TIRS包括2个单独的热红外波段。下表是Landsat8中OLI和TIRS两个传感器波段说明:表1:Landsat8数据波段参数

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具体操作步骤:

(1)在地理空间数据云-高级检索中输入行政区,搜索我的家乡(河北省沧州市沧县)检索结果,点击左边搜索出来的图像,图像的范围就会在右边以淡蓝色框显示,找能覆盖研究区域的图像,条带号为123如何利用直方图进行大气校正操作,行编号是33, 直接在这个页面找具有下载源的图像。

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(2)或者直接在数据资源中选择Landsat 8 OLI_TIRS卫星数字产品根据条带号和行编号进行检索,选择有数据源的进行下载。

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(3)下载的文件名为:LC821LGN00(代码含义为LC8:Landsat-8卫星;123:WRS path;033:WRS row;2019:影像获得年份;021:影像获得日期,从1月1日为1算起累计;LGN;接站代码;00:产品级别),里面包含着以下文件,共有是一个单波段文件(tif),和一个BAQ波段影像(用于影像质量评估如何利用直方图进行大气校正操作,可用于构建某些光谱分析的mask文件,比如去除云雪影响)。

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2.2 遥感图像的预处理2.2.1 图像融合图像融合,是将低空间分辨率的多光谱影像或高光谱数据与高空间分辨率的单波段影像重采样生成一副高分辨率多光谱影像的遥感图像处理技术,使得处理后的影像既有较高的空间分辨率,又具有多光谱特征。融合的方法有IHS变换、Brovey 变换、乘积运算(CN)、PCA 变换、Gram-schmidtPan Sharpening(GS)。比较推荐使用的是GS融合方法,它改进了 PCA 中信息过分集中的问题,不受波段限制,较好的保持空间纹理信息,尤其能高保真保持光谱特征。专为最新高空间分辨率影像设计,能较好保持影像的纹理和光谱信息。在本研究中,用GS融合方法进行图像融合,将30米的多光谱数据,和15米的全色数据(band8)进行融合,能得到非常好的融合效果。注意在图像融合之前不要做辐射定标和大气校正,否则融合结果颜色失真严重,所以最好使用原始多光谱影像和全色影像用Gram-Schmidt Pan Sharpening方法融合。具体步骤如下:(1)打开LC08_L1TP_123033_20190121_20190201_01_T1_MTL.txt,得到以下视图

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(2)工具箱中,双击Image Sharpening->Gram-Schmidt Pan Sharpening;(3)对话框中先选择多光谱数据文件,点击OK,再选择全色数据文件,点击OK;

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(4)在Pan Sharpening Parameters参数面板,选择传感器类型为:Iandsat8_oli,重采样方法选择Cubic Convolution(三重卷积方法),设置输出路径和文件名;

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(5)融合前和融合后影像对比

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(a)融合前的多光谱数据

(b)融合后的多光谱数据

2.2.2 图像裁剪

由于图像是一个大的方形区域,包括了沧州、保定、廊坊和天津的一些区域,本研究只对沧县进行土地利用类型的分类。需要按照家乡沧县的shapefile文件的范围和形状对融合后的影像进行图像裁剪。采用不规则分幅裁剪的方式:(1)打开图像融合后的影像Landsat8-GS1.dat,按 Linear2%拉伸显示。

(2)打开裁剪使用河北省沧州市沧县的矢量文件cangxian.shp,待裁剪的影像上就有了矢量数据。

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(3)在 Toolbox 中, 打开 Regions of Interest /SubsetData from ROIs。Select Input File 选择Landsat8-GS1.dat,点击 OK.

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(4)打开Subset Data from ROIs Parameters 面板;设置以下参数:

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(5)选择输出路径和文件名,单击 OK 执行图像裁剪。结果如下:

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(6)将背景无图区域的黑色变成透明,在toolbox中打开Raster Management/Edit ENVI Header工具,选择landsat8-GS1_subset.dat。点击左上角的“+Add”,找到“Data Ignore value”,点击OK;下滑在页面底端找到“Data Ignore Value”,并填入值0,然后点击OK。

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(7)最后的结果图,黑边消失

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2.2.3 图像增强通过对图像数据采用各种图像增强算法,可以提高图像的目视效果,方便人工目视解译、图像分类中样本选取等。图像增强的主要目的是增强图像,以便处理结果图像比原始图像更适用于特定的应用要求。对于图像分类,特别是监督分类的训练样本的定义主要靠目视解译,因此在分类前对图像进行增强处理就变得尤为重要。常用的图像增强工具有空间域增强处理、辐射增强处理、光谱增强处理、傅里叶变换、波段组合图像增强。空间域增强处理是通过直接改变图像中单个像元及相邻像元的灰度值来增强图像,这种增强方式往往是有目的的,如增强图像中的线状物体的细部部分或者主干部分等;辐射增强处理是通过对单个像元的灰度值进行变换处理来增强处理,如直方图匹配、直方图拉伸、去除条带噪声处理等;光谱增强处理是基于多光谱数据对波段进行变换达到图像增强处理,如主成分变换、独立主成分变换、色彩空间变换和色彩拉伸等;傅里叶变换是将图像从空间域转换到频率域,主要用于消除周期性噪声,还可以消除由于传感器异常引起的规律性错误;波段组合增强是根据不同用途选择不同波长范围内的波段作为RGB分量合成RGB彩色图像,如经常用到的自然彩色图像、标准假彩色图像,模拟真彩色图像等(参照表2:OLI波段合成及表3:Landsat TM波段合成总结说明)。表2:OLI波段合成表

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表3:Landsat TM波段合成总结说明

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根据我们进行遥感图像分类的目的,选择应用较为广泛且操作较为简单的辐射增强处理,对几种直方图拉伸的结果进行比较,如Linear 1% (1%线性拉伸)、Linear2% (2%线性拉伸)、Linear 5%(5%线性拉伸)、Equalization (直方图均衡化拉伸)、Gaussian (高斯拉伸)、Square Root (平方根拉伸)、Logarithmic(对数拉伸)等。根据结果最终选择较容易判断地物的2%线性拉伸处理。在分类过程中对于目视解译分辨不出来的地物可以进行波段组合图像增强,选择不同的RGB组成波段,对特定的地物进行增强(结合表2和表3),我们的研究区域的一些较好的波段组合结果如下:(1)真彩色合成

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(2)764波段合成,水体、植被和裸地可以很好区分,水体发黑,植被发绿,裸地是深蓝色

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(3)652波段合成,植被和裸地得到了很好的区分,植被是绿色,裸地是褐色

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(4)743波段合成,对居民地和水体有了很好的区分,居民地比较亮,水体比较黑

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(5)波段345对水系、居民地和植被有很好的区分,居民地是绿色,水体是红色,林地是很深的蓝紫色较粗糙,耕地是比较规整细腻的蓝紫色。

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主要参考资料1.邓书斌. ENVI遥感图像处理方法(第二版)[M].高等教育出版社, 2017.2.纪仰慧, 李国春, 关宏强. 土地利用/覆盖遥感分类研究综述[J].农业网络信息,2005(08):36-38.3.张银辉,赵庚星.土地利用/土地覆盖遥感分类方法的研究综述[J].中国农业资源与区划,2003(03):21-25.4.费鲜芸,高祥伟.土地利用/土地覆盖遥感分类研究综述[J].山东农业大学学报 (自然科学版),2002(03):391-394.


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