基于EOS_MODIS的若尔盖高原湿地定量遥感研究_许辉熙

使用国 家 卫 星气 象 中 心 遥 感处 理 软 件 进 行 EOS/ M ODIS 数据的辐射定标和几何校正等预处理 后 , 利用 P CI Geo matica V8.2 软件进行影像配准 、 植被指数计算和湿地面积统计等 .
利用影像对影像的方法 , 在两种分辨率影像上 选取 20 对较易准确定位的明显同名地物点作为控 制点 , 用 3 次多项式将 500 m 分辨率影像配 准到 250 m 分辨率影像上 , 配准精度控制在 1 个像元以 内 .然后 , 裁取研究区影像 .最后 , 在源文件(＊. pix 格式)中新增一个通道 , 根据 NDV I 公式计算植 被指数 , 将其线性变换到 0 ～ 255 , 并将结果存储在 该通道 . 2 .3 MODIS-NDVI 湿地判识方法
If %4 ≤F1 t hen If F2 <%4 ≤F 1 then %5 =100 El青藏高原东北边缘, 介于
101.64 ～ 103.50°E , 32.20 ～ 34.00°N .该区属于 平坦山原 , 高差在 50 m 上下 .该区属大陆性高原 寒温带湿润气候 .近 5 a 气象资料表明 , 该区年平 均气温 1.8 ℃, 7 月平均气温最高 , 为 11.5 ℃, 1 月最低 , 为 -9.4 ℃;年均降水 650 ～ 750 m m , 是 黄河流域的多雨区 , 是黄河上游的主要供水区 ;降 水集中在夏季 , 6 ～ 8 月占全年降水的 50 %以上 , 5 ～ 10 月占全年的 87 %左右 , 降水是本区沼泽的主 要水源[ 12] .冬春季节干旱多大风 .冷湿的水热状况 是区内沼泽广泛发育的最主要因素 .
0 引言
湿地被誉为“地球之肾” , 近年 , 湿地的特殊性 和重要性备受关注 , 湿地研究成为国际研究热点 . 研究湿地现状和变化规律 , 能为湿地的合理利用与 保护提供重要参考 .过去湿地调查 , 一是人工野外 观测和量算来获得湿地类型 、面积和空间分布 , 工 作量 大 、效率低 , 在条件恶劣地区 根本无法进行 , 难以进行大区 域深入研究 ;二是利用 航空像片 调 查 , 精度高 , 但费用很高 .卫星遥感的快速发展为 湿地研究提供了重要支撑 , 为湿地调查 、监测和研 究带来了新的契机 .它具有感测范围广 、信息量大 、 信息获取速度快 、更新周期短 、时相多和成本低等优 势, 能够定量获取湿地信息, 其主要用于湿地调 查 、评价与制图 , 湿地景观格局分析及动态监测等 . 遥感技术在湿地研究中的应用 , 国内外都已做了大 量研究[ 1 -4] .湿地信息提取通常采用遥感影像计算 机自动分类[ 5 -8] 、计算 N DV I 值[ 9] 以及基于 G IS 的 人工目视解译[ 10] 等方法 .
综合考虑影像获取难易程度 、影像质量和研究 需要等因素 , 选用 2003 年的 1 月 、3 月和 6 月三个 时相的 MODIS 影像 , 分别代表冬季 、春季和夏季 . 卫星过境日期和时刻见表 1 .
表 1 卫星过境一览表 T able 1 Pa rameters of the M O DIS imag es
2 研究方法
2 .1 理论依据 首先用遥感软件进行湿地判识方法预研究 .对
MODIS 影像监督和非监督分类 , 但结果不理想 . 前述文献调研表明 , 若尔盖高原地类较少 , 主
要有水体 、沼泽和牧草地(含沙化草地), 而不同地 类遥感光谱特征差异较大 , 于是提出基于 NDVI 阀 值法进行湿地判读和定量计算的假设 .为验证该假 设是否成立 , 利用 2001 年 8 月 15 日高空间分辨率
G IS 应用与开发研究 .E-mai l :scxhx 2001 @yahoo .com .cn
3期
许辉熙等 :基于 EOS/ M ODIS 的若尔盖高原湿地定量遥感研究
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大 、分布最集中的泥炭沼泽区[ 13] .及时了解若尔盖 湿地现状和演变规律非常重要 .调查和研究表明 , 近三十年来若尔盖湿地显著减少[ 10 -15] , 草原退化 、 湿地萎缩 、土地沙化等引起了高度关注 .若尔盖高 原湿地在“ 十一五” 规划纲要中被列为限制开 发区 域 , 明确要求停止开垦 , 减少过度开发 , 保持湿地 面积 , 保护珍稀动物 .
4 52 冰 川 冻 土
29 卷
图 3 ET M-N DV I 值抽样统计 Fig .3 Statistics chart o f ET M-N DV I values
根据图 3 分析 , 水体(河流 、湖泊)、草地和沼泽 地的 NDVI 值差异明显 , 只要找到三者的分界点 , 就能够将其识别出来 .因此 , 前面提出的 NDVI 阀 值法进行湿地判识和定量计算的假设成立 . 2 .2 MODIS 数据处理
若尔盖高原湿地被列为国际重要湿地名录和中 国国家级自然保护区 , 它的主要湿地类型有河流 、 湖泊以及沼泽地 , 其主体是沼泽地 , 是我国面积最
收稿日期 :2006-10-18 ;修订日期 :2007-03-06 基金项目 :四川省杰出青年学科带头人培养计划项目(06ZQ 026-014);四川省学术与技术带头人培养基金项目(2200319)资助 作者简介 :许辉熙(1979 —), 男 , 四川德阳人, 2005 年 在四川师 范大学获 硕士学位 , 现为 成都理工 大学在 读博士 生 , 主要从 事遥感 与
研究选用 M ODIS 的第 1 、2 和 6 波段 .波段 1 、 2 波谱范围分别是 620 ～ 670 nm 、841 ～ 876 nm , 对 应红光 、近红外波段 , 用于植被指数计算 ;波段 6 波 谱范围1 628 ～ 1 652 nm , 它是 5 个 500 m 空间分 辨率波段中信噪比(N EΔT)[ 18] 最高的 , 达到 275 .
是根据沼泽地和水体的光谱特性差异 , 进而造成的 NDV I 差异 .判识方法和区分湿地与非湿地的方法 相同 .经多次调整 , 得到区分湿地内部沼泽地和水 体(河流 、湖泊)的阀值 F2 .不同季相 M O DIS 影像 , 阀值 F1 、F2 取值不同 .然后采用 PCI 命令行编程工 具 EASI +进行基于像元运算的湿地自动判识 , 并 在源文件(＊.pi x 格式)中新增一个通道 , 用于存储 判识结果 .EASI +实现湿地判识关键语句是 :
第 29 卷 第 3 期 2 0 0 7 年 6月
冰 川 冻 土
JO U RNA L OF G LA CIO L OG Y A N D G EO CRYO LO G Y
Vo l.29 No .3 Jun .2 0 0 7
文章编号 :1000-0240(2007)03-0450-06
基于 EOS/MODIS 的若尔盖高原湿地定量遥感研究
使用 ET M 4 波段(近红外)和 3 波段(红光)计 算归一化植被指数 N DV I[ 16] , 并将计算结果线性变 换到 0 ～ 255 , 生成植被指数图像[ 17] (图 2).
图 1 ET M 543 假彩色合成图像 Fig .1 F alse color image compo sed of ET M 543
研究区范围 介于 102.0°～ 103.0°E , 33.0°～ 34.0°N , 包括四川省若 尔盖县中部 、西部和南部 , 阿坝 县东北部 , 红原县北 部 ;甘肃省 玛曲县东 南 部. 1 .2 遥感数据源
研究选用美国对地观 测计划 EOS (Eart h Observer Sy stem)的 Te rra 卫星携 带的 M ODIS (T he Mo derate Resolutio n Im ag ing Spect roradiome ter) 影像 .M ODIS 是新一代“图谱合一”的光学传感器 , 可同时获取 36 个覆盖可见光 、近红外和远红外波段 遥感资料 , 波谱范围 0.4 ～ 14 μm .其中 , 1 、2 波段 空间分辨率为 250 m , 3 ～ 7 波段为 500 m , 8 ～ 36 波段为1 000 m .MODIS 影像具有免费使用 、高时 间分辨率 、中光谱分辨率等优点 , 适合于大范围连 续动态监测 , 恰恰可以弥补 Landsat 、SPO T 等影像 的不足 .
许辉熙1 , 何政伟1 , 但尚铭2 , 但 玻3 , 杨存建4
(1 .成都理工大学 数字国土与生态科学研究所 , 四川 成都 610059 ;2 .四川省 农业气象心中 , 四川 成都 610072 ; 3.四川省 气象台 , 四川 成都 610072 ;4 .四川师范大学 省软件重点实验室 , 四川 成都 610066)
序号
卫星
日期
时间
季节
1 EOS/ TE RR A 2003-01-03 2 EOS/ TE RR A 2003-03-28 3 EOS/ TE RR A 2003-06-27
11 :40 12 :15 11 :55
冬季 春季 夏季
E T M 影像(编号 131/ 037 , 图 1)计算植被指数 , 分 析若尔盖高原不同地类的植被指数差异 .
目前 , 利用遥感影像来研究湿地年际动态变化 的比较多[ 9 -11] , 而研究年内季节动态变化的甚少 .
本研究选取了 2003 年冬季 、春季和夏季三期不同季 相 EOS/ M ODIS 影像 , 探讨 了若尔盖高原 湿地的 EOS/ MODIS 影像判识与定量计算方法及湿地季节 变化特征 .
1 研究区及遥感数据源
湿地判识采用 M ODIS-NDVI 阀值并结合人机 交互式调整的方法 .先初设 N D V I 阈值 F1 用于区 分湿地与非湿地 , 并得到湿地范围图像 ;再将此图 像与 M ODIS621 的 RGB 假彩色图像上目视解译湿 地作比较 , 然后调整 F1 , 直到二者判识结果最接近 时用 F1 判识结果作为初步结果 ;最后用目 视解译 人机交互式方法调整判识错误像元(如 , 局部沙化 草地的 NDVI 与沼泽地的 N DVI 相近 , 易被误判), 并去除云(这些云几乎都出现非湿地上空)的干扰 , 得到最终湿地判识结果 .在上述结果基础上 , 再进 行湿地内部沼泽地和河流 、湖泊判识 , 判识原理还