4-专题：基于遥感的自然生态环境监测
探究遥感技术在生态环境监测中的应用
探究遥感技术在生态环境监测中的应用遥感技术是利用航天器或飞机等，通过对地球表面反射、发射和散射的电磁波进行探测、记录和解译，从而获取地球表面信息的技术手段。
在生态环境监测领域，遥感技术具有重要的应用价值，可以实现对生态环境的全时空观测和监测，为生态环境保护和管理提供可靠的数据支持。
一、遥感技术在生态环境监测中的应用1. 植被遥感监测植被是生态系统的重要组成部分，其覆盖状况、生长状态和变化对生态环境的影响尤为重要。
遥感技术可以通过获取植被的光谱信息、叶片面积指数、叶绿素含量等数据，实现对植被生长状态和覆盖面积的监测和评估，为生态环境的保护和管理提供重要的信息支持。
3. 土地利用遥感监测土地利用是生态环境的重要组成部分，其合理利用和管理对生态环境的保护和改善至关重要。
遥感技术可以通过获取土地利用类型、土地利用变化等信息，实现对土地资源的合理利用和管理，为生态环境的保护和改善提供重要的技术支持。
4. 生态环境灾害监测生态环境遭受自然灾害或人为破坏时，遥感技术可以通过获取灾害范围、灾情程度等信息，快速、准确地评估灾害影响，为灾后环境恢复和重建提供重要的数据支持。
二、遥感技术在生态环境监测中的优势1. 全时空观测能力：遥感技术具有全时空观测能力，可以实现对生态环境的全面监测和评估，为生态环境的保护和管理提供全方位的数据支持。
2. 高精度数据获取：遥感技术可以获取高分辨率、高精度的地球表面信息，为生态环境监测和评估提供准确的数据支持。
4. 多源数据融合：遥感技术可以将多源遥感数据进行融合分析，实现对生态环境的多角度、多维度的监测和评估，为环境保护和管理提供多层次的数据支持。
三、遥感技术在生态环境监测中的应用案例1. 水体富营养化监测通过遥感技术获取水体叶绿素浓度、透明度等信息，对水体富营养化进行监测和评估，为水质监测和管理提供科学依据。
2. 森林覆盖状况监测通过遥感技术获取森林覆盖状况、植被生长状态等信息，对森林资源进行监测和评估，为森林资源的保护和管理提供技术支持。
基于遥感的生态环境变化监测研究
基于遥感的生态环境变化监测研究在当今时代，随着人类活动的不断加剧和全球气候变化的影响，生态环境面临着前所未有的挑战。
为了更好地了解生态环境的变化趋势，采取有效的保护和修复措施，基于遥感的生态环境变化监测技术应运而生。
遥感技术作为一种非接触式、大面积、快速获取地表信息的手段，为生态环境监测提供了强大的支持。
遥感技术的原理其实并不复杂，它就像是我们从高空用一双特殊的“眼睛”来观察地球。
通过传感器接收来自地表物体反射或发射的电磁波信号，然后将这些信号转化为图像或数据，从而让我们能够了解到地表的各种信息，比如土地利用类型、植被覆盖度、水体状况等等。
在生态环境变化监测中，遥感技术有着广泛的应用。
首先，它可以用于监测土地利用和土地覆盖的变化。
比如说，我们可以通过不同时期的遥感影像，清晰地看到城市的扩张是如何占用农田和绿地的，或者森林是如何被砍伐变成了荒地。
这对于研究城市化进程对生态环境的影响以及制定合理的土地利用规划具有重要意义。
其次，遥感技术在植被监测方面也发挥着关键作用。
植被是生态系统的重要组成部分，它的生长状况和分布情况直接反映了生态环境的质量。
通过遥感数据，我们能够计算出植被覆盖度、植被指数等参数，从而了解植被的健康状况和生长趋势。
而且，还可以监测植被的季节性变化，以及在遭受自然灾害（如火灾、干旱等）后的恢复情况。
对于水体的监测，遥感同样表现出色。
它可以帮助我们监测水体的面积、水质、水深等信息。
例如，通过对遥感影像的分析，可以判断出湖泊、河流的水位变化，发现水体的污染区域，为水资源的管理和保护提供科学依据。
另外，遥感技术还能够用于监测大气环境。
虽然直接监测大气成分相对较难，但可以通过间接的方法，如监测气溶胶的分布、云的类型和特征等，来了解大气的污染状况和气候变化的影响。
然而，基于遥感的生态环境变化监测也并非一帆风顺，存在着一些挑战和限制。
首先，遥感数据的质量和分辨率会对监测结果产生影响。
有时候，较低分辨率的影像可能无法准确识别出细小的地物变化，或者受到云层、阴影等因素的干扰，导致数据不准确。
遥感技术在生态环境监测中的应用
遥感技术在生态环境监测中的应用随着社会的发展，环境保护逐渐成为人们关注的焦点。
然而，如何对生态环境进行有效的监测，是一个问题。
传统的监测手段往往需要人力物力，且耗费资源大。
因此，如何利用科技手段提高监测效率便成为了大家考虑的问题。
遥感技术便是一种非常好的解决方案之一。
遥感技术是指通过利用卫星、飞机等高空平台获取地面信息的一种技术。
遥感技术能够高效地获取大量、多维度、多时相的地理信息数据，这对于生态环境监测非常有帮助。
下面，我们就来分析一下遥感技术在生态环境监测中的应用。
首先，遥感技术可以实现遥感影像的获取，以及对影像进行处理。
遥感影像能够准确地显示出地表的各种地貌、植被状况等信息。
通过对影像进行处理，可以大大提高监测效率。
例如，通过遥感技术获取的植被数据可以反映植被的生长情况，进一步分析可以得出植被生长的趋势与变化。
通过遥感技术，人们可以获得较为全面的地球表面信息，更好地评估和掌握生态环境的变化情况。
其次，遥感技术还能够实现对生态环境变化的监测和评估。
生态环境的变化对于生态平衡和生态功能的影响非常大，遥感技术可以很好地监测和评估生态环境的变化情况。
例如，利用卫星遥感技术，可以测量湖泊、河流的水体面积变化、植被覆盖面积变化以及土地利用/覆盖变化等，可以更好地分析水土流失、水资源的分布和匮乏情况以及洪涝等自然灾害的发生。
另外，遥感技术还能够实现对环境污染等问题的精准监测。
遥感技术可以通过对地表的空气、水、土壤等因素进行监测，以分析分布、污染程度和来源。
例如，可以利用卫星遥感技术监测出不同区域的SO2、NOx和PM2.5等大气污染物的分布情况，及时采取相应的措施减少污染。
最后，遥感技术在生态环境监测中的应用还涉及到了其他领域，例如建立了海洋生态系统的遥感监测方法，遥感技术还可以监测冰川与冰盖的减退、冰川湖泊的形成和消失，为冰川与冰川湖泊变化的研究提供了重要手段。
同时，遥感技术还支持极地生物原创相关研究及开发，服务于气候预测、环境监测以及资源调查等多个领域。
基于遥感生态指数的城市生态环境变化监测
基于遥感生态指数的城市生态环境变化监测[摘要内容]本文以山东济南市为研究调查对象，使用了2000年和2010年的两期Landsat 5 tm影像和2019年的Landsat 8 oli影像共三期遥感影像为研究数据，通过生态环境质量评价指标来获取济南市的生态环境质量状况，并且根据不同年份的数据互相比较来得出济南市在2000年到2019年的生态环境质量变化状况，为济南市生态环境发展提供参考和意见。
本论文的主要研究结果：济南市2000年、2010年、2019年的RSEI指数值分别为0.741、0.202、0.756，这说明济南市在2000年到2019年期间，生态环境质量呈现先下降后上升的趋势，2000年的RSEI指数比2019年的低，说明总体来看济南市的生态环境质量呈现上涨趋势，生态环境质量逐渐获得了改善。
[关键词] 生态环境质量；RSEI；主成分分析一、引言使用遥感技术对区域生态研究的文章有很多，例如李尧等利用遥感生态指数（RSEI）模型，对哈尔滨市延寿县生态环境状况进行了综合评价，得出结果为延寿县RSEI空间分布的总体特征表现为中间差、周围好的地域特征，其东北和东南部RSEI值较高，中部RSEI值较低。
王志超等在基于植被覆盖度和遥感生态指数的成都市锦江区生态质量评估一文中得出结论锦江区植被覆盖率呈先下降后略有回升的整体下降趋势;而遥感生态指数呈连续下降趋势。
何安良和周江文以长沙市为例，采用RSEI遥感生态指数模型对长沙市的城市生态环境进行了评价，得出了2004年、2013年、2019年遥感生态指数呈逐渐下降趋势，生态等级差与较差的面积逐渐增加的结论。
李婷婷、马超等通过利用遥感生态指数模型结合SRTM DEM数据等对贺兰山山地生态系统进行研究，得出了贺兰山生态环境虽存在缓慢变好趋势，但整体生态质量仍极端脆弱的结论。
综上所述，利用遥感生态指数来监测和评价城市生态环境质量是当前的一种有效途径。
济南市位于山东省中西部，是闻名遐迩的泉城，每年到这里旅游的人不计其数。
综合应用一基于遥感的自然生态环境监测分析
综合应用一基于遥感的自然生态环境监测分析中文摘要
遥感技术在自然生态环境监测方面发挥着重要作用，例如，通过遥感
图像把握地表植被变化，揭示城市扩展等现象。
本文深入分析了基于遥感
技术的自然生态环境监测系统，得出了关于自然生态环境变化的有效结论。
研究显示，遥感技术能够有效收集、处理和检测自然生态环境中大量的空
间数据，并生成多种空间地理信息，为自然生态环境监测和管理提供有力
支持。
为进一步提高遥感技术在自然生态环境监测分析方面的应用效果，
还需加强软件工具的开发，建立多种完备的数据处理、信息检索和分析分
析处理方法等。
1引言
自然生态环境监测分析是评估生态环境变化和发展的重要环节，对生
态环境质量的评估和提升具有重要意义。
随着社会经济的发展，人类活动
对自然生态环境的影响越来越大，自然生态环境变化及时准确地监测变匘
越发重要。
遥感技术将实现信息化的空间数据收集和处理，从而实现多源
数据融合，有效检测和描绘自然生态环境变化，为自然生态环境开发和管
理提供重要支撑。
2应用研究
2.1遥感数据的收集
从遥感学科的角度来看。
基于遥感的自然生态环境监测与评价——以普洱市思茅区为例
Open Journal of Natural Science 自然科学, 2021, 9(1), 64-71Published Online January 2021 in Hans. /journal/ojnshttps:///10.12677/ojns.2021.91009基于遥感的自然生态环境监测与评价——以普洱市思茅区为例沈润，罗琪，叶蕾，蒋永泉云南师范大学地理学部，云南昆明收稿日期：2020年12月11日；录用日期：2021年1月8日；发布日期：2021年1月18日摘要遥感技术的发展为自然生态环境的监测提供了准确、高效的技术手段。
基于2018年3月的Landsat数据以及DEM数据，提取了植被覆盖度、土壤指数和坡度三个重要生态因子，并将归一化后的因子带入构建的综合指数评价模型，得出了思茅区生态环境质量指数，最后根据指数值进行分级，对思茅区的自然生态环境质量进行了评价与分析。
研究结果表明：思茅区的自然生态环境质量以良和差为主，研究区东北部和东南部的生态环境质量差，西部相对较好。
该研究结果与实际情况基本符合，因此基于遥感的自然生态环境监测与评价的方法，能够为区域的生态环境监测、治理和改善提供重要参考。
关键词生态环境质量，生态因子，遥感，综合指数评价模型Monitoring and Evaluation of NaturalEcological Environment Based onRemote Sensing—A Case Studyof Pu’er Simao DistrictRun Shen, Qi Luo, Lei Ye, Yongquan JiangFaculty of Geographical Science, Yunnan Normal University, Kunming YunnanReceived: Dec. 11th, 2020; accepted: Jan. 8th, 2021; published: Jan. 18th, 2021沈润 等AbstractThe development of remote sensing technology provides accurate and efficient technical means for monitoring the natural ecological environment. Based on the Landsat data and DEM data in March 2018, the three important ecological factors of vegetation coverage, soil index and slope were extracted, and the normalized factors were brought into the constructed comprehensive in-dex evaluation model, and the Simao district was obtained. Eco-environmental quality index, fi-nally classified according to the index value, to evaluate and analyze the natural ecological envi-ronment quality of Simao District. The results of the study show that the quality of the natural ecological environment in Simao District is mainly good and poor, the quality of the ecological en-vironment in the northeast and southeast of the study area is poor, and the west is relatively good. The research results are basically in line with the actual situation. Therefore, the method of natu-ral ecological environment monitoring and evaluation based on remote sensing can provide an important reference for regional ecological environment monitoring, management and improve-ment.KeywordsEcological Environment Quality, Ecological Factors, Remote Sensing, Comprehensive Index Evaluation ModelCopyright © 2021 by author(s) and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). /licenses/by/4.0/1. 引言随着社会经济的快速发展以及自然环境的不断改变，生物多样性减少、水土流失、土地荒漠化等环境问题层出不穷，给社会经济可持续发展带来严重挑战[1]。
遥感技术在环境生态监测中的应用
遥感技术在环境生态监测中的应用随着社会的快速发展和城市化进程的不断加速，环境污染问题日益严重，各种生态环境问题也愈发凸显。
尤其是近年来，全球气候变化和自然灾害的频繁发生，更加凸显了环境生态问题的紧迫性和重要性。
为了有效地监测和保护环境生态，遥感技术被广泛应用于环境监测和资源管理中。
一、遥感技术简介遥感技术是指通过航空或卫星拍摄图像，使用数字处理和分析技术对所得到的图像进行处理和解释，获取地面自然景观和人工活动信息的一种技术。
与传统的野外调查方法相比，遥感技术具有高效、快捷、省时省力、多层次、多角度等优势，在环境生态监测中有着广泛的应用前景。
二、遥感技术在环境监测中的应用(一) 实时监测大气环境大气污染已经成为全球面临的重大环境问题之一，遥感技术可以通过现代化颗粒物浓度分析技术的配合，实现大气污染源的动态监测，及时排查污染源并制定相应的治理措施，为大气污染治理提供科学依据。
同时，遥感技术也可以针对空气中的各种气体分子、二氧化碳等进行高效监测，实现大气环境的实时监控，有效地预防和控制空气污染问题。
(二) 监测海洋和水体环境遥感监测水体环境可以减少传统调查的成本和时间，适用于粗大范围的监测。
通过遥感技术，可以监测到河流、湖泊和海洋水体的水质、水温、水流以及环境污染情况，做好水资源的合理利用和保护。
同时，从生态的角度出发，也可以对海草、珊瑚礁等进行定量分析，反映了海洋生态环境的状况，为海洋生态环境保护提供科学依据和参考。
(三) 监测土地资源利用遥感技术，可以对土地资源和土地利用进行监测，包括农田、林地等的变化情况和利用率。
同时，可以监测企业的规模、产值以及生产效益等情况，实现对土地资源的科学管理和保护。
三、遥感技术的发展前景随着科技的不断进步和遥感技术的不断发展，遥感技术在环境生态监测中的应用也将越来越多元化、复杂化。
未来，遥感技术的发展将主要表现在以下几个方向:(一) 多源遥感数据深度融合，实现对地表环境的多元化监测和综合分析。
201-应用专题：基于遥感的自然生态环境监测
3.3 生态指数RSEI背景处理
• File->Save As ENVI，选择RSEI.dat，Mask选择研究区shapefile文件或掩膜文 件，点击OK，在输出面板上，点击Find Suitable Data Ignore value自动设置忽 略背景值
应用专题一：基于遥感的自然生态环境监测
专题背景
• 随着社会的不断发展，人们对自然生态环境质量的重视程度逐渐提高。本专题介 绍应用遥感技术进行自然生态环境的评价。
专题概述
• 本专题主要利用10米的哨兵2A数据源，提取相关生态因子，应用较成熟的遥感生 态指数（RSEI），评价与监测区域生态质量，完成整个自然生态环境评价流程。
2.4 生态因子计算 — 热度指标
• /Extensions/Landsat 8 LST工具，查询得到大气条件参数，包括大气透过率、大 气上行辐射、大气下行辐射，工具直接计算出地表温度的结果。
2.4 生态因子计算 — 热度指标
• 将30米的温度结果重采样到10米，并裁剪出研究区 • 重采样工具：/Raster Management/Resize Data
• Regions of Interest > Subset Data from ROIs工具
研究区裁剪的结果存放路径为：“……\4-生态因子计算\”
生态因子计算
生态因子计算步骤
流程说明
• 结合参考资料，计算植被指数、湿度分量、地表温度和土壤指数，作为绿度、湿 度、温度和干度指标
• 其中，植被指数、湿度分量、干度指标使用预处理得到的10米哨兵-2A多光谱数 据表观反射率计算得到，温度使用Landsat8热红外数据计算得到。
波段名称
2 3 4 8 5 6 7 8a 11 12 1 9 10
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房子的宽度是恒定的 (8m), 而在影像上的体现却各有 不同, 这说明各处的比例尺是变化的
ENVI/IDL
1.3 SPOTPAN正射纠正——传感器姿态/方位
1 2 3
要进行三角测量，就要给定软件 计算或估计出的空间传感器的位 置和方位
ENVI/IDL
1.3 SPOTPAN正射纠正——推帚扫描透视中心
（传感器的系统误差）
• 数据是沿扫描线获取的，每条扫描线都有自己的
透视中心
• 每条扫描线的传感器位置和方向都不同 • 多项式的纠正只能针对分辨率比较低的卫星影像，
而对于高分辨率的卫星影像我们需要严格的物理 模型（如，dim原数据）或者是有理函数多项式进 行模拟卫星参数（如RPC参数）。
ENVI/IDL
•
高斯—克吕格投影示意
ENVI/IDL
1.2 自定义坐标系——大地坐标
•
在地面上建立一系列相连接的三角形，量取一段 精确的距离作为起算边，在这个边的两端点，采 用天文观测的方法确定其点位（经度、纬度和方 位角），用精密测角仪器测定各三角形的角值， 根据起算边的边长和点位，就可以推算出其他各 点的坐标。这样推算出的坐标，称为大地坐标。
- 比例尺变化 - 传感器的姿态/方位 - 传感器的系统误差
• 正射纠正可以消除这些误差
ENVI/IDL
1.3 SPOTPAN正射纠正——比例尺变化
• 在所有的摄影影像中都会发生
房子的宽度 = 8m
2 cm
比例尺为 1:400
6 cm
比例尺为 1:133
影像的各处比例尺是不相同的
ENVI/IDL
1.3 SPOTPAN正射纠正——比例尺变化
ENVI/IDL
操作：SPOT2和TM数据的图像融合
• 内容：
- 进行SPOT2
的10米全色波段和Landsat TM30米多光 谱的融合操作，学习ENVI的融合操作流程
• 数据：
- 7-专题：基于遥感的自然生态环境监测\3-TM-SPOT
影像融合
ENVI/IDL
生态环境评价
ENVI/IDL
2.1 处理流程
为评价区域自然生态环境的生态因子 - 以“植被盖度”和“土壤指数”作为植被和土壤的 生态因子，“坡度”作为地形因子。统一将这些生 态因子进行归一化处理
• 自然生态环境评价方法
- 本专题选择的是指数法与综合指数法
ENVI/IDL
2.2 大气校正
• 这个过程使用ENVI中的快速大气校正工具完成，
这个工具的大气校正结果一般是基于物理模型精 度的±15%。
图像融合
ENVI/IDL
1.1 图像预处理流程
• 第一步：对高分辨率的全色影像进行正射纠正
- 全色影像是10米的SPOT
PAN数据
• 第二步：高分辨率影像和多光谱影像的配准、融合
- 以SPOT
PAN正射纠正结果作为基准影像，对TM影像进 行图像配准；用工程区矢量数据（河北襄樊市部分区 域）分别裁剪SPOT和TM影像，对裁剪结果进行图像融 合，得到工程区域10米的多光谱影像。
数据获取与处理
TM-SPOT融 合影像 DEM数据
生态因子生成
大气校正
植被盖度计算 土壤指数计算
坡度计算
自然生态因子归一化 指数评价法
生态环境评价
归一化模型
确定评价方法
自然生态环境评价图
ENVI/IDL
流程说明
• 数据
- 已经过基本预处理的TM-SPOT融合影像和DEM数据
• 生态因子选取
- 对经过基本预处理的数据进行快速大气校正 - 本专题选取植被、土壤、地形三个最基本的要素作
• 数据：„\4-快速大气校正\sub-TM-Spot-GS.dat
ENVI/IDL
2.3 生态因子生成——植被覆盖度
• 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
PAN为基准，配准TM影像，为了做 全色SPOT数据和多光谱TM数据的融合
• 数据：
- 7-专题：基于遥感的自然生态环境监测\2-Landsat
图像配准
ENVI/IDL
1.5 图像融合
• 将低分辨率的多光谱影像与高分辨率的单波段影
像重采样生成成一副高分辨率多光谱影像遥感的 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。
ENVI/IDL
1.2 自定义坐标系——地理坐标系
• 常用到的地图坐标系有2种，即地理坐标
系和投影坐标系。
• 地理坐标系（球面坐标系）是以经纬度为
单位的地球坐标系统，它有2个重要部分 ，即地球椭球体（spheroid）和大地基准 面（datum）。 - 大地基准面指目前参考椭球与WGS84参 考椭球间的相对位置关系（3个平移，3 个旋转，1个缩放），可以用其中3个、 4个或者7个参数来描述它们之间的关系 ，每个椭球体都对应一个或多个大地基 准面。
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。
ENVI/IDL
2.3 生态因子生成——土壤指数
• 土壤指数同样采用前人研究的模型裸土植被指数
ENVI/IDL
1.2 自定义坐标系——投影坐标系
投影坐标系是利用一定的数学 法则把地球表面上的经纬线网表 示到平面上，属于平面坐标系。 数学法则指的是投影类型，
•
目前我国普遍采用的是高斯— —克吕格投影（圆柱等角投影） ，在英美国家称为横轴墨卡托投 影（Transverse Mercator）。
Krasovsky IAG75
•
北京54坐标系、西安80坐标系实际上指的是我国 的两个大地基准面
椭球体名称
WGS84
年代
1984
长半轴（米） 短半轴（米）
6378137.0 6378245.0 6378140.0 6356752.3 6356863.0 6356755.3
扁率
1：298.257 1：298.3 1：298.257
图像基本预处理
ENVI/IDL
1.1 图像基本预处理流程
定义北京 54坐标系 第一步： 正射纠正 全色影像
正射纠正
SPOT PAN L1数 据/DEM数据
提供基准图像
图像配准 第二步： 多光谱与全色 影像配准并融 合，得到较高 分辨率的多光 谱影像
TM影像
工程区粗 裁剪
TM/SPOT影像 裁剪
工程区矢 量数据
ENVI/IDL
1.2 自定义坐标系——北京54和西安80坐标系
•
北京54或者西安80坐标系是投影直角坐标系
坐标名称 北京54 西安80
投影类型
Gauss Kruger（Transverse Gauss Kruger（Transverse
椭球体
基准面
北京54 西安80
Mercator） Mercator）
操作：进行SPOT2全色图像的正射校正
• 内容：
- 以DRG作为控制点参考源，完成SPOT2全色图像的正
射纠正
• 数据：
- \7-专题：基于遥感的自然生态环境监测\1-SPOT
PAN正射纠正
ENVI/IDL
1.4 Landsat7影像几何校正
• Landsat7影像数据是从网上免费下载的，是LPGS
专题：基于遥感的自然生 态环境监测
ENVI/IDL
专题背景
• 随着社会的不断发展，人们对自然生态环境质量
的重视程度逐渐提高。本专题介绍应用遥感技术 进行自然生态环境的评价。
ENVI/IDL
专题概述
• 专题中应用10米的spot和TM融合影像，提取相关
生态因子，应用较成熟的自然生态环境评价模型 完成整个自然生态环境评价流程。
QuickBird
WorldView-1/2 GeoEye-1 KOMPSAT-2 SPOT5 Level 1A and 1B RapidEye
RPC
RPC RPC RPC Pushbroom Sensor RPC
RPC文件(.rpb)
RPC文件(.rpb) RPC文件(.pvl/.rpc) RPC文件(. rpc) 星历参数文件 (METADATA.DIM) 存在metadata文件中ENVI/IDL
（GRABS）（杨存建，刘纪远，2002）：
- GRABS
= VI-0. 09178 BI+ 5. 58959。
- VI和BI分别为穗帽变换的绿度指数和土壤亮度指数。
BI和VI指数可分别用来评价裸土和植被的行为，VI指 数与不同植被覆盖有较大的相关性，土壤亮度对植被 指数有相当大的影响，裸土信息变化的主要部分是由 它们的亮度造成的，故由 BI和 VI线性组合形成的裸 土植被指数能很好地反映土壤的裸露情况
乘 积 运 算 （ CN ） 对大的地貌类型效果好，同时可用于多光谱与高光 谱的融合。 PCA变换 无波段限制，光谱保持好。第一主成分信息高度集 中，色调发生较大变化， Gram-schmidt 改进了 PCA 中信息过分集中的问题，不受波段限制， （GS） 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。
• 专题涉及植被覆盖度计算、地形因子提取等内容 • 所用功能模块
- 除了使用ENVI主模块功能外 - 还需要用到大气校正扩展模块中的快速大气校正工
具（QUAC）