1、实习四 水体遥感技术应用专题4.1 实习目的了解水体遥感的基本原理,掌握常用水体遥感方法及其应用模型。通过本次实习,同学可以掌握光学遥感中的水体遥感技术,包括水体识别、水面温度反演、叶绿素浓度反演等应用领域内的数据处理和工作流程。此外,通过此次实习,同学还能进一步熟悉Erdas、 ArcGIS 等相关专业软件的应用。4.2 实习内容4.2.1 基本原理水深水底反射光水中反射光水底水面水中光天空光太阳光大气散射光天空散射光星载或机载的遥感器所接收到的来自水面的辐射亮度值由下列各项组成: )()()( 0LLtswt 为传感器所测量得到的总辐射亮度; 为离水辐射亮度; 为水面对大气)(tL()wL
2、()sL下行辐射及太阳直射辐射的反射所构成的辐射亮度; 为路径辐射亮度; 大气漫0t反射透过率。离水辐射是由水分子及水中悬浮物质(如:泥沙、各种藻类)对传入水中的太阳直接辐射的后向散射所构成。 则包括两个部分:海洋表面对太阳直射辐射的反射和天空()sL下行辐射经海面反射而进入传感器的那部分能量。 代表太阳直射辐射未经与地表相0()L撞,直接由大气分子及气溶胶的散射而进入传感器的那部分能量。从上述水体光学遥感的基本辐射传输原理可以看出,离水辐射中包含了水体中某些参数的信息,因此,可以使用该项观测值来进行水中某些参数的反演(估算) 。下面以叶绿素浓度与泥沙含量估算为例进行说明(本实例中,为了计算方
3、便,未进行洋面观测值的大气校正处理,也就是没有去除传感器观测量中的 与 ,不考虑大气透过率的影响,()sL0直接将观测值反射率作为离水辐射率来做处理) 。4.2.2 水体的反射率光谱特征纯净的水体反射率非常低,尤其在红外波谱区域,其反射率几乎为零,因此,通常在遥感影像上,水体显示为暗色调(如下图中的河流与湖泊) 。4.2.3 热红外水面温度反演原理热红外辐射计探测到的总辐射由四部分组成:第一部分表示的是到达卫星辐射计的海表面发射的辐射;第二部分是卫星辐射计探测到的沿观测方向的大气上行发射的辐射;第三部分是卫星辐射计探测到的大气下行辐射的、到达海面后又经海面反射的辐射;第四部分为太阳直射辐射到达
4、海面后又经海面反射的辐射。 ()(,)()()1svrsunvLteULtL上式中, 为传感器接受到的辐射; 为海表面热辐射; 为大气下行辐射;() s ()vr为太阳直接辐射; 为大气上行辐射; 为大气透过率; 为海洋表层的发sunL()vLt,eU射率; 为海洋表层的反射率。在对海洋表层进行温度探测时,通常假设海水为黑体,因此上式中 为 1,(,)为 0,可简化为: ,也就是仅仅需考虑大气透过率和大气自身的热辐()()svLt射。现有的地表温度反演方法中,以多通道法应用最为广泛。因为大气对不同波长不同时间的红外遥感有不同的影响效应,根据大气对不同波段的电磁辐射的影响不同,可以用不同波段测量
5、的线性组合来消除大气的影响,从而得到海表温度(SST) 。下面以双通道法(又称分裂窗法)为例,给出该模型的理论推导过程。在海面为黑体的近似条件下,星载传感器所测得的辐射亮度值为: dtTLtTLztbb)()(10此处 为 SST, 为整层大气透过率。等式右边第一项代表海面热辐射从大气削弱后到0T0t达传感器的辐射能量,第二项为大气上行辐射的总贡献,由于假定海面为黑体,所以大气下行辐射的贡献率为零。 z t1t 2t大 气 上 界 海 面 大 气 上 界 海 面设 为 层气体的透过率,对于热红外波段大气散射可以忽略,故:tz;21tt1t因此,层厚为 的空气层的热辐射亮度为 。该层热辐射经上层
6、大气削弱后,z()(bztLT最后被传感器所接受的能量应为: ;所以整层大21121)()bzbzttt气上行热辐射的总贡献应为: 。dTLztb)(10这里再计算海洋表层热辐射与传感器接收热辐射之间的差值:(由于 ) ,因此,LTb)(0 dttztbb)()(100010()1()()b zbobzt tLTLTdt注: 00()1b otTd对于上面公式中的 ,可以采用亮度温度的形式来表示为 。最后,由于大L ()b气的实际参数不易获取,其区域差异较大,因此引入如下两个近似条件: 由于大气窗口水汽的吸收比较弱,所以取如下线性近似: dzkdte)(这里, 为大气的水汽密度;此处 为水汽的
7、吸收系数,假定它只是波段的函数,不()ez随高度而变(事实上 还是气压和温度 的弱函数) 。kzT 把黑体辐射作近似计算:(多项式展开))()()( 000TLTLzbbzb 此式的含义为 Z 高度处的黑体辐射亮度,可以用 处的黑体辐射亮度的泰勒一阶近似代替0(事实上 差值越大,误差越大) 。zo与有了上述近似条件,将遥感器所测得的辐射亮度转换成亮度温度: 000()(,)(/)(zb zezeLTkTdkfTT注: ,由近似条件 , ,又zb 000 0()()bbz bLLT,将该001100()()bbbzbobzt tLTLTdTdt 式中的 分别用近似条件展开,oz和 0 01 10
8、 000()()=()()=()()bbbobzbobzt t LLTdt ,由于 ,上式可简化为:zT,将近似条件引入, 用 替换,则可以得到:01()()bbtLTdt dtz000()(/)(zb zek 上式表明:积分值只与大气状况有关,与波长无关。因此,对于多个波段,分别计算得到: 21212012101)()()(bbbb TkkTfkTf或 者 4.2.4 水体参数遥感反演原理叶绿素浓度反演为例基于叶绿素的上述反射特性,一般采用上图中的强吸收(0.450.50)和强反射(0.520.58)范围内的观测值来进行叶绿素浓度的计算。在仅仅考虑单次散射作用条件下,光学观测量与水体的固有特
9、性之间具有如下关系(可用 Gordon 公式来描述):31()nnbAa上式中, 为反射率, 分别为吸收率和散射率。一般来讲,吸收率与散射率与叶绿素,ab浓度之间存在着非线性关系(幂函数) ,基于这种原理,可以采用统计建模的方法来建立叶绿素浓度反演模型,形如: ()/BwijCAL4.2.5 实习内容(1)基于水体的反射率光谱特征,采用植被指数阈值法来进行水体像元识别,并进行矢量化处理;(2)采用双通道法(分裂窗法)实现水面温度遥感反演;(3)采用统计模型实现水中叶绿素浓度的反演。4.3 实习数据渤海湾 MODIS 1000 米分辨率数据集。4.4 实习步骤4.4.1 水体识别基于水体在可见光
10、与近红外光谱范围内的反射率特点,通常可以采用波段运算的方式来生成具体有较强水体特征的新特征,如植被指数(NDVI) 。一般来讲,纯净的水体其NDVI 值小于零。原始图像(真彩色合成):NDVI 计算:(在本实例中,波段 1 与 2 分别对应 MODIS 数据的红、近红外通道)NDVI 图像:水体像元识别(条件:NDVIRaster to Vector,这时生成的矢量结果为 ARCINFO Coverage 格式(不能在 ARCGIS 中直接进行编辑,需转换为 Shape 格式,使用 ARCGIS 中的 ArcToolbox,ArcToolbox-Conversion Tools-To Shap
11、efile-Feature Class To Shapefile) ,在 ARCGIS 中可直接生成 Shape 格式的矢量数据(ArcToolbox-Conversion Tools-From Raster-Raster to Ploygon) 。4.4.2 水面温度反演实例:以渤海湾 EOS MODIS 数据为例( MOD021KM.A2009092.RAD.tif) ,介绍洋面温度计算的过程。MODIS 双通道洋面温度反演模型可以表示为: 1231321()STMODIccT其中, 为洋面温度;T 为亮度温度;31、32 为 MODIS 通道号,其中心波长分SI别为 11、12m,对应数
12、据集中的 11、12 波段;c1=1.052 ,c2=0.984,c3=0.13。本例中的原始数据为 MODIS 辐射通道数据,其像元值为辐射亮度(W/m2 -m-sr)) ,需采用 Plank方程将其转换为亮度温度。首先进行影像裁剪(见 三、遥感影像裁剪部分) ,获取海洋区域数据集,本实例中选择第 10、12 通道数据。计算步骤: 检查数据的有效性,去除无效数据(本数据集中无坏数据) 计算亮度温度(根据 Plank 方程)参考如下函数(具体的过程省略):FUNCTION PLANK, b1, b2;b1: spectral center;b2: Spectral Radiance value
13、sh=6.63*10.0(-34)k=1.38*10.0 (-23)c=2.99999999*10.014a1=2*h*c*c/ (b15)a2=ln(a1/(b2*10.0(-12)+1.0) ln 函数在 ERDAS 中为 Exponential-LOGa3=c*h/(b1*k*a2)RETURN, a3END 利用双通道法计算 SST(为了最后显示的时候方便,输出结果数据为整型)将以上过程计算得出的 SST 在 ARCGIS 中进行专题制图。具体步骤可参照:1、 新建一个空白 ArcMap 文档,并添加 SST 数据源2、 在 SST 数据源上单击右键出现菜单,选择属性;3、 在图层属性
14、页面中,选择 Symbology 页面,进行如下图的设置;上图中,选择显示方式(拉伸,stretched) ,拉伸方法(Minimun-Maximum) ,并根据图像数值自定义最大、最小值(Edit High/Low Values) ,选择颜色图(Color Ramp,通常表示温度时,高温为红色,低温为蓝色) ,如果希望反转颜色图,选择 Invert 项。此外,不显示背景值(本实例中,背景值为 1,设置为 No Color。其他数据源时需要根据实际值修改) 。另外,当需要添加陆地背景时,需要打开本次实例中的反射率数据集,进行彩色合成,并将其放置于 SST 图层之下。最后,还需加上图例、边框、坐
15、标格网等。4.4.3 叶绿素浓度反演实例:以渤海湾 MODIS 影像为数据源(MOD021KM.A2009092.REF.tif ) ,计算该区域的叶绿素 a 浓度。MODIS 数据叶绿素 a 浓度反演的经验公式可以表示为: 2301230123log( )log(35)log(5)log(5)48,35,.,.78,1.6,2.87chcrcrcrRr其 中上面公式中的 R 为离水辐射率,488 和 551 分别表示取值通道的中心波长,分别对应MODIS 的第 10 和 12 通道。首先进行影像裁剪(见 三、遥感影像裁剪部分) ,获取海洋区域数据集,本实例中选择第 10、12 通道数据。计算
16、步骤: 检查数据的有效性,并去除无效数据(由于传感器的原因,本实例中的部分数据有误,如下图)错 误 :反 射 率 为 -1对于这种无效数据,需要进行处理,最简单的方法就是将其设为背景值 0。以下为对 12 通道数据进行处理的过程。 计算 r3510通 道 数据 ( 488) 12通 道 数据 ( 551)选 择 10通 道 选 择 12通 道 计算 log(chl a) 计算 chl a注意:上述三个结果数据(r35,log(chl a) ,chl a)在 ERDAS 中显示时可能会出现全部为白色(或黑色)情况,这时如果想显示出图像结果,可参照以下步骤:在 Viewer 窗口中,使用 Rast
17、er-Data Scaling,并根据情况设置最小值、最大值等参数,如 r35 显示时可设置(0,1) ,chl a 显示时可设置(0,2) 。*表 示 幂 , 也 就 是 Power通常为了方便,我们在 ARCGIS 中进行专题制图。将以上过程计算得出的 Chla 浓度图在 ARCGIS 中进行专题制图。具体步骤可参照:4、 新建一个空白 ArcMap 文档,并添加 Chla 浓度数据源5、 在 Chla 浓度数据源上单击右键出现菜单,选择属性;6、 在图层属性页面中,选择 Symbology 页面,进行如下图的设置;上图中,选择显示方式(拉伸,stretched) ,拉伸方法(Minimu
18、n-Maximum) ,并根据图像数值自定义最大、最小值(Edit High/Low Values) ,选择颜色图(Color Ramp) ,如果希望反转颜色图,选择 Invert 项。另外,当需要添加陆地背景时,需要打开本次实例中的反射率数据集,进行彩色合成,并将其放置于 Chla 图层之下。最后,还需加上图例、边框、坐标格网等。4.5 实习报告本次实习为水体遥感应用的基本技能实习,要求同学们能够了解水体遥感的基本原理,掌握常用水体遥感应用方法的具体实现过程。实习报告需体现出同学在实习过程中对这些基本的水体遥感方法、数据处理流程的理解,主要应包括具体的软件操作步骤和参数设置方法、各具体应用实
19、例的结果专题图等。4.6 附(影像裁剪方法)使用前面生成的水域范围矢量图对原始影像执行裁剪,保留水域区域数据进行后续参数反演运算。裁剪过程如下:(1) 生成 AOI在同一个视窗(Viewer)中打开原始影像与水域范围矢量图(Shape 格式) ,如下图所示,左侧为打开图像,右侧为选中水域区域后的效果。选中水域区域后,执行下面的操作:将选中的矢量图转换为 AOI(AOI-Copy Selection To AOI) ,然后删除矢量图层(View-Arrange Layers)最后显示的 AOI 如下图所示:(2) 执行裁剪当显示上述 AOI 选择效果后,可采用 DataPrep-Subset Image,打开图像裁剪窗口:确 保 Viewer窗 口打 开 , 且 其 中 有被 选 中 的 AOI对象可 自 定 义 波 段