基于遥感的草原与沙漠化监测 PPT
最新文档-2第二章荒漠化监测的理论与技术基础-PPT精品文档
各种地球椭圆体的形状参数表
发表年代 长半轴 （m） 短半轴b（m）
扁平率f
1800
6375563.00
6356103.00
327.623998
1810
6377304.00
6356103.00
300.802038
1830
6377276.35
6356075.41
300.801700
1841
6377397.16
6356751.03
298.257000
1986
6378137.00
6356752.31
298.257223
离心率e
0.07807203 0.08147294 0.08147298 0.08169683 0.08227147 0.08248315 0.08155303 0.08181366 0.08199179 0.08199189 0.08199179 0.08199173 0.08181337 0.08181333 0.08181964 0.08182057 0.08181881 0.08182018 0.08181936 0.08181922 0.08181406 0.08181974 0.08181919
6356863.00
298.299738
1960
6378163.00
6356781.29
298.300000
1964
6378160.00
6356775.00
298.250000
1967
6378160.00
6356774.52
298.247167
1972
6378135.00
6356750.52
298.260000
遥感数据中的沙漠化监测和评估
遥感数据中的沙漠化监测和评估沙漠化是全球面临的一个重大环境问题，它影响着人们的生活、健康和经济。
随着气候变化和人类活动的不断加剧，沙漠化问题也变得愈加严峻。
因此，如何准确监测和评估沙漠化情况是非常重要的。
遥感数据作为一种测量大范围空间的方法，为沙漠化监测和评估提供了有效的工具。
一、沙漠化的定义和成因沙漠化是土地的持续退化过程，它导致土地表层的物质和植被流失，影响着土地的生产力和生态系统平衡。
沙漠化不仅仅影响着生物多样性，更使得人们的生活条件和粮食安全受到严重威胁。
沙漠化主要是由于气候变化、人类活动和天然的土地退化等因素所导致的。
这些因素合起来造成了持续的土地退化，土壤质量的下降，同时导致生物多样性的丧失和土地利用方法的不可持续。
二、遥感数据的应用及优势遥感技术是通过卫星、航空器、无人机等高空平台，在非接触条件下对地面特征进行测量和监测的一种方法。
遥感技术通过运用遥感数据，可以对土地覆盖变化、土地使用和土地质量等进行定量分析。
不仅仅如此，遥感数据还可以通过遥感图像的处理和分析来获取更多的地理信息，这些信息对于沙漠化监测和评估是非常有价值的。
遥感数据在沙漠化监测和评估领域的应用主要体现在以下几个方面：1、快速识别沙漠化区域：利用遥感数据获得的多光谱图像，可以快速识别出土地中已经受到沙漠化影响的区域。
这些图像还能够帮助研究人员了解区域土地覆盖的变化，对沙漠化的发生和进一步发展进行预测。
2、评估沙漠化程度：遥感数据分析可以量化这些土地退化的过程，同时也能够确定造成沙漠化的具体因素。
这些信息对于政府机构和环保组织来说至关重要，因为他们需要有充足的信息才能够制定正确的对策来应对沙漠化问题。
3、辨别沙漠化类型：通过遥感图像的处理和分析，可以辨别出土地沙化、荒漠化、石漠化等不同类型的沙漠化过程。
这对于了解沙漠化类型的差异性、预测其发展趋势及其影响范围等具有非常重要的意义。
三、遥感数据在沙漠化监测和评估中的局限1、遥感数据的分辨率有限：遥感分幅图像的分辨率是有限的，并且在不同的遥感平台和传感器上分辨率也不同。
基于遥感和测绘技术的荒漠化监测与防治
基于遥感和测绘技术的荒漠化监测与防治荒漠化是指在干旱和半干旱地区，由于人类活动和自然因素导致的土地退化过程。
这一现象对人类生存和可持续发展带来了严峻挑战。
为了有效监测和预防荒漠化，遥感和测绘技术被广泛应用。
遥感技术是通过对地球表面的无线电波反射和辐射进行接收、记录和解译，获取大范围地表信息的方法。
它通过获取大量的空间、时序和光谱数据，可以帮助我们了解荒漠化的发展情况。
例如，通过不同时间段的遥感影像对比，可以准确识别出土地的退化程度和类型。
测绘技术则是通过测量和记录地球表面的空间数据，来制定地图和图表，以及对地球表面进行准确的计量。
测绘技术在荒漠化监测和防治方面的应用主要体现在土地利用调查方面。
通过对荒漠化区域的地形地貌进行测绘，可以为基于遥感的荒漠化监测提供准确的地理信息。
荒漠化监测和防治需要大量的数据支持和分析。
遥感和测绘技术可以提供这些数据，并通过地理信息系统（GIS）进行整合和分析。
GIS是一个能够处理、分析和展示地理数据的工具，它可以帮助我们快速准确地评估荒漠化的程度和影响，并制定相应的防治措施。
在荒漠化监测中，遥感技术能够捕捉到地表的不同特征。
例如，通过获取NDVI（归一化植被指数）等指标，可以判断出地表绿度变化，从而评估植被覆盖的变化情况。
此外，利用红外遥感技术，还可以识别出地表的湿度和干燥程度，从而揭示土地的荒漠化趋势。
结合测绘技术，我们可以获取荒漠化地区的地貌数据，如高程、坡度、土壤类型等。
这些数据与遥感数据结合，可以更全面地了解土地的退化程度和类型。
同时，利用测绘技术制定荒漠化监测地图，可以直观地显示出监测结果，便于决策者和管理者的决策制定。
荒漠化监测与防治的关键在于数据的准确性和及时性。
随着遥感和测绘技术的发展，我们可以更加准确地获取和分析地表信息，为荒漠化防治提供可靠的依据。
但是，我们也要意识到遥感和测绘技术只是工具，需要结合其他学科的知识和专业人才的智慧，才能更有效地应用于荒漠化的监测和防治。
如何利用遥感数据进行荒漠化监测与防控
如何利用遥感数据进行荒漠化监测与防控引言：荒漠化是指耕地退化、水土流失以及气候变化等因素导致的草原退化和沙漠扩张的现象。
荒漠化造成的土地丧失、水资源减少以及生态系统崩溃对人类社会和生物多样性造成了巨大的影响。
因此，如何及早监测荒漠化的发展趋势，并采取有效的防控措施成为当务之急。
在这方面，遥感技术在荒漠化监测与防控中发挥着重要的作用。
第一部分：遥感技术的应用背景1.1 遥感技术介绍遥感技术是指通过卫星、飞机等载具获取地球表面信息的技术，通过接收、传输和处理电磁辐射信息来获得地物特征和变化信息。
1.2 遥感技术在环境监测中的应用遥感技术在环境监测方面被广泛应用，包括土地利用与覆盖变化、气候变化、植被变化以及水资源变化等领域。
第二部分：利用遥感数据进行荒漠化监测2.1 荒漠化的指标与监测方法荒漠化的指标包括植被盖度、土壤湿度、土地利用变动等。
遥感技术可以通过监测这些指标来定量评估荒漠化程度和发展趋势。
2.2 遥感数据获取与处理利用遥感技术进行荒漠化监测，需要获取并处理相关的遥感数据，如多光谱数据、高分辨率影像数据。
处理方法包括影像处理、信息提取以及空间分析等。
2.3 荒漠化监测案例分析以我国西北地区为例，运用遥感技术进行荒漠化监测，结合地面调查数据，可以对荒漠化程度进行准确评估和动态监测，并为荒漠化防控提供科学依据。
第三部分：利用遥感数据进行荒漠化防控3.1 荒漠化防控的重要性荒漠化不仅危及自然资源和生态环境，还威胁到人类社会的可持续发展。
因此，采取针对性和有效的荒漠化防控措施至关重要。
3.2 利用遥感数据指导荒漠化防控遥感技术可以提供荒漠化监测数据和空间信息，为荒漠化防控提供科学依据。
例如，通过遥感监测荒漠化扩张趋势，可以精确定位和采取相应的防治措施。
3.3 遥感技术在荒漠化防控中的案例分析以我国宁夏回族自治区为例，运用遥感技术监测宁夏的荒漠化现状，并在此基础上制定出一系列的防治方案，如植被移民、沙漠固沙等，取得了显著的成效。
使用遥感技术进行沙漠化监测与防治的方法与技巧
使用遥感技术进行沙漠化监测与防治的方法与技巧遥感技术在沙漠化监测与防治方面发挥着重要的作用，通过获取沙漠化信息和变化趋势，可以为防治工作提供数据支持和科学指导。
本文将从遥感技术的基本原理、常用方法与技巧以及沙漠化监测与防治中的应用等方面展开论述，以期能够更好地认识和应用遥感技术。
一、遥感技术基本原理遥感技术是指通过探测设备获取地球表面信息，并利用相关原理与方法进行数据处理和分析的技术。
其基本原理是根据物体表面反射、散射、辐射或发射的电磁波谱特性，通过遥感设备获取并记录物体遥感信息。
遥感技术主要包括主动和被动两种方式，其中主动遥感通过发送能量并记录返回的能量，如雷达遥感；被动遥感则是通过接收被观察物体自然辐射的能量，如卫星遥感。
二、常用遥感方法与技巧1. 遥感图像分类：遥感图像分类是将遥感数据根据光谱、纹理、形状等特征进行划分和分类的过程。
主要包括无监督分类和监督分类两种方法。
无监督分类是根据数据本身的统计特性进行划分，对于探测沙漠化区域的分布和范围有一定的帮助；监督分类则需要根据已有的训练样本进行分类标定，对于获取沙漠化类型的更详细信息有较大作用。
2. 沙漠化指数计算：沙漠化指数是反映土地退化程度的重要指标。
通过遥感技术获取的多光谱数据，可以利用植被指数、土地覆盖指数等相关公式计算得出沙漠化指数。
这些指数反映了土地植被覆盖、水分含量等变化情况，有助于识别沙漠化区域。
3. 变化检测：利用遥感技术可以对不同时间段的沙漠化数据进行比较，从而检测出土地表面的变化情况。
这有助于了解沙漠化的蔓延速度、扩展范围等信息，为沙漠化防治提供可靠的参考。
三、沙漠化监测与防治中的应用1. 沙漠化边界确定：通过遥感技术获取的沙漠化数据可以帮助确定沙漠化边界，并提供不同地区、不同时期的沙漠化程度对比，为合理划定沙漠化防治区域边界提供科学依据。
2. 沙漠化类型识别：沙漠化类型的识别对于确定防治措施具有重要意义。
遥感技术可以通过对不同波段影像的分析，辨别出沙漠化区域的类型，如风蚀沙漠、水蚀沙漠等，有助于针对不同类型沙漠化采取相应的防治策略。
基于卫星遥感数据的沙漠化遥感监测研究
基于卫星遥感数据的沙漠化遥感监测研究随着人口的增长和社会发展的进步，土地资源和环境问题越来越受到关注，其中沙漠化问题就是其中之一。
沙漠化是指土地逐渐成为沙漠或荒漠的过程，这种过程一般是由农业、畜牧、采矿和工业等人类活动引起的，而且会直接影响到生态系统的平衡和人类社会的可持续发展。
因此，在当前的社会背景下，如何科学有效地监测和防治沙漠化问题已经成为一个亟待解决的问题。
卫星遥感技术是一种常用的遥感技术，它可以获取广阔地表区域的高精度和高时空分辨率数据，对于沙漠化问题的监测和预测有着重要的作用。
在这篇文章中，将从沙漠化的概念、沙漠化的原因、卫星遥感技术及其在沙漠化监测中的应用等方面进行阐述。
一、沙漠化的概念沙漠化是一种土地退化过程，通常是由气候变化和/或人类活动导致的。
沙漠化的过程一般是指土地的表层土壤养分丧失，草木逐渐消失，覆盖率减少，导致土地形成荒漠或沙质荒地，从而使原先生态系统的功能和生产力逐渐丧失，这种过程往往需要数十年甚至数百年的时间。
二、沙漠化的原因1、气候变化：气候变暖和气候干旱是引起沙漠化的两个主要因素之一。
由于气候变化，冰川融化和海平面上升，加剧了内陆干旱化，使原本温带或亚热带地区成为半干旱或干旱地区。
2、人类活动：人类活动是引起沙漠化的另一个主要因素。
包括过度放牧、大规模采伐森林、严重的土地利用方式以及工业和城市化等人类活动，这些都会引起土地退化、盐碱化和水土流失等。
三、卫星遥感技术及其在沙漠化监测中的应用卫星遥感技术是一种能够收集、处理和分析大量地表信息的技术，它通过不受地面遮挡和日夜限制的方式，获取了地面各种数据，可用于监测和预测沙漠化和土地退化等问题。
卫星遥感技术广泛应用于沙漠化监测中，主要包括以下几个方面：1、定量表征沙漠化：卫星遥感技术通过高分辨率的遥感影像，可以获取土地覆盖、植被状况、土地质量和土地退化等数据，以便定量表征沙漠化的分布和变化。
2、分析沙漠化的驱动因素：通过卫星遥感技术，可以获取区域气候、水文和土地利用等信息，以建立沙漠化与环境变化之间的关系，从而分析沙漠化的驱动因素。
如何利用遥感测绘技术进行沙漠化监测
如何利用遥感测绘技术进行沙漠化监测沙漠化是当地土壤退化、植被退化和土地水分丧失的过程，是全球环境问题中的一个重要方面。
沙漠化对生态系统健康和可持续发展产生了严重威胁，如何有效地监测和预防沙漠化成为国际社会关注的焦点。
而利用遥感测绘技术进行沙漠化监测成为了一种高效、准确的方法。
遥感测绘技术通过获取地球表面的各种信息，在沙漠化监测中发挥了重要的作用。
首先，遥感技术可以及时获取大范围的数据，并提供高分辨率的影像。
通过遥感影像，我们可以对沙漠化程度进行定量分析，包括植被覆盖度、土壤质量和水分情况等。
同时，遥感技术还可以提供多时相的影像，可以追踪沙漠化的动态变化。
这些信息为科学家提供了有力的依据，能够准确地评估沙漠化的风险和影响。
其次，遥感技术还可以通过监测沙漠化背后的驱动因素来帮助我们更好地理解沙漠化的形成和发展机制。
遥感数据可以检测土地利用变化、气候变化和人类活动等因素，从而揭示沙漠化的原因。
通过分析这些因素的相互关系，我们可以制定相应的防治措施，以遏制沙漠化的进程。
此外，遥感技术还可以帮助我们监测和预测沙尘暴的发生，减轻其对环境和人类健康的影响。
在沙漠化监测中，数据处理和分析是至关重要的环节。
遥感技术产生的数据量庞大，如何高效地处理和利用这些数据对沙漠化监测具有重要意义。
目前，人工智能和机器学习等方法正在被广泛应用于遥感数据处理中。
通过建立适应性强、高效自动的数据处理模型，能够大量节省研究人员的时间和精力，提高沙漠化监测的效率和准确性。
除了遥感技术，地面调查和现场验证也是沙漠化监测中不可或缺的步骤。
地面调查能够提供更为详细的信息，用以补充遥感数据的不足之处。
同时，通过与遥感数据进行对比，可以对遥感结果进行验证和校准，提高监测的可靠性。
因此，在沙漠化监测过程中，遥感和地面调查需相互结合，互相支持，从而更好地了解沙漠化的情况。
另外，沙漠化监测不仅仅是科学研究的需要，也是国家和地区制定相关政策和措施的基础。
5-专题基于遥感的自然生态环境监测PPT课件
数 -1800 -900 -500 -300 -100
1323
值
编1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
码
值
ENVI/IDL
2.4 生态因子归一化（四、地形因子）
• 地形因子
• 坡度对水土流失影响最大。一般情况下，侵蚀量 和坡度成正相关，将工程区划分10级坡度类型， 按坡度越低越有利于土地资源利用的原则，较低 的坡度区赋予较高分值。
• 该专题利用与Spot数据融合后的10米TM数据与DEM ，通过各评价因子的计算，用指数法和综合指数 法进行襄樊区部分区域的生态环境评价
• Байду номын сангаас解了生态环境评价的流程
• 学会用ENVI进行生态环境评价的数据处理工具：
- 快速大气校正 - 缨帽变换 - DEM坡度计算 - 波段运算 - 密度分割 - 图像统计
• 植被覆盖度是根据前人研究的NDVI估算模型：
- FC=(NDVI-NDVImin)/(NDVImax-NDVImin)
- 其中NDVI是归一化指标指数，NDVImax表示区域最大 NDVI值，NDVImin表示区域最小的NDVI值。
- 由于图像中不可避免的存在着噪声，NDVImax和NDVImin 并不一定是最大NDVI值和最小的NDVI值，可以根据直 方图分别取两头“拐点处”的值。
- E=W1 *Sv+W2 *Ss +W3 *St
- W1=0.7，W2=0.2，W3=0.1
评价等级
优 良
中 差
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四、后期处理与应用
数据获取说明
• 环境小卫星CCD-1B数据，在环保部卫星环境应用中心免 费下载获取，环境小卫星CCD数据下载地址：
• TM数据下载地址为： • 大气校正用到的环境小卫星数据波谱响应函数下载地址：
进入专题
• 数据：
– “10-专题：基于遥感的草原与沙漠化监测”
2、数据预处理
图像预处理流程
• 数据读取和定标
– 主菜单->File->Open External File>HJ-1A/1B Tools
2.2 工程区裁剪
• 由于整景数据范围比较大，所以在做大气校正前，先将 浑善达克以及周边区域裁剪出来。
2.3 图像配准
• 做变化监测，两个时相的数据必须互相配准
2.4 大气校正——概述
• 打开ENVI 5工具箱/Band Ratio/Band Math工具
3.2 植被覆盖度计算
• 波段运算
– 打开ENVI 5工具箱/Band Ratio/Band Math工具
• 运算表达式： (b1 gt 0.7)*1+(b1 lt 0.)*0+(b1
ge 0 and b1 le 0.7)*((b10.0)/(0.7-0.0))
– 波谱范围：400－2500nm
2.4 大气校正——FLAASH大气校正
• 基本参数设置
2.4 大气校正——FLAASH大气校正
• 多光谱参数设置
– 单击Multispectral Setting按钮，在Filter Function File 导入光 谱响应曲线“环境1A星CCD2光谱响应.sli”，单击OK；
2.4 大气校正——FLAASH大气校正
• 高级参数设置
2.4 大气校正——结果检验
• 结果检验 • 大气校正前后典型地物（植被）光谱曲线对比
2.5 裁剪浑善达克地区
• 预处理的最后一步是用浑善达克区矢量数据对已经做过 辐射定标、大气校正的HJ-CCD数据进行不规则裁剪
• 矢量数据：
– “\4-研究区裁剪\浑善达克矢量数据”
处理流程
数据预处理 植被覆盖度反演 植被覆盖变化监测
流程说明
根据环境小卫星CCD数据特点及草原植被变化监
测的要求，采用以下处理流程：
一、数据预处理：
D数据读取
2.辐射定标
3.大气校正
4.研究区裁剪
二、反演模型建立 1.归一化植被指数
2.植被覆盖度
三、植被变化监测 1.植被覆盖区提取
2.植被变化检测
• 获得地物真实的光谱信息是遥感反演的前提，大气校正 可消除大气影响，还原地物的真实信息，是定量遥感数 据预处理中必不可少的环节。
2.4 大气校正——FLAASH大气校正
• 数据准备 • FLAASH对图像文件有以下几个要求：
– 数据是经过定标后的辐射亮度（辐射率）数据，单位是：（μW） /（cm2*nm*sr）。
基于遥感的草原与沙漠化监测
1、专题背景
专题背景
• 浑善达克地区位于内蒙古 草原锡林郭勒高原中部。 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。
• 通过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。
4.2 变化区域计算
• 波段运算
– 工具箱/Band Ratio/Band Math工具
• 运算表达式： • b1-b2
– b1:2009年8月的植被覆盖区图像 – b2:2006年8月的植被覆盖区图像
5、成果后处理及应用
5.1植被变化区域图的背景值处理
• 变化图像： • 0——未发生变化的区域 • -1——植被荒漠化区域 • 1——植被增加区域 • 将背景值掩膜为非0、-1、1的值（如：5）
城市、工矿、居民用地 未利用地 沙地
影像DN值 1 2 3 4 5 6 61
4.1 两图像植被覆盖区域提取
• 2009年8月植被覆盖区
– (b1 le 0.3)*0 +(b1 gt 0.3)*1 – b1为植被覆盖度图像，0.3为经验值
• 2006年8月植被覆盖区
– (b1 ge 1 and b1 le 3)*1+(b1 lt 1)*0+(b1 gt 3)*0 – b1为浑善达克2006年8月土地利用分类图
HJ1A-CCD2原始数据
数据读取 辐射定标 几何校正 大气校正 浑善达克区裁剪 浑善达克HJ1A-CCD2数据
环境小卫星数据处理补 丁
基准影像 波谱响应函数 浑善达克矢量数据
2.1 数据读取和定标
• 安装环境小卫星数据读取和定标补丁
– ENVI_HJ1A1B_Tools.sav文件放在 X:\Program Files\Exelis\ENVI51\classic\save_add目 录下
3、植被覆盖度反演
植被覆盖度反演
• 归一化植被指数计算
应用被植被强吸收的红光波段（环境星第3 波段）和被植被强反射的近红外波段（环境 星第四波段）计算归一化植被指数。
归一化植被指数
• 植被覆盖度计算
FC = [(NDVI- NDVISoil)／(NDVIVeg NDVISoil)]
植被覆盖度
3.1 归一化植被指数计算
专题概述
• 本专题将介绍利用环境小卫星CCD-1A图像反演植被覆盖 图的完整流程。
• 专题涉及内容：
➢ 环境小卫星的数据读取 ➢ 辐射定标、图像配准 、大气校正 ➢ 植被反演 、植被覆盖变化监测• 使用模 Nhomakorabea和工具：
➢ ENVI主模块 ➢ FLAASH大气校正扩展模块 ➢ IDL开发的环境小卫星数据读取补丁 ➢ 波段运算模块
– 数据带有中心波长（wavelenth）值，如果是高光谱还必须有波 段宽度（FWHM）,这两个参数都可以通过编辑头文件信息输入 （Edit Header）。
– 数据类型
• 支持四种数据类型：浮点型（floating）、长整型(long integer )、 整型（integer）和无符号整型 (unsigned int)。数据存储类型： ENVI标准栅格格式文件，且是BIP或者BIL。
4、植被变化监测
植被覆盖度反演
2006土地利用分类图 2006植被覆盖区 波段运算
环境小卫星数据 2009植被覆盖数据 2009植被覆盖区
植被荒漠化监测
4.1 两图像植被覆盖区域提取
• 2009年植被覆盖度大于0.3的为植被覆盖区
• 2006年土地利用分类图DN值=1、2、3为植被覆盖区
土地利用分类类型 耕地 林地 草地 水域