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  • 土地利用分类

    万次阅读 2016-08-06 13:40:10
    更别说什么土地利用分类的制作了。在这里,我将会用最为直接的图形流程操作来给像我一样初识遥感的童鞋们讲解一下制作土地利用的整个过程。 首先,我先用一幅流程图来概括一下制作土地利用的整个过程。如下图1所...

    1 前言

    相信跟我一样刚刚接触遥感的计算机人士来讲,突然转行开始弄遥感,刚开始肯定会一头雾水。更别说什么土地利用分类的制作了。在这里,我将会用最为直接的图形流程操作来给像我一样初识遥感的童鞋们讲解一下制作土地利用的整个过程。
    首先,我先用一幅流程图来概括一下制作土地利用的整个过程。如下图1所示:
    这里写图片描述
    图1土地利用分类流程图
    这个流程操作适用于一般影像制作土地利用过程。然而对于高分影像数据而言,制作土地利用流程需要进行一些修改。在文章的最后,我会将高分影像数据制作土地利用的流程图附上。现在,让我们开始高分影像数据土地利用制作的过程。
    注:在教程中,我有些地方使用了envi5.3。如若想获取envi5.3的请在评论中留下邮箱,届时我将发送链接分享。该软件分享仅作为科研使用,如若进行商用,请使用正版,否则后果自负。

    2 裁剪

    先对影像进行裁剪,这里我对影像进行裁剪的目的有两个:
    1、减少接下来工作量
    2、这样可以选择较高分辨率的DEM(DEM可能不能覆盖影像,这里我通过shp图来进行裁剪影像,便可以确定使得下载的DEM更小些)
    裁剪步骤如下图所示:
    这里写图片描述
    图 2 裁剪工具
    这里写图片描述
    图3 选择裁剪影像
    这里写图片描述
    图4 结果输出
    这样就可以将影像裁剪出来了,展示一下我裁剪的影像图:
    这里写图片描述
    图5 裁剪影像图
    同理,将研究区所有的影像进行裁剪(直接对影像拼接会出现问题,具体说明看正射校正部分)。

    3 正射校正

    这里我们之所以将正射校正放在拼接前边,是因为我们正射校正的结果需要作为大气校正的初始文件。这里需要说明其实我们刚开始说的流程图也可以先进行正射校正,也就是说正射校正和大气校正之间是没有依赖关系的。高分影像数据的制作可以算做一个特例。
    这里还需要进行说明一点:正射校正之前可能无法进行图像镶嵌(拼接)的,无法进行操作会弹出如下图2所示的说明(其实我们影像并没有问题,下图3-5显示两幅影像都是一样的)。我们之所以先进行拼接是因为可能研究区有多幅影像组成,那么如果正射校正的话需要一幅一幅影像的进行校正,然后再进行拼接。这样将会花费大量的时间。因此,我们往往会想到先进行影像的拼接,然后对拼接后的一幅影像进行校正。如果你跟我一样未果的话,那么可以先进行校正,然后再进行拼接操作。
    这里写图片描述
    图6 拼接失败提示
    这里写图片描述
    图7 影像数据信息
    这里写图片描述
    图8 影像坐标信息
    这里写图片描述
    图9 影像光谱波段信息
    这个问题目前我还没有想到为什么。这里我们就先不纠结这个问题为什么会出现了,那就先用麻烦点的操作进行,先进行正射校正。
    这里由于我没有控制点,没有参考的栅格影像,于是采用了RPC文件进行正射校正。如果你有现成的栅格影像或者控制点信息,你可以采用RPC Orthorectification Using Reference Image 工具(envi5.3版本,这里因为我使用的envi5.1,因此放弃了这种方式,不过这种方式要比我所做的方式正射效果优秀,建议使用这个种正射校正方式)。具体操作步骤参考博文:自动采集控制点的RPC正射校正工具 。我采用的方式是使用RPC Orthorectification Workflow工具,具体过程如下图所示:
    这里写图片描述
    图10 选择RPC Orthorectification Workflow工具
    这里写图片描述
    图11 文件选择
    这里DEM File默认是2010年的900m分辨率的DEM,这里根据实际情况,如果有更高分辨率的DEM的话,选择高分辨率的DEM效果更好。这里我已经对影像进行了裁剪,因此影像范围肯定小于DEM范围了。这里我选择的是30m分辨率的DEM。
    这里写图片描述
    图12 DEM跟裁剪影像图
    中间白色边框内是两幅未拼接的裁剪影像图。接下来进行选择裁剪影像和DEM进行文件选择。
    这里写图片描述
    图13 裁剪文件选择
    点击“Next”。接下进行RPC设置。
    这里写图片描述
    图 14 RPC设置
    这里因为我没有控制点,因此对于GPC的设置我没有进行处理。直接进行接下来选项的设置。
    这里写图片描述
    图 15 Advanced选项设置
    Advanced设置,其中辐射校正算法中分别是:最近邻法、线性内插、三次卷积法,这里我们可以选择三次卷积方法。
    这里写图片描述
    图 16 Statistics选项设置
    Statistics设置我们这里选择All。
    这里写图片描述
    图17 辐射校正输出选项

    (这里明天进行一下对比验证)

    4 辐射定标和大气校正

    在开始之前,我这里先说明一下辐射定标和大气校正。同样,这里引用上边所引用的文章几何校正;正射校正;几何配准;影像配准,空间配准;辐射定标;大气校正;辐射校正的概念解释一下各定义。

    4.1 辐射定标说明

    正如很多资料所说,不同学者解释辐射定标的定义不同:
    ①定标是将传感器所得的测量值变换为绝对亮度为与地表反射率、表面温度等物理量有关的相对值的处理过程(赵英时等《遥感应用分析原理与方法》)
    ②遥感器定标就是建立遥感传感器的数字量化输出值DN与其所对应的视场中的辐射亮度值之间的定量关系(陈述彭,也是度娘的解释)
    ③辐射定标是将传感器记录的电压或数字值转换成绝对辐射亮度的过程(梁顺林《定量遥感》)
    ④辐射定标就是将记录的原始DN值转换为大气外层表面反射率,目的是消除传感器本身产生的误差
    辐射定标有很多方法:实验室定标、星上定标、场地定标。具体参见ESRI中国社区ENVI版块,dsbin传感器定标http://bbs.esrichina-bj.cn/ESRI/viewthread.php?tid=56191
    另特别说一下:将DN值转化为辐射亮度和大气表观反射率的公式:
    1. 这里写图片描述将初始DN值转化为辐射亮度,其中Lb是辐射亮度值,单位是: W/cm2.μm.sr(瓦特/平方厘米.微米.球面度),Gain和Bias是增益和偏差,单位和辐射亮度值相同,可以看出,辐射亮度和DN值是线性关系。
    2. 这里写图片描述将辐射亮度值转换为大气表观反射率,式中Lλ为辐射亮度值,d为天文单位的日地距离,ESUNλ为太阳表观辐射率均值,θs是以度为单位的太阳高度角。不过总的来说,这部分的工作基本上不需要用户自己做,相关的系数都包含在数据的头文件或者元数据中了。

    4.2 大气校正说明

    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,广义上讲获得地物反射率、辐射率或者地表温度等真实物理模型参数;狭义上是获取地物真实反射率数据。用来消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧等物质对地物反射的影响,消除大气分子和气溶胶散射的影响。大多数情况下,大气校正同时也是反演地物真实反射率的过程。
    什么情况下需要做大气校正,我们购买或者其他途径获取的影像是否做过大气校正。通俗来讲,如果我们需要定量反演或者获取地球信息、精确识别地物等,需要使用影像上真实反映对太阳光的辐射情况,那么需要做大气校正。一般购买的影像,说明文档会注明经过辐射校正,其实这个辐射校正是指的粗的辐射校正,只是做了系统大气校正,就跟系统几何校正的意义是一样的。
    大气校正跟辐射校正是相互联系的,在envi中做大气校正前提就是需要辐射定标后的结果,实际过程就是将影像的辐射亮度值,最终转换为地表反射率。

    4.3 辐射校正说明

    是指对由于外界因素,数据获取和传输系统产生的系统的、随机的辐射失真或畸变进行的校正,消除或改正因辐射误差而引起影像畸变的过程。(包括辐射定标和大气校正)三者关系可以归结为下图:
    这里写图片描述
    图 18 辐射校正、辐射定标、大气校正关系图
    Ok,这里感谢一下“倒斗我不会”给予的解释。接下来我们继续我们的教程——辐射校正。

    4.4 辐射定标

    接下来我们开始进行辐射校正。首先先进行辐射定标。在envi中使用Radiometric Correction—>>Radiometric Calibration(辐射校正)。具体如下图所示:
    这里写图片描述
    图 19 辐射定标
    当我选择所选影像进行下一步时会出现如下图所示警示:
    这里写图片描述
    图20 警示
    ???这是什么意思呢?经过查阅相关文献,我从中得以将此问题解决。实际上辐射定标的目的就是将DN值转换为辐射亮度值(前边已经提及到了)。因此需要将传感器的Gain值和Offset值输入到envi中进行转换成辐射亮度值。envi中通过编辑envi 头文件来进行编辑Gain和Offset值。Envi 5.3中(具体获取方式参照前言)通过Raster Management中的Edit ENVI Header工具进行对两个值修改,具体操作如下:
    这里写图片描述
    图21 Set Raster Metadata
    通过点击Add可以添加Gain和Offset工具:
    这里写图片描述
    图22 Add Gain and Offset工具
    添加完后,我们可以发现在界面中出现了对Gain和Offset值修改的界面。如下图所示:
    这里写图片描述
    图23 Gain and Offset界面
    接下来我们就开始对两个值进行添加,这里其实还有一种修改方式(手动),具体的操作方式,不在叙述,具体操作请参照博客ENVI下高分一号PMS相机多光谱数据大气校正,在这里我采用自动选择文件的方式进行快速添加。首先,我在这里列一下2015年国产陆地观测卫星外场绝对辐射了定标系数表供手动方式使用:
    这里写图片描述
    图24 2015各国产卫星辐射定标系数
    在接下来就是对两个值的修改,这里我们以修改Gain值为例,影像的波谱函数等参数获取,可以通过中国资源卫星应用中心获取。
    这里写图片描述
    图25 添加Gain文件
    然后我们可以发现各波段的Gain值已经输入到了界面中,如下:
    这里写图片描述
    图26 添加Gain值
    同理,再修改Offset值。通过View Metadata可以来确认一下各波段是否已经赋值给了Gain和Offset。
    这里写图片描述
    图27 检查各波段参数值
    通过检查光谱信息我们发现,影像需要大气校正还缺条件,大气校正需要以下几个条件:
    1、数据是经过定标后的辐射亮度(辐射率)数据(uW/cm2*nm*sr)
    2、数据有中心波长(wavelenth)值,如果是高光谱还需要波段宽度(FWHM)。
    3、数据类型支持四种:浮点型、长整型、整型、无符号整型
    4、波谱范围:400~2500nm
    可以发现我们的影像中并没有中心波长,因此我们还需要进行输入中心波长信息。接下来我们进行中心波长的添加,对于中心波长的添加这里我采用手动方式进行添加。具体的方式我可以通过使用envi打开影像的光谱曲线来进行确定。具体步骤如下:
    使用Spectral Library进行对光谱曲线文件的添加。
    这里写图片描述
    图28 Spectral Library Viewer
    这里写图片描述
    图29 添加光谱曲线函数文件
    通过点击各波段最高点可以获取中心波长(Data Value=1处,需要注意这里的单位是nm)。
    这里写图片描述
    同理获取其它波段的波长,这里进行一下高分一号各波段中心波长的整理:
    中心波长(um)
    band1: 0.485
    band2: 0.56
    band3: 0.696
    band4: 0.797
    这样我们就完成了大气校正的条件,接下来可以进行辐射定标的其它操作了。需要注意的是我需要对辐射定标的文件的格式进行限制一下,因为大气校正所识别的文件格式为BIL或者BIP格式,因此需要进行选择。
    这里写图片描述
    图30 文件格式
    (随后修改:其实这里只是对影像文件进行了头文件的参数编辑,因此文件格式这里也可以不进行选择)
    接下来时使用Radiometric Correction > Radiometric Calibration工具,进行辐射定标,具体步骤如图所19,选择文件后发现上述的错误没了,弹出辐射校正对话框,如下图所示:
    这里写图片描述
    图31 辐射定标输出
    这样,辐射定标操作就完成了!

    4.5 大气校正–FLAASH工具

    辐射定标完成后,我们将开始大气校正。辐射定标的完成成功与否直接影响着大气校正的结果。这里我们使用FLAASH Atmospheric Correction工具对影像进行大气校正。如下图:
    这里写图片描述
    图32 FLAASH Atmospheric Correction工具
    打开后弹出FLAASH模型工具的输入参数。首先我们需要编辑Input Radiance Image,该文件就是我们上边刚刚处理完成的辐射定标文件。选择文件后弹出Radiance Scale Factors,这里我们选择Use single那个选项,scale factor这里我们已经在辐射定标那里进行了转换,这里不需要再进行修改了。如下图所示:
    这里写图片描述
    图33 Radiance Scale Factors
    接下来两个是设置大气校正的输出文件路径
    这里写图片描述
    图34 设置大气校正输出文件路径
    然后我们再设置传感器的各个参数,Sensor Type选择GF-1,然后高分一号的参数,如传感器高度、影像分辨率都会自动填充上去,这里有个地面高程的需要我们根据研究区来进行获取。如果我们手中并没有确切的平均高程数据,在这里我们可以借助envi提供的高程影像进行获取研究区域的平均高程。具体方式如下:
    打开全球高程数据(2010年)
    这里写图片描述
    图35 GMTED2010
    然后借助Compute Statistics工具进行获取
    这里写图片描述
    图36 Compute Statistics工具
    选择高程数据
    这里写图片描述
    图37 选择高程数据文件
    按Stats Subset按钮,在弹出的Select Statistics Subset对话框中,点击File按钮选择研究区。
    这里写图片描述
    图38 选择研究区文件
    弹出计算统计参数对话框,默认是基本统计
    这里写图片描述
    图39 Basics Stats
    点击OK,将弹出基本统计的结果,这里我们看到我们想要的平均高程。
    这里写图片描述
    图40 Mean Elevation
    这样我们就获取了我们所研究区域的平均高程是135.592195m。在大气校正填写是注意单位,需要转换为km。接下来我们需要设置Flight Data参数。
    对于Flight Data影像获取时间,可以通过View Metadata来查看。不幸的是我的影像啥都没有,那怎么获取影像获取时间呢?
    这里写图片描述
    图41 Time
    其实我们的影像数据中往往会文件进行记录数据,其中有个xml的文件,学过计算机的人都知道,xml文件主要用于数据存储传输用的,打开它,你会惊喜的发现,你所要的东西就在里面。如下图:
    这里写图片描述
    图42 Receive Time
    这里需要注意的是,我们这里填写的是格林尼治时间,而不是北京时间。如若我们想要获取北京时间的话,需要再此基础上加8个小时。
    这里写图片描述
    图43 time setting
    选择Atmospheric Model时,参考help给予的提示。
    这里写图片描述
    图44 Select Atmospheric Model
    因为我们没有水汽的含量值,因此我们采用第二种方式进行选择。通过第二个表我们可以看到可以根据两个变量进行判断:一个是纬度;另一个是月份。而且我们发现该表90度北纬度没有,12月份也没有,因此通过此规律可以断定两者都是“就小原则”,这里我的研究区是35.7N~36.6N,时间是4月23,因此选择30N:March,因此模型选择MLS。
    接下来需要设置气溶胶模型设置,至于做不做气溶胶,我们可以通过我们的影响是否可以做气溶胶来确定,如果KT算法设置总Defaults三个中上行下行均不能都有值,那么说明影像不能做气溶胶的反演。
    这里写图片描述
    图45 气溶胶KT算法
    需要设置的是Advanced选项,这里我们根据自己电脑配置进行选择。
    这里写图片描述
    图46 Advanced设置
    然后点击Apply按钮,完成大气校正。大气校正成功与否,我们可以查看一下植被的光谱曲线是否标准。
    这里我粗略的画了一下常见几种地物的光谱曲线图,供大家参考。
    这里写图片描述
    图47 光谱曲线图
    大气校正计算时间比较常,需要耐心等待,而且校正完的影响也不会自动加载到View中,需要打开数据管理进行加载。这里我们选择Load CIR假彩色加载(右击)对照一下大气校正前后的光谱曲线图,发现大气校正成功。

    最后说明一点,前边好多操作其实可以省略的包括中心波长的编辑。如果你的版本是envi5.3的话直接打开xml文件就可以进行接下来的操作。由于刚开始我使用的envi5.1版本,因此手动编辑的内容要多一些。

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  • 更别说什么土地利用分类的制作了。在这里,我将会用最为直接的图形流程操作来给像我一样初识遥感的童鞋们讲解一下制作土地利用的整个过程。 首先,我先用一幅流程图来概括一下制作土地利用的整个过程。如下图1所示...

    1 前言

    相信跟我一样刚刚接触遥感的计算机人士来讲,突然转行开始弄遥感,刚开始肯定会一头雾水。更别说什么土地利用分类的制作了。在这里,我将会用最为直接的图形流程操作来给像我一样初识遥感的童鞋们讲解一下制作土地利用的整个过程。
    首先,我先用一幅流程图来概括一下制作土地利用的整个过程。如下图1所示:
    这里写图片描述
    图1土地利用分类流程图
    这个流程操作适用于一般影像制作土地利用过程。然而对于高分影像数据而言,制作土地利用流程需要进行一些修改。在文章的最后,我会将高分影像数据制作土地利用的流程图附上。现在,让我们开始高分影像数据土地利用制作的过程。
    注:在教程中,我有些地方使用了envi5.3。如若想获取envi5.3的请在评论中留下邮箱,届时我将发送链接分享。该软件分享仅作为科研使用,如若进行商用,请使用正版,否则后果自负。
    2 裁剪

    先对影像进行裁剪,这里我对影像进行裁剪的目的有两个:
    1、减少接下来工作量
    2、这样可以选择较高分辨率的DEM(DEM可能不能覆盖影像,这里我通过shp图来进行裁剪影像,便可以确定使得下载的DEM更小些)
    裁剪步骤如下图所示:
    这里写图片描述
    图 2 裁剪工具
    这里写图片描述
    图3 选择裁剪影像
    这里写图片描述
    图4 结果输出
    这样就可以将影像裁剪出来了,展示一下我裁剪的影像图:
    这里写图片描述
    图5 裁剪影像图
    同理,将研究区所有的影像进行裁剪(直接对影像拼接会出现问题,具体说明看正射校正部分)。
    3 正射校正

    这里我们之所以将正射校正放在拼接前边,是因为我们正射校正的结果需要作为大气校正的初始文件。这里需要说明其实我们刚开始说的流程图也可以先进行正射校正,也就是说正射校正和大气校正之间是没有依赖关系的。高分影像数据的制作可以算做一个特例。
    这里还需要进行说明一点:正射校正之前可能无法进行图像镶嵌(拼接)的,无法进行操作会弹出如下图2所示的说明(其实我们影像并没有问题,下图3-5显示两幅影像都是一样的)。我们之所以先进行拼接是因为可能研究区有多幅影像组成,那么如果正射校正的话需要一幅一幅影像的进行校正,然后再进行拼接。这样将会花费大量的时间。因此,我们往往会想到先进行影像的拼接,然后对拼接后的一幅影像进行校正。如果你跟我一样未果的话,那么可以先进行校正,然后再进行拼接操作。
    这里写图片描述
    图6 拼接失败提示
    这里写图片描述
    图7 影像数据信息
    这里写图片描述
    图8 影像坐标信息
    这里写图片描述
    图9 影像光谱波段信息
    这个问题目前我还没有想到为什么。这里我们就先不纠结这个问题为什么会出现了,那就先用麻烦点的操作进行,先进行正射校正。
    这里由于我没有控制点,没有参考的栅格影像,于是采用了RPC文件进行正射校正。如果你有现成的栅格影像或者控制点信息,你可以采用RPC Orthorectification Using Reference Image 工具(envi5.3版本,这里因为我使用的envi5.1,因此放弃了这种方式,不过这种方式要比我所做的方式正射效果优秀,建议使用这个种正射校正方式)。具体操作步骤参考博文:自动采集控制点的RPC正射校正工具 。我采用的方式是使用RPC Orthorectification Workflow工具,具体过程如下图所示:
    这里写图片描述
    图10 选择RPC Orthorectification Workflow工具
    这里写图片描述
    图11 文件选择
    这里DEM File默认是2010年的900m分辨率的DEM,这里根据实际情况,如果有更高分辨率的DEM的话,选择高分辨率的DEM效果更好。这里我已经对影像进行了裁剪,因此影像范围肯定小于DEM范围了。这里我选择的是30m分辨率的DEM。
    这里写图片描述
    图12 DEM跟裁剪影像图
    中间白色边框内是两幅未拼接的裁剪影像图。接下来进行选择裁剪影像和DEM进行文件选择。
    这里写图片描述
    图13 裁剪文件选择
    点击“Next”。接下进行RPC设置。
    这里写图片描述
    图 14 RPC设置
    这里因为我没有控制点,因此对于GPC的设置我没有进行处理。直接进行接下来选项的设置。
    这里写图片描述
    图 15 Advanced选项设置
    Advanced设置,其中辐射校正算法中分别是:最近邻法、线性内插、三次卷积法,这里我们可以选择三次卷积方法。
    这里写图片描述
    图 16 Statistics选项设置
    Statistics设置我们这里选择All。
    这里写图片描述
    图17 辐射校正输出选项

    (这里明天进行一下对比验证)

    4 辐射定标和大气校正

    在开始之前,我这里先说明一下辐射定标和大气校正。同样,这里引用上边所引用的文章几何校正;正射校正;几何配准;影像配准,空间配准;辐射定标;大气校正;辐射校正的概念解释一下各定义。

    4.1 辐射定标说明

    正如很多资料所说,不同学者解释辐射定标的定义不同:
    ①定标是将传感器所得的测量值变换为绝对亮度为与地表反射率、表面温度等物理量有关的相对值的处理过程(赵英时等《遥感应用分析原理与方法》)
    ②遥感器定标就是建立遥感传感器的数字量化输出值DN与其所对应的视场中的辐射亮度值之间的定量关系(陈述彭,也是度娘的解释)
    ③辐射定标是将传感器记录的***电压或数字值***转换成绝对***辐射亮度***的过程(梁顺林《定量遥感》)
    ④辐射定标就是将记录的***原始DN值***转换为***大气外层表面反射率***,目的是消除传感器本身产生的误差
    辐射定标有很多方法:实验室定标、星上定标、场地定标。具体参见ESRI中国社区ENVI版块,dsbin传感器定标http://bbs.esrichina-bj.cn/ESRI/viewthread.php?tid=56191
    另特别说一下:将DN值转化为辐射亮度和大气表观反射率的公式:

    1. 这里写图片描述将初始DN值转化为辐射亮度,其中Lb是辐射亮度值,单位是: W/cm2.μm.sr(瓦特/平方厘米.微米.球面度),Gain和Bias是增益和偏差,单位和辐射亮度值相同,可以看出,辐射亮度和DN值是线性关系。
    2. 这里写图片描述将辐射亮度值转换为大气表观反射率,式中Lλ为辐射亮度值,d为天文单位的日地距离,ESUNλ为太阳表观辐射率均值,θs是以度为单位的太阳高度角。不过总的来说,这部分的工作基本上不需要用户自己做,相关的系数都包含在数据的头文件或者元数据中了。

    4.2 大气校正说明

    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,广义上讲获得地物反射率、辐射率或者地表温度等真实物理模型参数;狭义上是获取地物真实反射率数据。用来消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧等物质对地物反射的影响,消除大气分子和气溶胶散射的影响。大多数情况下,大气校正同时也是反演地物真实反射率的过程。
    什么情况下需要做大气校正,我们购买或者其他途径获取的影像是否做过大气校正。通俗来讲,如果我们需要定量反演或者获取地球信息、精确识别地物等,需要使用影像上真实反映对太阳光的辐射情况,那么需要做大气校正。一般购买的影像,说明文档会注明经过辐射校正,其实这个辐射校正是指的粗的辐射校正,只是做了系统大气校正,就跟系统几何校正的意义是一样的。
    大气校正跟辐射校正是相互联系的,在envi中做大气校正前提就是需要辐射定标后的结果,实际过程就是将影像的辐射亮度值,最终转换为地表反射率。
    4.3 辐射校正说明

    是指对由于外界因素,数据获取和传输系统产生的系统的、随机的辐射失真或畸变进行的校正,消除或改正因辐射误差而引起影像畸变的过程。(包括辐射定标和大气校正)三者关系可以归结为下图:
    这里写图片描述
    图 18 辐射校正、辐射定标、大气校正关系图
    Ok,这里感谢一下“倒斗我不会”给予的解释。接下来我们继续我们的教程——辐射校正。

    4.4 辐射定标

    接下来我们开始进行辐射校正。首先先进行辐射定标。在envi中使用Radiometric Correction—>>Radiometric Calibration(辐射校正)。具体如下图所示:
    这里写图片描述
    图 19 辐射定标
    当我选择所选影像进行下一步时会出现如下图所示警示:
    这里写图片描述
    图20 警示
    ???这是什么意思呢?经过查阅相关文献,我从中得以将此问题解决。实际上辐射定标的目的就是将DN值转换为辐射亮度值(前边已经提及到了)。因此需要将传感器的Gain值和Offset值输入到envi中进行转换成辐射亮度值。envi中通过编辑envi 头文件来进行编辑Gain和Offset值。Envi 5.3中(具体获取方式参照前言)通过Raster Management中的Edit ENVI Header工具进行对两个值修改,具体操作如下:
    这里写图片描述
    图21 Set Raster Metadata
    通过点击Add可以添加Gain和Offset工具:
    这里写图片描述
    图22 Add Gain and Offset工具
    添加完后,我们可以发现在界面中出现了对Gain和Offset值修改的界面。如下图所示:
    这里写图片描述
    图23 Gain and Offset界面
    接下来我们就开始对两个值进行添加,这里其实还有一种修改方式(手动),具体的操作方式,不在叙述,具体操作请参照博客ENVI下高分一号PMS相机多光谱数据大气校正,在这里我采用自动选择文件的方式进行快速添加。首先,我在这里列一下2015年国产陆地观测卫星外场绝对辐射了定标系数表供手动方式使用:
    这里写图片描述
    图24 2015各国产卫星辐射定标系数
    在接下来就是对两个值的修改,这里我们以修改Gain值为例,影像的波谱函数等参数获取,可以通过中国资源卫星应用中心获取。
    这里写图片描述
    图25 添加Gain文件
    然后我们可以发现各波段的Gain值已经输入到了界面中,如下:
    这里写图片描述
    图26 添加Gain值
    同理,再修改Offset值。通过View Metadata可以来确认一下各波段是否已经赋值给了Gain和Offset。
    这里写图片描述
    图27 检查各波段参数值
    通过检查光谱信息我们发现,影像需要大气校正还缺条件,大气校正需要以下几个条件:
    1、数据是经过定标后的辐射亮度(辐射率)数据(uW/cm2nmsr)
    2、数据有中心波长(wavelenth)值,如果是高光谱还需要波段宽度(FWHM)。
    3、数据类型支持四种:浮点型、长整型、整型、无符号整型
    4、波谱范围:400~2500nm
    可以发现我们的影像中并没有中心波长,因此我们还需要进行输入中心波长信息。接下来我们进行中心波长的添加,对于中心波长的添加这里我采用手动方式进行添加。具体的方式我可以通过使用envi打开影像的光谱曲线来进行确定。具体步骤如下:
    使用Spectral Library进行对光谱曲线文件的添加。
    这里写图片描述
    图28 Spectral Library Viewer
    这里写图片描述
    图29 添加光谱曲线函数文件
    通过点击各波段最高点可以获取中心波长(Data Value=1处,需要注意这里的单位是nm)。
    这里写图片描述
    同理获取其它波段的波长,这里进行一下高分一号各波段中心波长的整理:
    中心波长(um)
    band1: 0.485
    band2: 0.56
    band3: 0.696
    band4: 0.797
    这样我们就完成了大气校正的条件,接下来可以进行辐射定标的其它操作了。需要注意的是我需要对辐射定标的文件的格式进行限制一下,因为大气校正所识别的文件格式为BIL或者BIP格式,因此需要进行选择。
    这里写图片描述
    图30 文件格式
    (随后修改:其实这里只是对影像文件进行了头文件的参数编辑,因此文件格式这里也可以不进行选择)
    接下来时使用Radiometric Correction > Radiometric Calibration工具,进行辐射定标,具体步骤如图所19,选择文件后发现上述的错误没了,弹出辐射校正对话框,如下图所示:
    这里写图片描述
    图31 辐射定标输出
    这样,辐射定标操作就完成了!

    4.5 大气校正–FLAASH工具

    辐射定标完成后,我们将开始大气校正。辐射定标的完成成功与否直接影响着大气校正的结果。这里我们使用FLAASH Atmospheric Correction工具对影像进行大气校正。如下图:
    这里写图片描述
    图32 FLAASH Atmospheric Correction工具
    打开后弹出FLAASH模型工具的输入参数。首先我们需要编辑Input Radiance Image,该文件就是我们上边刚刚处理完成的辐射定标文件。选择文件后弹出Radiance Scale Factors,这里我们选择Use single那个选项,scale factor这里我们已经在辐射定标那里进行了转换,这里不需要再进行修改了。如下图所示:
    这里写图片描述
    图33 Radiance Scale Factors
    接下来两个是设置大气校正的输出文件路径
    这里写图片描述
    图34 设置大气校正输出文件路径
    然后我们再设置传感器的各个参数,Sensor Type选择GF-1,然后高分一号的参数,如传感器高度、影像分辨率都会自动填充上去,这里有个地面高程的需要我们根据研究区来进行获取。如果我们手中并没有确切的平均高程数据,在这里我们可以借助envi提供的高程影像进行获取研究区域的平均高程。具体方式如下:
    打开全球高程数据(2010年)
    这里写图片描述
    图35 GMTED2010
    然后借助Compute Statistics工具进行获取
    这里写图片描述
    图36 Compute Statistics工具
    选择高程数据
    这里写图片描述
    图37 选择高程数据文件
    按Stats Subset按钮,在弹出的Select Statistics Subset对话框中,点击File按钮选择研究区。
    这里写图片描述
    图38 选择研究区文件
    弹出计算统计参数对话框,默认是基本统计
    这里写图片描述
    图39 Basics Stats
    点击OK,将弹出基本统计的结果,这里我们看到我们想要的平均高程。
    这里写图片描述
    图40 Mean Elevation
    这样我们就获取了我们所研究区域的平均高程是135.592195m。在大气校正填写是注意单位,需要转换为km。接下来我们需要设置Flight Data参数。
    对于Flight Data影像获取时间,可以通过View Metadata来查看。不幸的是我的影像啥都没有,那怎么获取影像获取时间呢?
    这里写图片描述
    图41 Time
    其实我们的影像数据中往往会文件进行记录数据,其中有个xml的文件,学过计算机的人都知道,xml文件主要用于数据存储传输用的,打开它,你会惊喜的发现,你所要的东西就在里面。如下图:
    这里写图片描述
    图42 Receive Time
    这里需要注意的是,我们这里填写的是格林尼治时间,而不是北京时间。如若我们想要获取北京时间的话,需要再此基础上加8个小时。
    这里写图片描述
    图43 time setting
    选择Atmospheric Model时,参考help给予的提示。
    这里写图片描述
    图44 Select Atmospheric Model
    因为我们没有水汽的含量值,因此我们采用第二种方式进行选择。通过第二个表我们可以看到可以根据两个变量进行判断:一个是纬度;另一个是月份。而且我们发现该表90度北纬度没有,12月份也没有,因此通过此规律可以断定两者都是“就小原则”,这里我的研究区是35.7N~36.6N,时间是4月23,因此选择30N:March,因此模型选择MLS。
    接下来需要设置气溶胶模型设置,至于做不做气溶胶,我们可以通过我们的影响是否可以做气溶胶来确定,如果KT算法设置总Defaults三个中上行下行均不能都有值,那么说明影像不能做气溶胶的反演。
    这里写图片描述
    图45 气溶胶KT算法
    需要设置的是Advanced选项,这里我们根据自己电脑配置进行选择。
    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-O7LMzOzX-1570262760221)(https://img-blog.csdn.net/20160505104637471)]
    图46 Advanced设置
    然后点击Apply按钮,完成大气校正。大气校正成功与否,我们可以查看一下植被的光谱曲线是否标准。
    这里我粗略的画了一下常见几种地物的光谱曲线图,供大家参考。
    这里写图片描述
    图47 光谱曲线图
    大气校正计算时间比较常,需要耐心等待,而且校正完的影响也不会自动加载到View中,需要打开数据管理进行加载。这里我们选择Load CIR假彩色加载(右击)对照一下大气校正前后的光谱曲线图,发现大气校正成功。

    最后说明一点,前边好多操作其实可以省略的包括中心波长的编辑。如果你的版本是envi5.3的话直接打开xml文件就可以进行接下来的操作。由于刚开始我使用的envi5.1版本,因此手动编辑的内容要多一些。

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    土地类型

    为了便于全面认识、合理利用和科学管理土地资源,有必要进行土地分类或土地资源分类,即土地类型划分。土地类型有广义和狭义之分。

    土地类型

    狭义的土地类型一般指的是土地自然类型,是对土地这一客观实体的一种自然分类,也就是我们平时所说的土地类型。其划分的依据主要是土地的自然属性,是对土地各构成要素的空间差异性进行综合归纳、划分类型。

    目前,我国的土地类型分类系统还没有一致意见,但“中国1:100万土地类型图编辑委员会”曾拟订了一个1:100万土地类型图分类系统,将土地类型分为:土地纲——土地类——土地型,是我国至今为止最完整的土地类型分类研究成果,已被广泛使用。

    土地资源类型

    广义的土地类型即为土地资源类型,其划分的依据除了土地的自然属性之外,更强调了其作为资源利用的社会经济属性。也就是说,土地资源类型划分是在土地类型划分的基础上,进一步对土地所具有的资源利用价值或功能的差异性进行重新分类。

    目前常用的土地资源分类方法主要有土地利用分类、土地自然适宜性分类、土地生产潜力分类、基准地价分类等形式。

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    土地利用分类

    人类在对土地资源进行开发、利用和改造活动的过程时便形成了多种多样的土地利用方式,同时也形成了多种多样的土地利用类型。

    土地利用分类即为土地资源的利用类型划分,是指对现有的土地利用状况,依据其利用的方式、结构及其特征的相似性与差异性而进行同级土地资源的类型分类和分级。其分类依据主要为:土地用途、经营特点、利用方式、覆盖特点等因素。

    目前,国际上大多数国家的土地利用分类采用两级制,日本采用三级制,但多侧重于城市用地分类,对城市与建设用地划分较为详细,对农业用地和生态用地的划分较为粗略。

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    土地利用现状分类

    我国的土地利用分类最早可追溯到20世纪30年代,经过不到一个世纪的探索、创新、完善、升级,形成了现在更加完善、全面应用于第三次全国国土调查、面向自然资源统一调查和管理的全国土地利用分类系统,即《土地利用现状分类》(GB/T 21010-2017)。

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    由上面的我国土地利用分类发展、演变、升级历史图可以看出:我国土地利用现状分类系统最终成为了在全国范围统一执行、全国各行各业各部门各单位都应遵守的国家标准,其中经历了四次大升级和突破,不妨把四个版本称之为1.0版——2.0版——3.0版——4.0版。下面就详细说说这记载着我国土地资源调查甚至是土地资源管理历史的四版土地利用现状分类。

    土地利用现状分类1.0

    土地利用现状分类1.0版其实包括原国家土地管理局指定的两种分类标准,即1984年用于第一次全国土地利用现状详查的土地利用现状分类、1989年用于城镇地籍调查的城镇土地分类,一直沿用到2001年12月。

    1981年7月,经过各土地利用现状调查试点县的实践,全国农业区划委员会及土壤普查专业组在1980年拟定的全国县级土地利用现状调查分类系的基础上提出了《土地利用现状分类及其含义(草案)》,其中一级类型11个、二级类型48个;经过试行、修改、完善,于1984年9月引发了《土地利用现状调查技术规程》,其中8个一级类型、46个二级类型,部分地区根据需要续分到三级类型。该分类用于土地详查和土地变更调查

    1989年,为加强城镇土地管理,原国家土地管理局制定了《城镇地籍调查规程》,提出了城镇土地分类及含义,将城镇土地分为10个一级类、24个二级类。该分类用于城镇地籍调查和城镇地籍变更调查。

    土地利用现状分类2.0

    土地利用现状分类2.0版(《全国土地分类(试行)》)是在1.0版的基础上,国土资源部2001年8月21日下发了“关于印发试行《土地分类》的通知”,制定了城乡统一的全国土地分类体系,于2001年1月1日起全国试行。

    该版分类采用三级分类,其中:一级3大类,包括农用地、建设用地和未利用地;二级15小类,包括耕地、园地、林地、牧草地、其他农用地、商服用地、工矿仓储用地、公共设施用地、公共建筑用地、住宅用地、交通运输用地、水利设施用地、特殊用地、未利用地和其他土地;三级71类。

    整体来看,该版分类进一步明确了三大类用地的范围,适应了新修订的《土地管理法》的实施需要,整合了1.0版的两个土地分类,达成了城乡统一、全国土地分类,加强了全国土地管理,便于切实保护耕地,满足了经济社会可持续发展的需要。

    土地利用现状分类3.0版

    土地利用现状分类3.0版(《土地利用现状分类》(GB/T 21010-2007))于2007年8月1日由中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局和中国国家标准化管理委员会发布是2.0版试行5年后重磅推出的国家标准化的全国土地利用分类系统

    该版分类采用两级分类,其中包括12个一级类和56个二级类。12个一级类有:耕地、园地、林地、草地、商服用地、工矿仓储用地、住宅用地、公共管理与公共服务用地、特护用地、交通运输用地、水域及水利设施用地和其他土地。

    3.0版意味着土地利用现状分类标准达成了从行业标准到国家标准的提升,是我国土地资源管理的一次历史性突破

    土地利用现状分类4.0版

    土地利用现状分类4.0版(《土地利用现状分类》(GB/T 21010-2017))于2017年11月1日由中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局和中国国家标准化管理委员会发布并实施。

    该版分类秉持满足生态用地保护需求、明确新兴产业用地类型、兼顾监管部门管理需求的思路,在3.0版的基础上,总体框架和一级类保持不变,便于数据继承和衔接;完善了地类含义,细化了二级类,调整了地类名称,增加了湿地归类,满足了生态用地保护需求和新兴产业用地支撑。其中,一级类仍为12个,但二级类为72个,并且二级类编码由3位数调整成4位数。

    此外,该版分类对城市建设用地进行了细化,与《城市用地分类与规划建设用地标准》(GB50137-2011)基本建立对应关系,为“多规合一”和国土空间规划体系构建提供了支撑和保障。

    该版分类在第三次全国国土调查中得到全面应用,对国家掌握真实的国土资源数据、为国土资源乃至自然资源科学化管理以及国民经济宏观管理决策提供科学的数据支撑具有重要意义。

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    本文附件内容,有需要请私信

    第一次全国土地详查分类系统及其含义

    城镇土地分类及其含义

    全国土地分类(试行,2001.8)

    《土地利用现状分类》(GB/T 21010-2007)

    《土地利用现状分类》(GB/T 21010-2017)

    2007版与2001版衔接对照表

    2007版与89版城镇土地分类衔接对照表

    2017版和2007版分类对比表

    免责声明:本文仅限学习交流使用,如涉侵权,请联系我及时删除、授权或商议合作。

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    分幅土地利用图拼接融合step by step教程:(ArcGIS10.4)

    引言

    通常情况下,很多人在做土地利用分类解译的时候都是先将遥感图像融合,再进行监督或者非监督分类。但是如果研究区范围比较大,计算机的算力又比较烂的时候(比如博主的电脑),分别对每个view的影像单独做土地利用分类后再融合,其实也是一种比较不错的方法。

    声明:博主不是专业出身,如有错误请高手批评指正。之前有个朋友想做个论文要解译土地利用图,于是就试着将Landsat先融合再分类,可能是发现有点问题。我试了一下,发现自己的电脑有点不太给力,然后就想着能不能给每个图像先解译了再融合。但是在网上找了一下,发现发现大部分的文章都是对融合好以后的图像再进行土地利用分类,于是就有了这篇文章。

    总体思路(主要分成4个大的步骤):

    1. 预处理:分别裁剪每个栅格图形,去除周围的无效区域
    2. 检查每个landuse属性与value的对应关系
    3. 根栅格重分类(关键步骤)
    4. 拼接融合并用边界文件裁剪=>得到最终结果

    1. 分别对每个图形进行裁剪,去掉图片周围的无效地带

    • 这一部只要注意价格每个图形中无用的部分剔除掉就可以了,不需要追求严格的按照边界来裁剪。这一部的工作只是为了让重叠部分变得尽可能小,去掉图像分类边界周围的未分类部分,使得最后的拼接减少错误率。用shp文件建立裁剪边界,然后意义裁剪即可;spatial analysis Tools -> Extraction -> Extraction by mask
      如图所示
      extract

    • 这一部只要注意每个图形中无用的部分剔除掉就可以了,不需要追求严格的按照研究区边界来裁剪。这一部的工作只是为了让没有用地类型的控制区域减少,去掉图像分类边界周围的未分类部分,使得最后的拼接减少错误率。

    2. 根据土地利用类型与value的对应关系进行重分类赋值:

    • 分别建立每个图形的对应表格,然后根据这些对应的表格建立一套统一的value与Landuse的对应关系表。
      首先可以在属性表(attribute Table)add field建立一个字段名字叫landuse(数据类型为text),更加清楚每个字字段对应的value值在这里插入图片描述
      并且将这个对应的表格放在这里。编号顺序是根据之前在ENVI里面对土地利用图监督分类后的用地类型与value值的对应关系。

    Table1 东海片区201903254.tif

    value Land USE
    1 河渠湖泊
    2 农田
    3 建设用地
    4
    5 水库坑塘
    6 其他
    7 海洋
    8 未知

    在盐城的幅图中,土地利用类型的分类与value值之间也做了一个对应,如下表所示:
    Table2 盐城片区

    value Land USE
    1 建设用地
    2 海洋
    3 河渠湖泊
    4
    5 农田
    6 水库坑塘
    7 其他
    8 盐沼(滩涂)

    我在这里只写了两个片区的对应表格,另外的两个没有写出来。在我们确认了研究区所有的用地类型以后,就可以建立统一的分类表了,其实质是在所有的图幅中取并集。如表3所示:
    Table 3

    value Land USE
    1 建设用地
    2 海洋
    3 河渠湖泊
    4 林地
    5 农田
    6 水库坑塘
    7 盐田
    8 盐沼(滩涂)
    9 未知
    10 其他
    • 重分类
      重分类的目的是解决在土地利用分类的栅格图像中landuse字段与value值不能够一一对应的问题。
      ep:如在盐城中value=1的分类是 河渠湖泊,而在连云港value=1的对应landuse字段却是 建设用地,只需要根据Table3 中统一的字段对应关系就可以把不同的图幅的这种差异完全去除。
      Spatial analysis tools -> reclass -> recalssify
      在这里插入图片描述
      生成的图像命名可以随意,我一般用XX_reclass
      在这里插入图片描述
      before reclass
      在这里插入图片描述
      landuse_reclass
      对比就可以发现value值的不同
      ————————————————————————————————————
      分类过程感觉有点 问题 的几个点:
    • 图中有两个水体单位,即“河渠湖泊” 和“水库坑塘”,这两者是怎么区别的。
    • 所谓的其他用地类型,是裸地么?
    • 在完成一一对应以后,将这些用地类型进行 栅格重分类 操作,目的在于保证所有要最终进行融合的所有栅格图片具有相同的分类体系,即唯一的value值对应唯一的用地类型。

    ————————————————————————————————————

    3.图形排序拼接

    • 在完成了重分类以后,所有图形的value值都可以由Table3来描述其对应的关系。可以进行拼接工作,这部分需要注意排序。拼接过程中存在重叠部分,由于我们是对每个图像单独分析土地利用分类,必然会导致冲突,即同在一个点上可能分析出不同的土地利用类型,这是我们需要选择字段的计算方式。我在这个研究中选择以其中最主要的图幅的分类结果为准。
      如下图所示,我们在input的窗口里面输入了不同的栅格图像,这里面是有顺序的,例如我这个研究区的例子,图像从上到下的覆盖顺序就是按照input图像的顺序排列的。设置的过程中,Mosic Operator (optional)这里需要设置为First,这既是代表用排在前面的图形分类结果覆盖后面的结果。当然还有一些其他的算法,但是这里不是讨论的重点。
      在这里插入图片描述
      生成的图像如果直接是tiff就可以直接准备裁剪了,如果不是,可以输出转成TIFF图像,然后裁剪

    5. 裁剪

    • 用研究区边界文件裁剪,还是用extract by mask
    • 生成图像如果没有属性表就建一个:
      • 给所有的土地利用栅格数据建立属性表:
        toolbox:(在toolbox里面逐级寻找)
        -> Data Mangement Tools -> Raster -> Raster Properties -> Build Raster Attribute Table
        得到最终的结果[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-svYb8fTT-1589351427270)(/assets/final_result.png)]
        er Properties -> Build Raster Attribute Table
        得到最终的结果[外链图片转存中...(img-svYb8fTT-1589351427270)]
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