1、姓名： 文凤平 学号：2013043009班级：遥感科学与技术 131 组员：题目： 基于 ENVI 和 GIS 攀枝花植被状况研究提交时间：2015.05.18遥感图像处理课程报告评分标准数据与方法名称（20字内）研究背景及意义国内外研究现状（附参考文献）研究区域数据基础技术路线研究方法数据处理结果与分析结论排版合计1 2 2 1 1 1 1 6 2 1 2 20分基于 ENVI 和 GIS 攀枝花植被状况研究1. 研究背景及目的意义目前，国内外众多成功的范例表明矿产资源评价与矿山环境监测中的遥感技术方法应用十分有效，也日益广泛。随着科学的进步，遥感技术越来越先进，同时在该领域中发挥的作用也
2、将越来越大，其在国内也必将会展现出良好的发展前景。然而随着现代工业的飞速发展，矿业开发附带产生的各类污染给周边环境带来了巨大的不良影响。各种各样的工业行为和人为因素等等都大大地影响了环境和生态系统。这样的污染方式使得植被的污染治理显得尤为困难和重要，而国内外也一直在寻找一种经济、方便而且全面的矿山周边环境的动态监测方法以达到对矿山环境污染全面的监测和及时治理。而在众多的环境监测方法中以遥感技术的介入而深受各方研究人员的偏爱，因为遥感技术能够动态、快速、宏观地获取地表信息，且不会再次对环境造成污染、破坏其生态环境。现在其已广泛应用于环境监测、地质勘探和土壤污染调查等多个领域。尤其是在环境的动态监
3、测中更是起着举足轻重的作用，遥感技术的宏观性、多时相性、受限制条件少等特点使其能对植被状况做到持续、及时的监测，人们能尽快的了解植被长势的各方面信息并对应作出应对。近年来，人们越来越重视环保问题，国家也随即出台了一系列针对环境问题防治的相关法律法规和文案等。而在我国的一些矿区所在地环境污染也越来越严重，这更是受到政府与人民群众的高度重视。所以怎样合理地做到对植被的动态监测和治理也是迫在眉睫。而本研究主要以遥感影像和遥感技术中的解译技术与波段计算技术为基础，利用遥感影像的多时相性来研究研究区植被染随时间改变在空间上的分布，旨在解决矿山环境污染的防治问题，并向有关部门提出治理建议。2. 研究的国内
4、外现状国际上基于遥感技术对生态环境的研究开始的比较早，始于 80 年代初，而目前欧美一些发达国家已经开始相继利用高光谱技术展开环境污染调查。随着环境信息学的蓬勃发展，在欧洲每年都会举办 Envirolnfo 国际大会交流环境保护科技发展的经验以及计算机信息技术在环境领域内的应用。植被在地球系统中扮演着重要的角色,植被影响地气系统的能量平衡,在气候、水文和生化循环中起着重要作用,是气候和人文因素对环境影响的敏感指标。因此,地球植被及其变化一直被各国科学 家和政府所关注。卫星遥感是监测全球植被的有效手段,卫星从太空遥视地球,不受自然和社会条件的限制,迅速获取大范围观测资料,为人类提供了监测、量化和
5、研究人类有序活动和气候变化对区域或全球植被变化影响的可能。根据植被的光谱特性,将卫星可见光和近红外波段进行组合,形成了各种植被指数。植被指数是对地表植被状况的简单、有效和经验的度量,目前已经定义了 40 多种植被指数,广泛地应用在全球与区域土地覆盖、植被分类和环境变化,第一性生产力分析,作物和牧草估产、干旱监测等方面。在欧洲，欧共体 MINEO 工程以法国地调局为代表的多个欧洲公司和研究单位已经着手利用最先进的地球观测技术评价、监测开矿活动对环境造成的影响。德国 Ruhrgebirt 地区的主要采煤公司使用干涉雷达遥感技术和 GPS 定位测量技术对其煤矿开采的周围环境影响进行了评估，有效地监测
6、了该地区地面环境变化的位置和速率8。在国内有陈华丽等利用 TM 数据对湖北大冶矿区生态环境的动态变化进行了定量分析。郭铌在年对植被指数的应用也做出了研究，分析了所有植被指数的关键所在。这个研究都是极为重要的，而随着社会的发展这样的研究也将会越来越来多和越来越来深入。参考文献：1张建平.攀枝化市土地退化研究J.山地学报,1997,14(4):308 - 3102刘建军,李新琪,高利军.遥感技术在新疆生态环境监测与综合评价中的应用J.干旱区地理,2005,(44):508 - 511. 3苗苗,吴炳方.密云水库上游植被覆盖度的遥感估算J.资源科学,2004,(04):153 - 159.4Sell
7、er P J, Tucker C J, Collatz. A global 1by 1NDVI data set for climate studies: 2 the generation of global fields of terrestrial biophysical parameters from the NDVIJ.5Graetz R D,Pech R R,Davis A W. The assessment and monitoring of sparsely vegetated rangelands of absorbed Landsat dataJ.International
8、Journal of Remote Sensing,1988,(07):1201-1222.盛永伟,陈维英,肖乾广,等.利用气象卫星植被指数进行我国植被的宏观分类J.科学通报,1995,40(1):68-71. Sellers P , Los S O , Tucker C J, et al. A revised land surfaceparameterization ( SiB2)for atmospheric GCMs. Part II:Thegeneration of global fields of terrestrial biophysical parametersfrom sate
9、llite dataJ . J Climate , 1996, (9) : 706-737.肖乾广, 周嗣松, 陈维英, 等. 用气象卫星数据对冬小麦进行估产的试验 J . 环境遥感, 1986, 1( 4) : 37-43.池宏康. 黄土高原地区提取植被信息方法的研究J . 植物学报, 1996, 38(1) : 40-44.5孙睿, 朱启疆. 中国陆地植被净第一性生产力及季节变化研究J . 地理学报, 2000, 55( 1) : 36-45.3. 研究内容研究区每年的植被指数图像；分研究区的植被指数的变化特征；制作研究区植被指数的专题地图。4. 研究方法与技术路线4.1 研究区域结合文献
10、和本研究的内容做了相关分析后，我们选定矿山较多的四川省攀枝花市做为我们的研究区域。攀枝花市（如图 1）是中国四川省人口最少的一个地级市，位于四川西南部、川滇交界处，地处攀西裂谷中南段，属浸蚀、剥蚀中山丘陵、山原峡谷地貌，山高谷深、盆地交错分布，地势由西北向东南倾斜，山脉走向近于南北，是大雪山的南延部分，地貌类型复杂多样，可分为平坝、台地、高丘陵、低中山、中山和山原 6 类，以低中山 和中山为主，占全市面积的 88. 38%。攀枝花属长江水系，河流多，境内有大小河流 95 条，分属金沙江水系、雅砻江水系，两江在此汇合。全市已探明铁矿 (主要是钒钛磁铁矿) 73. 8 亿吨，占四川省铁矿探明资源储
11、量的 72. 3%，是全国四大铁矿之一。2007 年末，全市钒钛磁铁矿保有储量 66. 94 亿吨，其中: 伴生钛保有储量 4. 25 亿吨，占全国的 93%，居世界第一; 伴生钒保有储量 1038 万吨，占全国的 63%，居全国第一、世界第三。钴保有储量 7. 46 亿吨，此外还有铬、镓、钪、镍、铜、铅、锌、锰、铂等多种稀贵金属。由此我们也不难推知攀枝花的矿上污染应该也是比较严重的，由此给当地植被带来的危害也是不言而喻的了。而就是再这样的情况之下研究攀枝花的植被状况也就是非常有必要的了。图（）4.2 数据基础数据主要来自中国地理空间数据云的 2001 和 2009 年的研究区的 landsa
12、t4-5TM 遥感影像和 1:400 万的研究区的矢量数据。遥感影像的主要信息为见表（）：下载源波段数对应的波长(um) 分辨率（m）投影 地区B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7地理空间数据云70.450.520.520.600.630.690.760.901.551.7510.412.52.082.3530 UTMZone47N攀枝花表（）4.3 研究方法4.3.2 植被状态指数 NDVI 的意义研究表明归一化植被指数 NDVI(normalized difference vegetation)对植被的生长势和生长量非常敏感，可以很好地反映地表植被的繁茂程度，是指示植被活动和植被生产力
13、的良好指标，广泛应用于植被活动研究。近年来，NDVI 被广泛应用于植被生长状况描述、土地覆盖类型分类、植被生产力估测、旱情监测分析(李登科等，2008)、城市土地分等定级(张玉梅，2009)、荒漠化监测(刘艳等，2010)和城市生态环境质量评估(黎治华等，2011)等研究中。城市化是目前环境变化的最大驱动因素，城市用地的变化速率超过了任何其他一种土地利用类型。城市化的大发展，既给区域经济发展带来了活力，同时也给生态环境带来了前所未有的压力。一方面，城市发展大量挤压了生态用地，以大气污染为代表的各种城市生态环境问题日益严重；另一方面，随着经济发展与人民生活水平的提高，城市居民又对环境质量提出了更
14、高的要求与期望。4.2.2 研究方法采用 30 m 分辨率的 Landsat TM 卫星影像数据，轨道号分别为 13040、13041 和131/41,由于卫星影像受天气变化的影响较大，要找时间相配、又尽可能无云的影像非常困难。在中国地理空间数据云上，结果表明只有 2001 年 6 月和 2009 年 6 月 Landsat TM 卫星影像符合全市域研究要求。利用其第 3 和第 4 波段数据，开展相关的研究工作。NDVI 被定义为近红外波段和可见光红光波段数值之差和这 2 个波段数值之和的比值。对于 Landsat5TM 数据而言，其计算公式为 NDVI=(B4 - B3)(B4 + B3)，
15、B4 和 B3 分别为TM 第 3 和 TM 第 4 波段的光谱反射率值。NDVI 的值被限定在一 1，1范围内，非植被区沙漠、水体等的 NDVI 值很低或为负值，一般认为其值小于 01 时植被已很稀少。NDVI 虽然可以直观地反映区域的植被变化情况，但在生态评价等方面其依然是一个间接变量。通常植被覆盖度是最直接可用的、也便于区域之间数量对比的植被因子。植被覆盖度工的计算是基于 NDVI 的，在 ArcGIS 下运用空间计算功能，分别对 2001 和 2009 这 2 年的 NDVI 图进行运算。其计算公式为：式中：NDVI 为 NDVI 图上某像元的 NDVI 实际值；NDVI veg和 N
16、DVIsoil以分别为研究区域纯植被覆盖和全裸区域像元的 NDVI 值。但在实际研究中，常采用研究区域 NDVI 的最大和最低值来取代 NDVI veg 和 NDVI soil 值。4.4 技术路线遥感图像下载波段融合图像镶嵌提取研究区矢量图投影转换生成感兴趣区剪裁出研究区遥感影像图像预处理图像校正图（）.技术路线图5. 数据处理过程1.单波段图像融合成多波段图像（3.2.1 波段展示）如图（） ；图（）2.图像镶嵌如图（） ；图像校正植被指数计算生成植被指数专题地图图（）3.ARCGIS 中裁剪出攀枝花的矢量数据，并将其投影转换成与拼接后遥感图像一样的投影图如（） ；图（）4.利用攀枝花的矢
17、量数据在 ENVI 中裁剪出攀枝花的遥感吐下图像如图（） ；图（）5.攀枝花植被指数计算如图（） ；图（）6.将 ndvi 的结果导入 ARCGIS 中，制作出 2009 年攀枝花植被指数专题地图如图（） ；图（）7.用以上同样的方法制作出攀枝花 2001 年植被指数专题地图如图（） ；图（）6. 结果与分析图（） 2001 年植被指数专题地图图（） 200年植被指数专题地图7. 结论从专题图上来看，攀枝花植被总的趋势是年要比年要好很多的样子。可能是由于的处理的误差或是图像本身的不准确，所以图像上有较多的不确定因素。在第点的基础之上并结合相关的研究区的情况来看，研究区因采矿造成的污染在到年正在慢慢加重。根据图上的结果可以帮助污染的治理，东北部的污染可以说是比较严重的了，应加大朱莉防范的力度。
