基于MODIS数据的水体提取研究

基于MODIS数据的水体提取研究

马丹

福建农林大学资源与环境学院,福建福州(350002)

摘要:通过分析遥感图像各类地物的光谱特征和水体在中等分辨率的EOS/MODIS上的波谱特征,确定水体最为明显的波段组合,研究如何从不同时期(枯水期、丰水期)的中等分辨率MODIS遥感影像提取水体的方法。实验表明:遥感图像经空间变换后再利用相同的方法提取的水体更容易区分水体和阴影,产生的噪声也少,提取的水体范围更准确、计算的水域面积精度更高,重点以武汉市的梁子湖为例对水体提取范围和精度进行了比较和分析。

关键词:MODIS影像;水体;阈值;色彩变换

1 引言

MODIS是被动式成像分光辐射计,是Terra和Aqua卫星上都装载有的重要的传感器,MODIS数据廉价实用,数据涉及的波段范围广,这些数据对地球科学的综合研究和对陆地、大气、海洋进行分门别类的研究有较高的使用价值[1]。MODIS数据有36个通道,覆盖了从可见光、近红外到热红外的光谱区间。利用水体在可见光波段、近红外波段的特殊光谱性可以提取有关水体信息。

水资源是一种非常重要的资源,它也是一个独立的环境因子,被人们格外的重视。水体的面积监测是调查水资源的一个重要的方面,也是洪水灾害检测的重要内容。因此利用遥感影像的波谱特征和水体在影像上的特性,研究自动化的提取水体的方法,获取它的范围甚至其它的特征,是十分有意义的工作。

2 水体的光谱特征

从宏观的角度看,陆地上水体主要表现为湖泊、河流、沟渠、水库、池塘和沼泽地等,可分为面状水体和带状、线状水体。在卫星遥感影像上,湖泊、水库、池塘大致表现为一块面状的等值区域,河流、沟渠表现为线形结构。

在MODIS图像上,对于水体来说,水体几乎全部吸收了近红外和中红外波段内的全部入射能量,所以水体在近红外和中红外波段的反射能量很少,而植物、土壤在这两个波段内的吸收能量较少,而且又较高的反射特性,这就使得水体在这两个波段上与植被、土壤有明显的区别。水体在这两个波段上呈现出暗色调,而土壤、植被则呈现出较亮的色调。在可见光绿波段内,图像上记载的反射信息主要有来自水面、水中悬浮物质和水体底部物质的反射,由于水体在绿波段的反射率较高而呈现浅灰色色调,在该波段水体与周边的植被较难区分。关于水体的吸收和辐射特性,不仅与其本身的性质有关,而且还与其所含物质的类型和大小有关。一般地,进入清澈水体的大部分阳光在水下2 米内被吸收,吸收的程度取决与波长。近红外波段在水体1/10 米深处就被吸收,使得在近红外影像上,即使是浅水也是暗的影像色调。可见光波段的吸收会因为研究水体的特征变化而变化。从透过水体拍摄水底的详细程度来看,透射力最好的是在0.48-0.60 微米之间的绿波段。

3 水体信息的提取

3.1图像预处理

原始图像为MODIS数据,存在不同程度、不同性质的几何形态畸变和辐射量的失真等

现象。这些畸变和失真都会导致图像质量下降,严重影响其应用效果,必须进行消除处理。MODIS数据在卫星地面站接收的MODIS影像已经进行了初步的辐射校正和大气校正,但要对MODIS图像上的水域进行提取还需要进行一些处理。首先是对MODIS图像的记录值转换为灰度值(0-255)的处理。因为原始的MODIS图像(*.bin格式)是传感器的原始辐射记录值而非亮度值。另外,由于MODIS数据不同波段的空间分辨率不同,还需要对数据进行重采样处理,实验中全部采样为250米的分辨率。最后对图像的几何校正、和辐射增强处理图像增强处理,使得处理后能获得一幅图像清晰、对比效果好的遥感数据。

3.2波段选择

在对遥感图像进行处理、分析和应用时,对波段选择一般要遵循以下3 点原则:(1) 所选择的波段信息量要大;(2) 波段间的相关性要小;(3)波段组合对所研究地物类型的光谱差异要大。根据国外学者的测试,理想的识别水体的波长应在1. 5~1. 8微米之间,在该波段,足够的太阳照度既能照亮背景物体,又能对水生植物所封闭的水体增强许多识别条件,从而水体在近红外波段的反射率明显单一并且低于其它地物。考虑到理想的水体较少,一般水体都含有杂质和浮生物,尤其是湖泊的内边界含有水草等植物。因此本文在综合考虑水体的光谱特征、MODIS波段的主要应用领域以及各个波段加载到遥感处理软件中的目视效果,确定水体最为明显的波段组合为MODIS的2、4、6波段。水体边界在MODIS第2通道比较明显,很容易区分周边的植被,对含水量较多的湿地也较为明显。由于水体在MODIS 第4通道反射率较高,比较难区分水体和周边的植被,但对水中悬浮物和水底物质有一定的透射作用。水陆边界在MODIS第6通道也较好,但湿土壤与水体的色调相近。

表1 MODIS遥感图像2、4、6波段说明

波段波谱范围

um

波段说明与用途分辨率

m

2 0.841-0.876

近红外摄影波段;位于植物高反射区,区分植被类型,绘制水体边界,探测

水中生物的含量和土壤湿度。

250

4 0.545-0.565

可见光绿波段;探测健康植被绿色反射率,可区分植被类型和作物长势,区

分人造地物类型,对水体有一定的透射能力。

500

6 1.628-1.652 反射红外波段;用于探测植物含水量和土壤湿度,可用于区别云与雪。湿土

和土壤的湿度从这个波段就很容易看出。

500

3.3 水体提取

本文通过将合成的假彩色图像IHS空间变换后分别应用阈值上下限法和最大似然法进行提取水体。

3.3.1 IHS空间变换

RGB(红、绿、蓝)模型是图像色彩中最普遍的表示方法。RGB系统有以下缺点:(1)RGB 空间用红、绿、蓝三原色的混合比例定义不同的色彩,使不同的色彩难以用准确的数值来表示,并进行定量分析;(2)在RGB系统中,由于彩色合成图像通道之间相关性很高,使合成图像的饱和度偏低,色调变化不大,图像视觉效果差(3)人眼不能直接感觉红、绿、蓝三色的比例而只能通过感知颜色的亮度、色调以及饱和度来区分物体,而色调和饱和度与红、绿、蓝的关系是非线性的,因此,在RGB空间中对图像进行增强处理结果难以控制。HIS模型是

另一种表色系统,它是基于视觉原理的一个系统,定义了三个互不相关,容易预测的颜色心理属性,明度(I)、色调(H)和饱和度(S)。其中,H是表面呈现近似红、黄、绿蓝等颜色的一种或几种的目视感知属性;S是颜色具有“白光”的程度;I是物体表面相对明暗特性,I、H、S具有相对独立性,可分别对它们进行控制[8]。

在色度学中,把彩色影像由红(R)、绿(G)、蓝(B)彩色空间变换到明度(I)、色别(H)、饱和度(S)色度空间称为IHS变换,而由I、H、S空间变换成R、G、B空间称为反变换。IHS 变换是一种图像显示、增强和信息综合的方法,具有灵活实用的优点。IHS变换其作用是将一幅彩色图像的R、G、B成分分离成地表空间信息的明度(I)和代表光谱信息的色别(H)和饱和度(S)三个成分,因为I、H、S三个成分相互独立,因此,可通过调节I、H、S来获得不同的显示效果。

3.3.2 阈值上下限法、最大似然法

阈值上下限法提取水体主要依据的是不同地物之间的灰度值的差异,因此要求选择一个能够较好地反映水陆边界的波段,通过阈值分割的方法,确定水体分割的阈值,将水体提取出来。但是,在山区,由于山体的阴影的影响,使得近红外波段在阴坡面的反射能量特别低,从而同样造成它们在图像上呈现出明显的暗色调。这样水体与阴影的混淆使得难以在该波段上利用阈值法来提取水体,提取的水体含有山体阴影。另外,利用阈值法提取水体,或多提取,或少提取,在提取大面积的水域时,容易产生较多的噪声,阈值难以调节,提取精度相对较低。最大似然法是基于Bays准则的分类方法,有着严密的理论基础,是目前传统方法中较为常用,分类精度较高的方法之一。无论是阈值上下限法还是最大似然法,对于区分山体阴影和水体都有一定的困难,在有雪的季节,易把含有部分融化的雪水的土壤误提取为水域。

3.3.3 实验结果和精度分析

将MODIS图像的敏感通道合成的假彩色进行IHS空间变换,在IHS空间利用最大似然法进行分类,通过图像切割得到水体。由于在Hue空间上可以很大程度上拉大水体与所有的其它典型地物的差异值,包括水体与山体阴影的差异,因此在Hue图上进行阈值上下限法提取水体。表2、3是从北纬27°45′24″至 34°2′47″,东经 107°至 117°38′55″,长950公里,宽700公里,面积66.5万平方公里的2004年3月4日(枯水期、有部分积雪)的MODIS图像统计得到。

表3 HIS变换后典型地物在H分量上的值

地物Hue

水体 150-360

林地 11-90

居民地 100-140

裸露地 75-105湿土和阴影(含融化的雪水)135-145

图1 MODIS6-2-4敏感通道合成(梁子湖地区) 图2 色彩变换后的Hue分量(梁子湖地区)

图3最大似然法提取的水体(梁子湖地区) 图4 Hue分量的阈值上下限法提取的水体

以武汉市的梁子湖为例利用空间变换后的阈值上下限法和最大似然法提取了水体,通过与原始图像叠加来检查提取的水域范围,表4是经过色彩变换后最大似然法和阈值上下限法与两次常规的单波段阈值法提取的水体面积和相对误差比较。从表4我们可以看出经过色彩变换后水体提取精度达到了99.78%,而一般的监督分类精度在95%左右;一般的单波段阈值提取的水体精度在87左右,经过色彩变换后利用H分量的阈值法提取的水体精度提高八个百分点。其它试验区还表明经过HIS空间变换后使用最大似然法提取水体一般都能达到99%以上。

表4 梁子湖水体面积统计一览表

梁子湖面积(平方公里)精度相对误差

最大似然法(HIS空间)279.37599.78%0.22%

阈值上下限法(H)268.187595.78% 4.22%

普通单波段阈值法1 315.874687.19%12.81%

普通单波段阈值法2 245.7587.77%12. 23%

下面的图6、7是经过色彩变换后在MODIS图像上提取比较窄小的河流

图5 MODIS第2通道图6最大似然法提取的水体图7上下限阈值法提取的水体

为了更好地验证实验效果,同时还对丰水期相对比较清晰、影像质量优良的MODIS图像(2004年5月5日、7月22日)提取了水体,通过叠加提取的水体和目视判读的方法来检验提取效果,实验表明经过色彩变换后无论是采用监督分类还是非监督分类都能达到较高的精度。

4 结束语

选择敏感通道组合对中分辨率的MODIS图像经过色彩变换后,可以提高目视判读效果,水域边界非常明显,在H分量上进行阈值上下限法或使用基于统计的传统分类方法提取的水体都能得到较高的精度,可以较少直接利用阈值法或监督分类法提取地物产生的椒盐现象。另外,对MODIS图像空间变换后操作简单,提取水体时不需要区分水体、湿土、阴影、居民地以及林地等差别,采用最大似然法提取水体相对误差在1%以内,完全能够满足实际应用要求。

参考文献

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[8]金红,刘榴娣. 彩色空间变换法在图像融合中的应用. 光学技术,1994,7.

The Water Bodies Extraction Research based on MODIS

Images

Ma Dan

School of Resources and Environment, Fujian University of Agriculture and Forestry, Fuzhou,

Fujian, China(350002)

Abstract

By analyzing the future spectral characteristics and water spectral characteristics on the EOS/MODIS images, the distinguished water compound bands were decided to study the method to withdraw water area from different time of middle resolution remote sensing images. The last explanation shown that it was advantaged to extract the water area after the process of space transformation when we utilized the same method. The extracted water results shown less noises and exact water area boundary and high precision statistic of water area. Take the case of Liangzi Lake, it was given the precision result with two different methods and analysis errors probability.

Keywords: MODIS images; water body; threshold value; color transform

作者简介:马丹,女,汉族,助教,在福建农林大学任教,主要从事遥感和GIS技术的应用。

MODIS数据格式介绍

EOS-MODIS 1B数据格式与应用 王正兴,陈文波,邓芳萍,曹云刚 中国科学院地理科学与资源研究所 全球变化信息研究中心 2004年11月2日, 中国科学院资源环境科学信息中心,兰州 报告提纲 1、什么是MODIS 1B数据,已经作了那些校正? 2、MODIS 1B 数据结构:HDF 与HDF-EOS 简介 3、MODIS 1B 数据结构示例 4、MODIS 1B 数据内容:正常数值与异常数值。 5、MODIS 1B 数据:与时间有关的因素。

1、什么是 MODIS 1B 数据? 是MODIS 44种系列数据产品中的一种,产品编号为 MOD02 ( Terra-MODIS)/ MYD02(Aqua-MODIS); 是经过仪器标定的数据产品,但是没有经过大气校正; 是包含有地理坐标产品的数据,但是“科学数据”和“地理数据”还没有连接,直接 显示时,边缘存在“蝴蝶结”(Bow-tie)现象; MODIS 1B 数据采用层次数据模型(HDF)或其对地观测扩展(HDF-EOS),这些模 型有不同版本,受不同软件支持。本培训使用软件为ENVI3.X软件。 具体讲,L1B 程序校正了反射波段探测器中未加工的数字信号(DN)中所有已知仪器误差,输出经过校正的(dn。)。这些校正包括: 电子偏移 在“模拟-数字”转换器里的非线性问题 扫描镜反射的角度变异 由于仪器和焦平面变异引起的增益的变化 在短波红外波段外的光谱响应,如波段5,6,7和波段26。 dn*之后,L1B根据每个波段内不同探测器之间变异参数,把dn*教正为dn**。由于dn**的数据量很大(小数,需要用浮点储存),为了节省空间,在反射太阳波段的科学数据中进行尺度转换,用 16-bit 整数表示法。实际上,16-bit中的15-bit用于储存有效数据;第16-bit 储存几类无效数据。 2、MODIS 1B 数据结构:HDF 与HDF-EOS 简介 HDF:分等级的数据格式(层次结构,树结构) HDF-EOS:是对地观测系统(EOS)对HDF的扩展。 重要性:HDF-EOS 已经被美国对地观测系统的数据与信息系统(EOSDIS)选定为 数据标准,许多由美国政府合同支持的产品和免费软件等都以此为基础。如Terra, Aqua, Landsat ETM。 开发和维护:伊利诺斯州大学的美国国家超级计算应用中心(NCSA) (https://www.360docs.net/doc/8415127571.html,)。 说明:我们可能已经使用过许多数据而不一定知道该数据的结构,如GeoTiff。重要 的是,需要了解那些软件能够识别这些数据结构。具体到HDF,它的结构可能很简单,也可能很复杂。我们的目的是使用MODIS 数据,并不意味着先要了解所有的结构。

MODIS影像处理流程——ok

1、同时期影像拼接、重投影、转格式(MRT) 黄土高原地区 Projected coordinate system name: Beijing_1954_3_Degree_GK_CM_108E Geographic coordinate system name: GCS_Beijing_1954 Map Projection Name: Transverse Mercator Scale Factor at Central Meridian: 1.000000 Longitude of Central Meridian: 108.000000 Latitude of Projection Origin: 0.000000 False Easting: 500000.000000 False Northing: 0.000000 北京54参考的椭圆: 椭球坐标参数:长半轴a=6378245m;短半轴=6356863.0188m 2、在Erdas中裁剪,得到研究区的原值NDVI -2000~9663 方法:aoi格式文件裁剪:在ERDAS图标面板工具条中单击Data Prep图标,Subset,打开Subset对话框。在Subset对话框中需要设置下列参数: ①输入文件名(input file) ②输出文件名(output file) ③单击aoi选中裁剪文件名:在choose aoi选项中选中文件名 ④其余的我选择默认,然后ok等结果 3、得到范围在-1~1的NDVI 方法:ENVI — Basic Tools — Band Math(波段运算,把负值去掉) 在弹出的对话框Band Math中,Enter an expression: (b1 lt 0)*0+(b1 ge 0)*(b1*0.0001)。 这个公式意思就是:要是值小于0 就乘以0,使其变为0;同时,值大于等于0的话就乘以0.0001

modis数据的处理方法

MODIS数据的处理方法(ENVI) 美国RSI公司(Research Systems Inc.)的产品ENVI能很好地支持HDF数据格式。ENVI(The Environment for Visualizing Images)遥感影像处理软件,是分析、处理并显示多光谱数据、高光谱数据和雷达数据的高级工具。ENVI能接受大量的传感器数据,是世界目前唯一 美国RSI公司(Research Systems Inc.)的产品ENVI能很好地支持HDF 数据格式。ENVI(The Environment for Visualizing Images)遥感影像处理软件,是分析、处理并显示多光谱数据、高光谱数据和雷达数据的高级工具。ENVI 能接受大量的传感器数据,是世界目前唯一能较好全面支持HDF科学数据格式的遥感影像软件。ENVI可以直接读取HDF格式(如图2所示),并能识别HDF格式中所包含的所有文件信息(如图3所示)。ENVI 打开HDF格式文件后,会自动将该数据文件所包含的所有图像信息、属性信息、文本信息作为波段列于一个波段列表中,用户可以清晰地浏览每一波段的详细信息,包括波段名称、图像波段波长、波段大小、数据类型及文件内插方式等多种信息。方便用户显示图像,并对各种属性及文本文件作各种分析。 本文选取2001年5月20日中国北部及蒙古地区(经纬度范围:92.49°- 116.97°,33.88°- 41.23°)的一景MODIS数据进行分析,主要从读取数据、分析经纬度波段信息、第一、四、三波段融合显示、影像地理校正几方面对该景数据进行了分析,具体步骤如下: (1)数据读取:打开ENVI,在主菜单中选择File\Open External File\Generic Formats\HDF,选择文件“MODO2QKM_03.hdf”,表示是该景MODIS 数据的250米数据文件,从下图中可以看到,该文件中除两个影像波段外,还包含经度波段、纬度波段、热红外探测器的噪声信息、反射率变化参数等信息。 (2)1、4、3波段影像融合:MODIS数据的第一、四、三波段的波段宽度分别为0.62μm ~ 0.67μm 、0.545μm ~ 0.565μm、0.459μm ~ 0.479μm,近似于可见光的红、绿、蓝波段,所以第一、四、三波段组合比较接近真彩色,故常选用这三个波段来表示MODIS影像。此处用同样方式打开500米数据文件,该文件共包含五个影像波段,将影像融合所需要的第3和第4波段进行重采样,即将其空间分辨率由500米重采样为250米,并与步骤(1)中第1波段组合,进行彩色方式显示。为提高成果影像的空间分辨率,笔者又将143波段组合影像进行对比度调整输出后,与真实空间分辨率为250米的第一波段进行影像融合(用HIS融合法),得到了几何清晰度更高的143波段融合影像(如图4所示)。图4中左侧为1、4、3波段彩色组合显示及局部放大,右侧为143波段组合输出后又与1波段进行融合的结果,可以很明显地看到,右侧的影像细节非常突出。体现了具有较高分辨率的第一波段的优势。 (3)影像地理校正,由于MODIS数据本身带有详细的经纬度波段信息,这种地理信息以波段的形式存放,如图5中的灰度波段所示,该灰度影像每一象素的灰度值记录的是空间分辨率为1公里的MODIS数据中对应象素点的经纬度信息,这种详细的地理信息可以使影像不需要选择大量地面控制点就可以作精纠正,而且精度会比选控制点的方法更高。ENVI软件提供了“Georeference from Input

水体提取方法

水体提取方法简单归纳总结 一、基于MODIS影像的几种提取方法。 最常用的水体提取方法: 波段阈值法、谱间关系法(波段组合法)和多光谱混合分析法 单波段阈值法是提取水体的最简单易行的方法。 基本原理:是利用水体在近红外波段上反射率较低,易与其它地物区分的特点,选取单一的红外波段, 通过反复试验, 确定一个灰度值,作为区分水体与其它地物的阈值即可。 缺点:是无法将水体与山区阴影区分开来,提取的水体往往比实际要多。 有些文献中叙述由于阀值随时间、地点变化的不确定性使得该方法具有局限性,但对于非山区的特定时相和区域里,尤其像MODIS 这样高光谱的遥感数据, 首先应选用阈值法进行试验,因为光谱的细分已经将上述问题大大减弱。若能获得较满意的提取效果,则很容易实现水体的自动提取。 对于用阈值法确实得不到理想效果的,则可以考虑谱间关系法和多光谱混合分析法。 利用谱间关系可建立的模型很多,如对波段进行如下组合运算CH7/CH6 ,CH7/CH5, CH6/CH5, 从而找出组合图像上水陆分界非常明显的影像。以CH7/CH6为例,可以采用如下方法剔除非水体: 在ENVI 软件下输入CH7 及CH6 波段, 运用波段计算功能,将公式CH7/CH6 输入,载入影像, 在放大窗口中,手工裁取明水水域范围, 生成多边形,对各多边形赋予一个感兴趣区( AOI) 文件, 并将其输出为EN-VI 等矢量文件即可。 对波段进行组合运算的目的,是为了增强水陆反差。MODIS 数据的波段1 是红光区( 0. 62 ~0.67um) ,水体的反射率高于植被, 波段2 是近红外区( 0. 841 ~0. 876um) ,植被

ENVI中打开MODIS数据及简单处理

一般说来,用ENVI打开MODIS HDF数据有以下几种方式: 第一种是直接用File->Open Image File打开,主要是针对Level1B数据和Level2数据的部分波段。以MOD021KM数据为例,采用这种方式打开得到的图像是定标后的反射率、辐射亮度以及发射率数据,即图像灰度具有明确的物理含义,不需要再进行波段运算进行定标。这种方法打开数据速度快,但是适用的数据有限,打开后得到的图像波段也有限。比如MOD02数据中也有经纬度、太阳/传感器天顶角、方位角波段,用这种方式就无法打开。 第二种是是用File->Open External File->Generic Formats->HDF打开,可打开各种产品。该方法实际上是打开HDF文件,特别是像MODIS的很多陆地产品,如地表反射率、LAI、LST、BRDF/Albedo等(就是文件名中带有h??v??的),都需要用这种方式打开。打开之后用户还需要选择HDF文件中的数据集(dataset),如果是多波段还需要指定数据格式(BSQ\BIP\BIL)。采用这种方式打开HDF文件可以获取文件中所有数据集的信息,打开得到的波段也是未做过定标的,需要从HDF文件中查找定标系数通过波段运算手工定标。查看HDF数据集属性可以通过Basic Tools->Preprocessing->Data-Specific Utilities->View HDF Dataset Attributes实现。 另外通过File->Open External File->EOS->MODIS也可以打开部分MODIS数据,它与第一种打开方式一样,这里不再重复。 关于MODIS数据的几何校正,对于Level1B和Level2级产品,由于其HDF文件中一般都含有经纬度波段,可采用GLT的方法对其进行校正。相应的菜单是Map->Georeference from Input Geometry->Build GLT和Map->Georeference from Input Geometry->Georeference from GLT。用GLT方法校正需要注意输入的经纬度图波段要与待校正的数据波段行列大小一致。 在Map菜单下还有一个Georeference MODIS功能,可以对采用Open Image File方式打开得到的MODIS数据波段进行校正。通常对Level1B数据采用这种方法进行,因为速度快,而且不需要生成GLT临时文件。但这种方法存在一个问题,就是对很多无法通过Open Image File方式打开的数据波段失效。

modis数据介绍

MODIS数据介绍 数据概况 1999年2月18日,美国成功地发射了地球观测系统(EOS)的第一颗先进的极地轨道环境遥感卫星Terra。它的主要目标是实现从单系列极轨空间平台上对太阳辐射、大气、海洋和陆地进行综合观测,获取有关海洋、陆地、冰雪圈和太阳动力系统等信息,进行土地利用和土地覆盖研究、气候季节和年际变化研究、自然灾害监测和分析研究、长期气候变率的变化以及大气臭氧变化研究等,进而实现对大气和地球环境变化的长期观测和研究的总体(战略)目标。2002年5月4日成功发射Aqua星后,每天可以接收两颗星的资料。 搭载在Terra和Aqua两颗卫星上的中分辨率成像光谱仪(MODIS)是美国地球观测系统(EOS)计划中用于观测全球生物和物理过程的重要仪器。它具有36个中等分辨率水平(0.25um~1um)的光谱波段,每1-2天对地球表面观测一次。获取陆地和海洋温度、初级生产率、陆地表面覆盖、云、汽溶胶、水汽和火情等目标的图像。 本网站提供的MODIS陆地标准产品来自NASA的陆地过程分布式数据档案中心(The Land Processes Distributed Active Archive Center,LP DAAC/NASA)。包括:基于Terra星和Aqua星数据的地表反射率(250m,daily;500m,daily;250m,8days;500m,8day)、地表温度(1000m,daily;1000m,8days;5600m,daily)、地表覆盖(500m,96days;1000m,yearly)、植被指数NDVI&EVI(250m,16daily;500m,16days;1000m,16days;1000m,monthly;、温度异常/火产品(1000m,daily;1000m,8days)、叶面积指数LAI/光合有效辐射分量FPAR(1000m,8days)、总初级生产力GPP(1000m,8days)。 本网站提供的所有MODIS陆地标准产品的格式为HDF-EOS,数据组织方式为10°经度*10°纬度的分片(TILE)方式。 MODIS数据特点及技术指标 1999年2月18日,美国成功地发射了地球观测系统(EOS)的第一颗先进的极地轨道环境遥感卫星Terra。它的主要目标是实现从单系列极轨空间平台上对太阳辐射、大气、海洋和陆地进行综合观测,获取有关海洋、陆地、冰雪圈和太阳动力系统等信息,进行土地利用和土地覆盖研究、气候季节和年际变化研究、自然灾害监测和分析研究、长期气候变率的变化以及大气臭氧变化研究等,进而实现对大气和地球环境变化的长期观测和研究的总体

MODIS数据下载说明(LiYJ)

MODIS数据下载说明 李英杰 中国科学院遥感应用研究所远程通讯与地学处理课题组 2007年8月 第一部分提交MODIS数据订单 这里我们以订购2007年6月20日覆盖中国大陆的MODIS数据为例,说明订单提交步骤。 首先请确保您有一台能够连接到Internet的计算机并正常运行。接着请在地址栏键入:https://www.360docs.net/doc/8415127571.html,/。该网站首页如图1所示。 图1 然后点击网页中的“Data”,在新出现的页面(图2)中点击“Search”。这时将出现一个名为“Search for Level 1 and Atmosphere Products”的页面,如图3,在里面可根据需要设置所需数据的类型、时间、空间范围等。

图2 图3

这里我们将Product Selection中的Satellite/Instrument设置为Terra MODIS,Group设置为Terra Level 1 Products,在Products中选择MOD021KM-Level 1B Calibrated Radiances-1km。注意:每设置一个参数,页面都会刷新一次。在Temporal Selection中,将Temporal Type设置为Individual Dates and Times,并将Dates(one per line)设置为06/20/2007,表示2007年6月20日。Collection Selection中采用默认设置。Spatial Selection中Coordinate System选择Latitude/Longitude以设置经纬度。在图4中经纬度示意图的右侧,将North、South、West、East四个方向的经纬度分别设置为:54、18、73、136,以覆盖中国大陆。其他设置均采用默认,最后点击页面左下角的Search按钮。 图4 此时将出现查询结果列表,如图5。由于文件较多,这里分为2页显示,为了查看所有文件,可点击文件列表右上方的View All。 在新弹出的页面中,请注意文件列表最左边一列的时间,这里的时间是卫星成像时的格林尼治时间,加上8小时后转换为北京时间。注意到MODIS可见光波段在夜间不能成像,所以这里要根据时间将夜间数据剔除掉(图6),最后点击页面左下角的Add Files To Shopping Cart按钮。

modis数据预处理

MODIS数据预处理 1.波段设置 Modis影像有三种打开方式,一般我们用打开外部文件的方式打开科学数据集,因为需要数

据集中的一些辅助信息(主要是太阳几何,卫星几何).但是这样打开之后显示的波段从1开始的,而数据集中对应的modis 通道并不是这个顺序.通过菜单栏中的 basic_tools->preprocessing->data_specific utilities->view HDF dataset attributes 可以打开数据集里每个要素的属性表,在里面选中需要的HDF 文件中的数据集,就会打开其属性表,波段内容如下 对应打开的HDF 文件里1KM 辐亮度文件的波段数,一共16个波段.其中13/14波段比较特殊,都有hi 和lo 两组数据,它们是传感器高敏感度和低敏感度两种状态下获取到的DN 值,分别对应于较暗地物和较亮地物,使用哪个文件根据需要而定.但是在太湖湖区,13/14波段大部分区域效果都不太好.值会很大,出现溢出.可能是由于太湖的高浑浊度. 2. 几何校正 几何校正有三种方法: 1) 用envi 自带模块进行几何校正,通过菜单栏中的 Map->Georeferences MODIS 选中envi 中已经打开的需要校正的数据集,输入研究区的地理位置,如下图左,投影用UTM ,基准面用WGS-84,区域根据经纬度确定。输入完成,envi 会自动校正,并执行去蝴蝶结效应算法,有点是能对我们需要的那些波段进行校正。缺点也很明显。如下图右,校正结束的图像会失去原始图像四个角的信息,这样就无法和GLT 校正的图像很好的匹配起来,不利于一些后续的处理。 2) 用GLT ,即是查找表法对图像进行几何校正 Map->Georeference from input Geometry->buid GLT 用来建立查找表。在弹出的对话框中选择查找表的XY 信息,其中X 对应图像经度信息,Y 对应纬度信息。然后只需要规定投影、基准面和区位信息,就可以生成一个查找表文件。这个查找表文件的实质也是两幅图像,分别在每个像元上保存着经纬度值,并且像元位置是拉伸到我们规定的输出投影上面去了,而且是逐像元的拉伸。那么剩下的矫正工作就只是把想要矫正的信息和查找表一一匹配起来,因此速度也很快。 Map->Georeference from input Geometry->Georeference from GLT Attribute 3-5: "band_names" "8,9,10,11,12,13lo,13hi,14lo,14hi,15,16,17,18,19,26"

风云卫星和MODIS数据及产品说明

本文档共三大部分,分别为: 一、modis数据和产品说明 二、风云卫星FY-3数据说明 三、FY-3A MERSI L1数据产品使用指南 一、modis数据和产品说明 1.MODIS数据的技术指标 2.MODIS数据的波段分布特征

3.Modis 命名规则 MODIS 文件名的命名遵循一定的规则,通过文件名,可以获得很多关于此文件的详细信息,比如:文件名MOD09A1.A2006001.h08v05.005.2006012234657.hdf

MOD09A1 –产品缩写 A2006001 –数据获得时间(A-YYYYDDD) h08v05 –分片标示( 水平XX ,垂直YY) 005 –数据集版本号 2006012234567 –产品生产时间(YYYYDDDHHMMSS) hdf –数据格式(HDF-EOS) Terra卫星数据产品

MODIS土地覆盖类型产品包括从每年Terra星数据中提取的土地覆盖特征不同分类方案的数据分类产品。基本的土地覆盖分为有IGBP(国际地圈生物圈计划)定义的17类,包括11类自然植被分类,3类土地利用和土地镶嵌,3类无植生土地分类。 Modis Terra数据lKM土地覆盖类型年合成栅格数据产品包含5中不同的土地覆盖分类体系。数据分类来自监督决策树分类方法。 第一类土地覆盖:国际地圈生物圈计划(IGBP)全球植被分类方案; 第二类土地覆盖:马里兰大学(UMD)植被分类方案; 第三类土地覆盖:MODIS提取叶面积指数/光合有效辐射分量(LAI/fPAR)方案; 第四类土地覆盖:MODIS提取净第一生产力(NPP)方案; 第五类土地覆盖:植被功能型(PFT)分类方案; 本网站提供的为MYD12Q1 V4(第四版本)的分片数据(tile),除提供五类全球土地覆盖分类体系外还提供了陆地覆盖分类评估和质量控制信息。

介绍一下利用ENVI去除MODIS数据条带的方法与步骤

介绍一下利用ENVI去除MODIS数据条带的方法与步骤。 MODIS数据应用日益广泛,但是由于波谱的相互干涉作用导致MODIS的5通道和26通道的反射率中“条带”现象非常严重,这严重影响了MODIS数据的应用。5通道分辨率5OOM,对云、气溶胶特性敏感。26通道分辨率1000M在薄云、卷云识别方面具有优越特性。 本文主要利用ENVI的ReplacingBadLines功能进行条带去除说明。这主要是利用条带出现的行两边对称的临近行数值进行平均,利用这个平均值来替代条带的数值。手工输入条带的行数超级慢,可以利用条带的周期性特点通过编制一个小程序来快速确定行数,然后通过ReplacingBadLines 的Restore功能载入行数即可。 对MODIS的500M分辨率的数据中5通道进行条带去除:因为5通道的条带只有一条,去除条带后效果很明显。而26通道的条带去除较为困难,因为该通道的条带特征是以中心为主向两侧羽化扩展,而且羽化的程度不一样,所以去条带效果不好。 下面以500M分辨率的5通道为例利用ENVI的ReplacingBadLines功能进行条带的去处,其中条带的行数利用自定义的一个过程: MakeBadLineList,first,interval,lines,filename=filename,得到并生成一个BLL文件存贮条带行的信息用于ReplacingBadLines的Restore。first为出现第一个条带的行数,interval是条带的间隔,lines是数据的总行数,filename是输出文件名存贮行信息。 1、去除条带前,横向条纹十分明显 2、去除条带后,数据平滑,

ASTER遥感影像水体信息提取方法研究

收稿日期:2008206204;修订日期:2008208225 基金项目:安徽省教育厅自然科学基金资助项目(K J 2007B219);安徽省教育厅教学研究项目(2007J YXM208)。 作者简介:黄海波(1982-)男,硕士研究生,主要从事遥感图像处理、土地利用/覆盖变化研究。E 2mail :hhb1001@https://www.360docs.net/doc/8415127571.html, 。 ASTER 遥感影像水体信息提取方法研究 黄海波1,2,赵 萍1,2,陈志英1,郭 伟1,2 (1.安徽师范大学国土资源与旅游学院,安徽芜湖 241000; 2.安徽师范大学GIS 重点实验室,安徽芜湖 241000) 摘要:以安徽省芜湖市为试验区,首先对试验区水体和其它各类地物的光谱特征进行分析,探讨水体在ASTER 遥感影像各个波段与其它地物之间的可分性,然后经过反复实验和分析,构建了基于波段阈值和谱间关系的水体提取模型:B2>B3,B1+B6<127,B3+B4<54和B3<24,最后将该方法提取结果与非监督分类、监督分类和植被指数法提取结果进行评价和比较。实验结果表明该方法可较好地提取研究区各类水体,分类精度明显优于传统提取方法,且简单实用,但在对光谱特征分析过程中样本点选取要求较高。 关 键 词:ASTER ;水体信息提取;谱间关系 中图分类号:TP 79 文献标志码:A 文章编号:100420323(2008)0520525204 1 引 言 水资源分布的调查与监测是控制水污染和生态 保护的前提,而卫星数据具有监测范围广、获取周期 短、地物信息丰富的特点,对调查与监测水资源分布 起着重要的作用。国内外众多学者对水体遥感专题 信息的提取进行了研究,如Bartolucci [1]等通过对 Landsat MSS 数据的研究,指出MSS 波段中近红外 波段为提取水体的最佳波段;秦其明[2]等通过像素 的重组,在区域分割和边界跟踪的基础上,对卫星图 像进行水体形状特征的抽取与描述,实现不同水体 类型的识别;陈华芳[3]等对Landsat ETM +影像,分 别采用了阈值法、差值法和阈值法的结合运用、多 波段谱间关系法和阈值法的结合这3种方法对湿 地进行识别;王志辉,易善祯[4]通过对5种不同水体提取模型(RV I ,NDV I ,NDWI ,MNDWI ,NDSI )原理分析,结合具体实例(洞庭湖水域)进行水体遥感提取来说明5种方法提取水体的差异,从而确定在不同时期和不同用途时所采用最佳的水体提取模型。本文从水体的遥感信息光谱特征入手,分析各地物类型在ASTER 数据各个波段所记录的波谱信息情况差异,探讨水体与其它地物的区分方法。ASTER 是搭载在Terra 卫星上的星载热量散发和反辐射仪,于1999年12月18日发射升空,由日本国际贸易和工业部制造。ASTER 通过从可见光到热红外14个频道获取整个地表的高分辨解析图像数据-黑白立体照片,为多个相关的地球环境资源研究领域提供科学、实用的卫星数据。其主要参数如表1[5]。 表1 ASTER 卫星主要参数表 T able 1 Main parameters table of ASTER satellite 波段 B1B2B3N B4B5B6B7B8B9B10B11B12B13B14波长(um )0.52 0.630.76 1.6 2.145 2.185 2.235 2.295 2.368.1258.4758.92510.2510.950.630.69 0.86 1.7 2.185 2.225 2.285 2.365 2.438.4758.8259.27510.9511.65分辨率(m )15 15153030303030309090909090第23卷 第5期2008年10月遥 感 技 术 与 应 用REMOTE SENSIN G TECHNOLOGY AND APPLICATION V ol.23 N o.5 Oct.2008

基于MODIS数据的水体提取研究

基于MODIS数据的水体提取研究 马丹 福建农林大学资源与环境学院,福建福州(350002) 摘要:通过分析遥感图像各类地物的光谱特征和水体在中等分辨率的EOS/MODIS上的波谱特征,确定水体最为明显的波段组合,研究如何从不同时期(枯水期、丰水期)的中等分辨率MODIS遥感影像提取水体的方法。实验表明:遥感图像经空间变换后再利用相同的方法提取的水体更容易区分水体和阴影,产生的噪声也少,提取的水体范围更准确、计算的水域面积精度更高,重点以武汉市的梁子湖为例对水体提取范围和精度进行了比较和分析。 关键词:MODIS影像;水体;阈值;色彩变换 1 引言 MODIS是被动式成像分光辐射计,是Terra和Aqua卫星上都装载有的重要的传感器,MODIS数据廉价实用,数据涉及的波段范围广,这些数据对地球科学的综合研究和对陆地、大气、海洋进行分门别类的研究有较高的使用价值[1]。MODIS数据有36个通道,覆盖了从可见光、近红外到热红外的光谱区间。利用水体在可见光波段、近红外波段的特殊光谱性可以提取有关水体信息。 水资源是一种非常重要的资源,它也是一个独立的环境因子,被人们格外的重视。水体的面积监测是调查水资源的一个重要的方面,也是洪水灾害检测的重要内容。因此利用遥感影像的波谱特征和水体在影像上的特性,研究自动化的提取水体的方法,获取它的范围甚至其它的特征,是十分有意义的工作。 2 水体的光谱特征 从宏观的角度看,陆地上水体主要表现为湖泊、河流、沟渠、水库、池塘和沼泽地等,可分为面状水体和带状、线状水体。在卫星遥感影像上,湖泊、水库、池塘大致表现为一块面状的等值区域,河流、沟渠表现为线形结构。 在MODIS图像上,对于水体来说,水体几乎全部吸收了近红外和中红外波段内的全部入射能量,所以水体在近红外和中红外波段的反射能量很少,而植物、土壤在这两个波段内的吸收能量较少,而且又较高的反射特性,这就使得水体在这两个波段上与植被、土壤有明显的区别。水体在这两个波段上呈现出暗色调,而土壤、植被则呈现出较亮的色调。在可见光绿波段内,图像上记载的反射信息主要有来自水面、水中悬浮物质和水体底部物质的反射,由于水体在绿波段的反射率较高而呈现浅灰色色调,在该波段水体与周边的植被较难区分。关于水体的吸收和辐射特性,不仅与其本身的性质有关,而且还与其所含物质的类型和大小有关。一般地,进入清澈水体的大部分阳光在水下2 米内被吸收,吸收的程度取决与波长。近红外波段在水体1/10 米深处就被吸收,使得在近红外影像上,即使是浅水也是暗的影像色调。可见光波段的吸收会因为研究水体的特征变化而变化。从透过水体拍摄水底的详细程度来看,透射力最好的是在0.48-0.60 微米之间的绿波段。 3 水体信息的提取 3.1图像预处理 原始图像为MODIS数据,存在不同程度、不同性质的几何形态畸变和辐射量的失真等

MODIS数据介绍、下载及处理

MODIS产品介绍及下载流程 1.数据获取 1)MODIS 发射背景及综述 为了加强对地球大气、海洋和陆地的综合观测研究,美国国家宇航局(NASA)于1991年发起了一个综合性项目,称为地球科学事业(ESE),其主要目的是通过卫星及其它工具对地球进行更深入的研究。ESE包括三个主要部分:一是地球观测卫星系列(EOS);二是先进的数据系统(EOSDIS);三是进行资料分析研究的科学队伍。重点观测研究领域包括水与能量循环、海洋、大气化学、陆地表层系统、水和生态系统过程、冰川和极地冰盖以及固体地球。EOS将在近地轨道提供至少18年系统连续的卫星观测数据用于定量研究地球系统的变化。 Terra作为EOS观测计划中的第一颗卫星,在美国(国家宇航局)、日本(国际贸易与工业厅)、加拿大(空间局、多伦多大学)的共同合作下于1999年12月18日成功发射,Terra的字源是拉丁语“地球、土地”,由于Terra卫星每天上午从北向南通过赤道,因此又被称为地球观测第一颗上午星(EOS-AM1)。NASA的EOS第二颗星命名为Aqua,是美国、巴西和日本共同合作研制的,其拉丁语意为“水”,于2002年5月4日发射成功,为了与Terra卫星在数据采集时间上相互配合,Aqua卫星每天下午从南向北通过赤道,因此被称为地球观测第一颗下午星(EOS-PM1)。 两颗星均为太阳同步极轨卫星。此外,美国对地观测系统计划还将陆续发射用于不同观测内容的卫星系列,如以观测大气化学成分为主的AULA卫星(EOS-CHEM)、以观测冰雪、云层和地面高程为主的ICESAT卫星、以观测太阳辐射及其对气候影响为主的SORCE卫星和以观测陆地为主的LANDSAT-7卫星(1999年已发射成功)等。 中分辨率成像光谱仪(MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer) -MODIS是Terra和Aqua卫星上搭载的主要传感器之一,两颗星相互配合每1-2天可重复观测整个地球表面,得到

遥感影像在水体监测中的应用

MODIS遥感影像在水体监测中的应用 重庆师范大学2011级地理信息系统颜萍20110514795 摘要:水体与植被、城市、土壤等地物在不同波段的光谱反射率的差异是利用遥感手段提取水体信息的基木原理。在水体光谱特征分析的基础上,介绍了MODIS数据特征以及各种水体信息的提取方法,比较了这些方法的优点和不足,并详细描述了各种水体指数的应用效果。水体指数法是目前最受关注的水体识别方法。综合利用各种水体指数和波段特征来提取水体信息,可有效排除其他地物的干扰,显著提高了水体监测的精度,从而为大范围的水资源与水环境动态监测迅速提供可靠的数据。 关键字:MODIS;检测方法;水体指数;光谱特征; 1 引言 随着遥感技术的不断发展,各种高精度的卫星图像数据产品近年来得到了广泛应用。利用卫星图像提取陆地表而的各种水体信息,成为开展水资源调查、洪涝灾害评估、生态环境监测等方而研究的重要依据。在国内外已经开展的研究中,肖乾广[1]、盛永伟等[2]利用美国NOAA卫星上A VHRR传感器数据的波段1(可见光波段)和波段2(近红外波段)进行差值和比值运算较好地识别了水体。Barton[3]等利用A VHRR波段4的亮度温度识别水体并对洪水进行昼夜监测。陆家驹[4]选用Landsat TM5数据作为水体提取的最佳波段。A VHRR数据时间分辨率较高,便于开展对比观测,但空间分辨率为1.1 km,影响了水体识别精度。TM数据空间分辨率30 m,识别精度较高,但价格昂贵,限制了其应用范围。 2 用遥感影像监测水体的主要方法 2.1 单波段或多波段阈值法 单波段或多波段阈值法主要是根据遥感图像中不同地物之间的灰度值的差异,选择一个或多个能够较好地反映水体和其他地物边界的波段并确定阈值,从而将水体提取出来。MODIS数据的第1波段是红光波段(0. 62~0. 67μm ),第2波段是近红外波段((0.841~0.876μm)。阈值法主要是基于水体在以上2个波段中反射特性的差异建立的。在第1波段图像上水体的灰度值与周围陆地的灰度值相近,

MODIS指数介绍

MODIS指数简介 1.MODIS数据介绍 1.1简介 MODIS(MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer,中等分辨率成像光谱仪)分别搭载在TERRA和AQUA两颗卫星上,数据可分别从TERRA和AQUA两颗卫星获取。TERRA和AQUA 卫星都是太阳同步极轨卫星,TERRA在地方时上午过境,AQUA将在地方时下午过境。TERRA 与AQUA上的MODIS数据在时间更新频率上相配合,加上晚间过境数据,对于接收MODIS数据来说,可以得到每天最少2次白天和2次黑夜更新数据。这样的数据更新频率,对实时地球观测、应急处理(例如森林和草原火灾监测和救灾)和日内频率的地球系统的研究有非常重要的实用价值。关于TERRA和AQUA卫星介绍,可参看1.3 Terra卫星和Aqua卫星。 MODIS扫描周期为1.477秒,每条扫描线沿扫描方向有1354个Pixels,沿卫星轨道方向有10个1KMD的IFOV。 MODIS共36个波段,其中250m分辨率有2个波段,500m分辨率有5个波段,1000m分辨率有29个波段。36个波段中波段值分辐射值和反射值两种。MODIS各波段的信息如表1所示。 表1 MODIS波段信息

1.2MODIS结构与数据级别 MODIS数据产品分级系统:MODIS标准数据产品分级系统由5级数据构成,它们分别是:0级、1级、2级、3级和4级。 表2 MODIS数据产品分级

MODIS标准数据产品根据内容的不同分为0级、1级数据产品,在1B级数据产品之后,划分2-4级数据产品,包括:陆地标准数据产品、大气标准数据产品和海洋标准数据产品等三种主要标准数据产品类型,总计分解为44种标准数据产品类型。 MOD01:即MODIS1A数据产品。 MOD02:即MODIS1B数据产品。 MOD03:即MODIS数据地理定位文件。 其余类型产品略。 MODIS 1B采用分等级的数据格式(层次结构,树结构)HDF和HDF-EOS。其中HDF-EOS 是对地观测系统(EOS)对HDF的扩展。 MODIS 1B 产品命名如下: 表3 MODIS 1B产品概要 1.3Terra卫星与Aqua卫星 TERRA卫星每日地方时上午10:30时过境,因此也把它称作地球观测第一颗上午星(EOS-AM1)。AQUA卫星保留了TERRA卫星上已经有了的CERES和MODIS传感器,并在数据采集时间上与TERRA形成补充。它也是太阳同步极轨卫星,每日地方时下午过境,因此称作地球观测第一颗下午星(EOS-PM1)

遥感影像在水体监测中的应用

MODIS遥感影像在水体监测中的应用 重庆师范大学2011级地理信息系统颜萍20110514795 摘要:水体与植被、城市、土壤等地物在不同波段的光谱反射率的差异是利用遥感手段提取水体信息的基木原理。在水体光谱特征分析的基础上,介绍了MODIS数据特征以及各种水体信息的提取方法,比较了这些方法的优点和不足,并详细描述了各种水体指数的应用效果。水体指数法是目前最受关注的水体识别方法。综合利用各种水体指数和波段特征来提取水体信息,可有效排除其他地物的干扰,显著提高了水体监测的精度,从而为大范围的水资源与水环境动态监测迅速提供可靠的数据。 关键字:MODIS;检测方法;水体指数;光谱特征; 1引言 随着遥感技术的不断发展,各种高精度的卫星图像数据产品近年来得到了广泛应用。利用卫星图像提取陆地表而的各种水体信息,成为开展水资源调查、洪涝灾害评估、生态环境监测等方而研究的重要依据。在国内外已经开展的研究中,肖乾广[1]、盛永伟等[2]利用美国NOAA卫星上A VHRR传感器数据的波段1(可见光波段)和波段2(近红外波段)进行差值和比值运算较好地识别了水体。Barton[3]等利用A V HRR波段4的亮度温度识别水体并对洪水进行昼夜监测。陆家驹[4]选用Landsat TM5数据作为水体提取的最佳波段。AVHRR数据时间分辨率较高,便于开展对比观测,但空间分辨率为1.1km,影响了水体识别精度。TM数据空间分辨率30m,识别精度较高,但价格昂贵,限制了其应用范围。 2用遥感影像监测水体的主要方法 2.1 单波段或多波段阈值法 单波段或多波段阈值法主要是根据遥感图像中不同地物之间的灰度值的差异,选择一个或多个能够较好地反映水体和其他地物边界的波段并确定阈值,从而将水体提取出来。MODIS数据的第1波段是红光波段(0.62~0. 67μm ),第2波段是近红外波段((0.841~0.876μm)。阈值法主要是基于水体在以上2个波段中反射特性的差异建立的。在第1波段图像上水体的灰度值与周围陆地的灰度

MODIS数据说明(经典)共11页文档

MCD45A1 Combined Tile
500m Monthly
Burned Area
MOD09GA
Terra
Tile 500/1000m
Daily
Surface Reflectance Bands 1–7
表面反射
MYD09GA MOD09GQ MYD09GQ MOD09CMG MYD09CMG MOD09A1 MYD09A1 MOD09Q1 MYD09Q1 MOD13A1
Aqua Terra Aqua Terra Aqua Terra Aqua Terra Aqua Terra
Tile 500/1000m
Daily
Surface Reflectance Bands 1–7
Surface Reflectance
Tile
250m
Daily
Bands 1–2
Surface Reflectance
Tile
250m
Daily
Bands 1–2
CMG 5600m CMG 5600m
Daily Daily
Surface Reflectance 陆地 2 级标准数据产品,内容为表面反射;空间分辨率 250m
Bands 1–7
日数据。
Surface Reflectance Bands 1–7
Surface Reflectance
Tile
500m
8 Day
Bands 1–7
Surface Reflectance
Tile
500m
8 Day
Bands 1–7
Surface Reflectance
Tile
250m
8 Day
Bands 1–2
Surface Reflectance
Tile
250m
8 Day
Bands 1–2
Vegetation Indices
Tile
500m 16 Day 植被指数
MYD13A1 MOD13A2 MYD13A2 MOD13Q1 MYD13Q1 MOD13A3 MYD13A3 MOD13C1 MYD13C1 MOD13C2 MYD13C2
MOD44W
Aqua Terra Aqua Terra Aqua Terra Aqua Terra Aqua Terra Aqua
Terra
Tile Tile Tile Tile Tile Tile Tile CMG Tile CMG CMG
Tile
500m 16 Day Vegetation Indices
1000m 16 Day Vegetation Indices
1000m 16 Day Vegetation Indices
250m 250m 1000m
16 Day 16 Day
Vegetation Indices
陆地 3 级标准数据产品,内容为栅格的归一化植被指数和增强
Vegetation Indices
数( NDVI/EVI ),空间分辨率 250m 。
Monthly Vegetation Indices
1000m Monthly Vegetation Indices
5600m 16 Day Vegetation Indices
5600m 16 Day Vegetation Indices
5600m Monthly Vegetation Indices
5600m Monthly Vegetation Indices
250m
none
Land Water Mask Derived
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