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尺度转换对NDVI的影响研究.rar

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    编号:20180915222605109    类型:共享资源    大小:1.04MB    格式:RAR    上传时间:2018-09-15
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    尺度 转换 NDVI 影响 研究
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    第 1 页(共 13 页)尺度转换对 NDVI 的影响研究作 者:胡 斌指导教师:韩晓勇摘要:如何用一种向上的尺度转换方法使得一幅高分辨率的遥感图像经向上尺度转换后可以生成一幅低分辨率的遥感图像,并且使这幅新生成的图像所描述的地物空间关系、空间格局及破碎程度等信息与实际情况下该尺度下的信息保持一致,损失的信息量最少。如何找到这样一种尺度转换的方法是尺度问题中的核心部分,也是遥感中最终要解决的问题。本文一方面结合景观生态学中有关空间分析和尺度转换的方法及最近提出的基于直方变差图的尺度转换方法,对这些方法加以对比并分析了它们各自的优缺点;另一方面在直方变差图的基础上结合分形理论引入了尺度转折点这一概念。通过各个尺度转折点可以确定各个尺度域。本文将结合以前学者们对于内蒙古草原的 NDVI 的处理数据来进行阐述尺度转换对 NDVI 的影响研究。关键词:遥感;尺度转换;NDVI1、引言尺度研究的根本目的在于通过适宜的空间和时间尺度来揭示和把握复杂事物规律。为此,科学有效的尺度选择和尺度转换方法不可或缺。由于我们面对的自然界和人类社会所具有的多样性、空间异质性和非线性特征,对它们的研究往往要在多级尺度上进行并对不同尺度间信息转换。在景观生态研究中人们提出了许多表述缀块及缀块间空间关系的统计参数,描述尺度和进行尺度转换的方法,而且研究也较定量遥感中的尺度转换成熟。它们的表述思想和关于尺度的研究方法可供地理学家借鉴。但是,由于它们的提出有较深刻的生态学背景(如种群、群落、能量流动的廊道等),难以方便地直接用于定量遥感研究。由于地球系统空间异质性的存在,限制了我们在不同尺度上不同传感器遥感数据之间的尺度转换。张颢等提出的直方变差图法已经初步表明在空间分析及多尺度信息融合方面有比较好的应用并显示出很好的前景。本研究在直方变差图的基础上结合分形理第 2 页(共 13 页)论引入了尺度转折点这一概念,提出了基于“尺度转折点”的尺度转换方法的想法,并结合实际图像进行了理论验证。2、研究方法及研究区域的概述2.1 研究方法2.1.1 尺度尺度在地学、生态、气象、遥感等不同领域有着不同的定义。从遥感的角度分析,尺度包括空间分辨率、时间分辨率及光谱分辨率。造成遥感问题复杂化的重要原因之一就是地面测量数据、不同遥感测量方式获取的数据和应用需要的数据在尺度上的不一致。如何在不同尺度的数据间相互转换是尺度问题研究的核心之一。2.1.2 尺度转换尺度转换是指将某一尺度上所获得的信息和知识扩展到其他尺度上的过程。目前进行尺度转换的方法很多,按照其转换基础划分为基于像元的尺度转换和基于对象的尺度转换。基于像元的尺度转换像元包括遥感数据的空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率等信息,早期的遥感数据尺度转换工作多是围绕像元展开。基于像元的尺度转换方法可粗略地分为统计方式、融合转换以及分类转换。基于对象的尺度转换以像元为基本单位的尺度转换方法简单易行,然而它只考虑了地物的光谱信息,无法兼顾地物的空间结构形态特征,难以解决同谱异物和同物异谱问题,致使难以得到稳定的转换效果。而地物类别的空间结构形态是根据类别的属性差异呈聚集状分布,因此遥感影像中的地物类别特性不仅表现在单纯的光谱信息上,还表现在形状、纹理等特征上。近年来,随着对尺度转换的深入研究,不少学者提出用对象代替像元进行尺度转换。Hay 等将对象定义为:在影像上独立的可分解的实体,可由高分辨率像元集聚产生,具有重复性、稳定性。每个对象有代表其本质的尺寸、形状,与真实世界有着地理联系。基于对象的尺度转换是以对象为基本单元,在高空间分辨率影像第 3 页(共 13 页)上利用影像多尺度分割技术,构建不同尺度的影像信息等级结构,实现遥感影像信息在不同尺度层之间的传递。小尺度层上的影像描述地物细节的空间结构特征,而大尺度层上的影像表示地物抽象或宏观的空间结构特征。尺度转换的关键在于如何合理地确定对象的分割大小。对象的分割大小由影像空间结构特征所决定。地物的空间结构特征在遥感影像上表现为一定的纹理特征。纹理作为一种局部邻域信息,具有尺度性、平移不变性和确定与随机二重性。因此,基于对象的尺度转换实际上是对遥感影像纹理特征的提取及合理分割。所提取的纹理特征应能反映纹理的多尺度特征,能够综合或表示多尺度上的纹理信息。2.2 地理位置概述内蒙古草原地处欧亚大陆的腹地,地域辽阔,草原类型丰富多样,占全国草原总面积的 22%,是我国重要的畜牧业生产基地。同时内蒙古草原横跨我国三北地区,是屹立于我国北方的一道天然绿色屏障,对我国的生态环境保护和改善发挥着不可替代的作用。根据内蒙古自治区 1∶100 万草原类型图统计的全区草原总面积 794 239.00km2,主要由温性草原、温性荒漠、低地草甸、温性荒漠草原、温性草甸草原、温性草原化荒漠、山地草甸等 7 类草原构成,面积达 781 587.10 km2,占内蒙古草原总面积的 98.40%,是构成内蒙古自治区草原的主体。2.3 数据的介绍2.3.1 MODISMODIS 是搭载在 terra 和 aqua 卫星上的一个重要的传感器,是卫星上唯一将实时观测数据通过 x 波段向全世界直接广播,并可以免费接收数据并无偿使用的星载仪器,全球许多国家和地区都在接收和使用 MODIS 数据。M ODIS 是 当 前 世 界 上 新 一 代 “图 谱 合 一 ”的 光 学 遥 感 仪 器 , 有 36 个 离 散 光 谱 波 段 , 光 谱 范 围 宽 , 从 0.4微 米 ( 可 见 光 ) 到 14.4 微 米 ( 热 红 外 ) 全 光 谱 覆 盖 。 可 用 于 对陆 表 、 生 物 圈 、 固 态 地 球 、 大 气 和 海 洋 进 行 长 期 全 球 观 测 。第 4 页(共 13 页)2.3.2 NOAANOAA 是隶属于美国商业部的科技部门,主要关注地球的大气和海洋变化,提供对灾害天气的预警,提供海图和空图,管理对海洋和沿海资源的利用和保护,研究如何改善对环境的了解和防护。该局除了文职人员外,还有一个 300 人的穿统一制服的队伍,执行为管理厅工作的飞机、船只、车辆的驾驶、保卫等任务。3 基于 MODIS NDVI 和 NOAA NDVI 的尺度转换研究3.1 植被指数利用卫星不同波段探测数据组合而成的,能反映植物生长状况的指数。植物叶面在可见光红光波段有很强的吸收特性,在近红外波段有很强的反射特性,这是植被遥感监测的物理基础,通过这两个波段测值的不同组合可得到不同的植被指数。差值植被指数又称农业植被指数,为二通道反射率之差,它对土壤背景变化敏感,能较好地识别植被和水体。3.2NOAA NDVI 和 MODIS NDVI 的计算方法下面我们以内蒙古草原为例,对大尺度草原区不同分辨率遥感数据之间的空间尺度转换方法进行了探讨。由于 MODIS 和 NOAA 数据都具有较低空间分辨率的特点(较低的空间分辨率会带来较大的空间配准误差和更为复杂的地物混合光谱成像过程),且研究区域面积较大,基于纯象元 NDVI 分解的尺度转换方法,高精度土地利用类型图、不同类型植被纯象元等参数的获取困难。因此采用统计学方法,在宏观尺度上直接根据 MODIS NDVI 和 NOAA NDVI 数据之间的相关关系建立线性空间尺度转换模型,并将该模型进行时间尺度的外推应用。内蒙古草原地处欧亚大陆的腹地,地域辽阔, 草原类型丰富多样占全国草原总面积的 22%,是我国重要的畜牧业生产基地。同时内蒙古草原横跨我国三北地区,是屹立于我国北方的一道天然绿色屏障,对我国的生态环境保护和改善发挥着不可替代的作用。主要由温性草原、温性荒漠、低地草甸、温性荒漠草原、温性草甸草原、温性草第 5 页(共 13 页)原化荒漠、山地草甸等 7 类草原构成,面积达 781 587.10 km2,占内蒙古草原总面积的 98.40%,是构成内蒙古自治区草原的主体。因此将这 7 类草原作为我们的研究区域。3.3 MODIS NDVI 和 NOAA NDVI 两种尺度的稳定性分析由于研究涉及空间尺度转化模型进行时间尺度外推,因此有必要对 MODISNDVI 与 NOAA NDVI 数据相关关系在长时间尺度上的稳定性进行分析,这也是确保所得空间尺度转化模型稳定、有效的基本前提。选择研究区域内 2000-2003 年 4-10 月的月最大值合成 NOAA 和MODIS 的 NDVI 数据,利用 ArcGIS9.0 软件计算研究区域内 2 种数据在不同月份 NDVImax 的相关性,比较相同时期 NDVImax 相关性的波动情况,研究二者之间在研究区域内是否存在稳定的相关关系。结果见下图。第 6 页(共 13 页)研究区域内 2000——2003 年月最大值 NOAA NDVI和 MODIS NDVI 数据相关性分析由图可知,研究区域内 NOAA NDVI 和 MODIS NDVI 数据在 2000-2003 年的生长季(4-10 月)内除 2001 年外(这主要是由于 2001 年气候条件差,造成草原植被状况差,其土壤背景噪声等因素对 AVHRR 和MODIS 传感器监测时的相对影响程度也随之变大,造成了误差增加,干扰了二者对反映真实草原植被状况 NDVI 数据的获取),其相关关系基本都呈规律性变化,二者之间在长时间尺度上的相关关系稳定。3.4 MODIS NDVI 和 NOAA NDVI 的空间尺度转化方法 由于传感器自身的原因,MODIS 传感器在定标方式、空间和光谱分辨率精度上都要优于 AVHRR 传感器,MODIS NDVI 也能够更为真实地反映草原植被状况,所以研究选择由 NOAA NDVI 向 MODIS NDVI 进行尺度上推的空间尺度转化方式,建立转化模型。MODIS NDVI 和 NOAA NDVI 两种尺度的稳定性分析五月各类型草原 NOAA 和 MODIS 数据关系比较第 7 页(共 13 页)六月各类型草原 NOAA 和 MODIS 数据关系比较七月各类型草原 NOAA 和 MODIS 数据关系比较八月各类型草原 NOAA 和 MODIS 数据关系比较第 8 页(共 13 页)九月各类型草原 NOAA 和 MODIS 数据关系比较十月各类型草原 NOAA 和 MODIS 数据关系比较由上图我们不难看出研究区域内草原植被 4-10 月的 MODIS NDVI 与 NOAA NDVI 数据具有良好的线性相关关系,其相关性从 4 月开始逐渐增强,至 8 月达到最高,9 月后逐渐下降。其中 4 月相关性最低,5 和 10 月的相关性相差不大,10 月略高于 5 月; 6 和 9 月的相关性相差不大,9 月略高于 6 月;7 和 8 月的相关性相差不大,8 月略高于 7 月;5、10 月的相关性显著高于 4 月,6-9 月的相关性显著高于4、5 和 10 月,7、8 月的相关性明显高于 6、9 月。MODIS NDVI 与NOAA NDVI 数据线性相关性的这种变化趋势 ,是对研究区域内的草原植被生长状况的真实响应。4 月研究区域内的草原刚刚开始返青,此时草原植被的覆盖度和生物量是一年中最低的时候,由于其本身的NDVI 植被指数值很小,此时土壤背景噪声等因素对 AVHRR 和 MODIS传感器监测时的相对影响程度最大,由此造成的误差也随之加大,特第 9 页(共 13 页)别是 NOAA NDVI 数据,由于其定标参数的不确定性,导致中、低值范围的变化超过 20%,这些都大大干扰了二者对反映真实草原植被状况NDVI 数据的获取,使得 4 月的 NDVI 数据中夹杂了过多的噪声,所以4 月的 MODIS NDVI 与 NOAANDVI 数据相关性也最差。5 月研究区域内的草原植被覆盖度和生物量较 4 月有了较大的增长,相应的土壤背景噪声等因素对 AVHRR 和 MO-DIS 传感器监测时的相对影响程度开始减弱,因此 5 月的 MODIS NDVI 与 NOAA NDVI 数据相关性较 4 月有了显著的提高。6 月研究区域内的草原植被覆盖度和生物量有了进一步的显著增加,MODIS NDVI 与 NOAA NDVI 数据的相关性继续增强。7和 8 月是研究区域内的草原植被状况一年中最好的 2 个月,因此7、8 月的 MODISNDVI 与 NOAA NDVI 数据的相关性显著高于其他月份,与7 月的草原植被状况相比,8 月的草原植被状况要好,但由于 AVHRR和 MODIS 传感器的饱和效应影响,干扰了其对反映真实草原植被状况NDVI 数据的获取,因此 8 月的 MODISNDVI 与 NOAA NDVI 数据的相关性只是略高于 7 月。进入 9 月研究区域内的草原植被覆盖度和生物量开始降低,但由于研究区域内存在了大量枯草的影响,降低了土壤背景等噪声因素对 AVHRR 和 MODIS 传感器监测时的影响,因而 9 月的MODIS NDVI 与 NOAA NDVI 数据的相关性要略高于 6 月,同理,10 月的MODIS NDVI 与 NOAA NDVI 数据的相关性也略高于 5 月。4、 尺度转换的两种主要的方法4.1 局部方差法局部方差法是由 Woodcock 和 Strahler 于 1987 年提出的。首先把一幅高分辨率的图像通过 up-scaling 变成不同低分辨率的图像,在各个不同低分辨率的图像上分别算得局部方差值,然后绘出局部方差的曲线图来。局部方差的计算方法:分别计算每一个 3×3 滑窗里9 个像元的标准方差,然后对各个 3×3 滑窗的标准方差求其平均值作为在这一分辨率下的整幅图像的局部方差值。然后再计算其他分辨率下整幅图像的局部方差值。有关研究表明:图像的局部方差是和地物的实际尺寸以及空间分辨率都有关系的。如果空间分辨单元比实际地物的尺寸还小时,在图像上相邻的单元间的相关性很高,而局第 10 页(共 13 页)部方差的值就会很低;如果空间分辨单元和实际地物的尺寸相当时,在图像上相邻的单元间的相关性变低,而局部方差的值就会升高;如果空间分辨单元比实际地物的尺寸大时,一个分辨单元中就可能包括好多不同的地物,这时会使局部方差降低。最大局部方差对应的分辨率可以看做是图像中主要组分的运行尺度。因此通过局部方差法分析的结果可以指导进行尺度选择。尺度选择的不同,可能会导致对所研究对象的过程及其相互作用规律不同程度的把握,最终会影响到研究成果的科学性和实用性。理论上讲,应该选取最佳尺度,实际上,尺度的选择受到一系列因素(如研究对象的性质和复杂程度)的影响和制约,在充分考虑这些因素的情况下,尺度选择应该具有层次性,即至少要包括核心尺度、小尺度组分和大尺度背景三个层次。这样有助于全面把握研究对象的特征与规律。4.2 直方变差图法张颢等通过定义驻点和边界点的方法发展了利用直方变差图来表示图像中各类对象的整体破碎程度的方法。设有一 M×N 大小的图像 z=f (x, y),灰度分辨率为 DN,空间分辨率 d,则其直方图为: 当对该图像采用 m×n 的聚合窗进行向上的尺度转换后,空间分辨率变为 md×nd,图像大小变为(M /m )×(N /n)。图像变为:其对应直方图数学表达为:我们将经过一系列尺度转换后得到的一组直方图称为直方变差图(histo-variogram),即以直方图形式表达的随尺度变化的方差图。
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