-.z利用ETM遙感數(shù)據(jù)對西烏旗地區(qū)研究摘要:本文通過對西烏旗ETM遙感影像進展計算機校正、拼接、裁剪、增強等一系列處理,根據(jù)影像特征結合野外實際調查建立解譯標志。關鍵詞：ETM遙感數(shù)據(jù)西烏旗空間分布研究區(qū)概況：西烏旗全稱西烏珠穆沁旗位于**自治區(qū)錫林郭勒盟東部北鄰東烏珠穆沁旗,東與扎魯特旗、阿魯科爾沁旗、巴林左旗接壤,南部與巴林右旗、林西縣、克什克騰旗接壤，西部與錫林浩特市相連。西烏旗全境地跨東經(jīng)〔116°21′，119°31′〕、北緯〔43°57′，45°23′〕，南北寬約145km，東西長約250km，總土地面為22960km2。西烏旗屬中溫帶半干旱大陸性氣候,受蒙古高原與海洋潮濕季風的影響,冬季嚴寒漫長,夏季涼爽短促,春季風大并且表現(xiàn)為天氣變化無常。全旗年均氣溫在0~1℃左右,7月份平均氣溫19.5℃,1月份平均氣溫-19℃。年均積溫2486.2℃,≥5℃積溫1954.0℃；無霜期100d左右，日照時數(shù)2893.9h；年均降水345.8m且由東南向西北遞減,因而形成了東部濕潤、西部干旱的差異。全旗年均蒸發(fā)量1759.8mm左右,為年均降水量的5倍多。該區(qū)河流為內陸河，屬烏拉蓋水系，從東到西有寶日嘎斯臺河等7條河流。該旗地表水資源較豐富，總量為15980萬m3，地下水補給量為53327萬m3，地上、地下水總量為69307萬m3，占大氣降水的8.8%?？砷_采量為14658萬m3，占地下水資源的27.5%。西烏旗土壤和植被情況有栗鈣土、黑鈣土、灰色森林土、灰色草甸土、沼澤土、粗骨土、風沙土和鹽土等八個土類。東南部植被以貝加爾針茅，線葉菊，雜類草、羊草億，貝加爾針茅，雜類草群落為主，西北部植被以小葉錦雞，大針茅，羊草，冷篙群落為主。由于局部環(huán)境的差異ETM遙感數(shù)據(jù)：遙感數(shù)據(jù)源為兩景Landsat7,2002年8月26日軌道號為123/29的ETM影像和2002年8月17日軌道號為124/29的ETM影像拼接成的全旗ETM影像。ETM遙感數(shù)據(jù)的空間分辨率為30m×30m，影像覆蓋的面積為185×185km2，重復周期為16天。ETM遙感數(shù)據(jù)的預處理：圖像數(shù)據(jù)的預處理包括圖像的幾何校正、量化、采樣、預濾波、去噪聲、增強等一系列數(shù)字圖像處理。ETM遙感影像在本研究中的預處理包括圖像的幾何粗精糾正、拼接、剪切、增強等步驟。ETM遙感影像由于受地球自轉、地球曲率、溫度、大氣等因素的影響，使得遙感影像上地物的坐標與實際地物的坐標不能夠一一對應起來，所以要采用相應的地形圖或是其他途徑作為標準對影像進展校正，以改正影像原始數(shù)據(jù)的非系統(tǒng)性幾何變形，目的是將原始圖像數(shù)據(jù)投影到平面上，產(chǎn)生出一幅符合*種地圖投影或圖形表達的新圖像。對遙感影像進展幾何校正,目的是配準遙感影像與實地地理空間的對應關系,即定向和定位。本次幾何粗校正采用圖像校圖像的方法，利用ENVI軟件在遙感影像上分別選擇同名控制點(GCP)，在圖像上尋找道路穿插點、道路河流的拐彎點、細小田埂,水陸界限過渡線等處均勻布設45對地面控制點,嚴格控制模型的平均標準誤差RM小于1,地面幾何誤差小于30m，校正結果能夠滿足研究的需要。校正、拼接過程均在ENVI軟件上進展，因為單獨的一景遙感影像不能覆蓋整個研究區(qū)，所以要進展兩景影像的拼接，即123/29和124/29兩景影像的拼接，拼接后影像的局部又不在研究區(qū)*圍內，還得對遙感影像進展切割，圖像的不規(guī)則切割在ERDAS軟件上進展。完整的西烏旗ETM遙感影像如圖1所示。圖1西烏旗ETM標準假彩色遙感影像對遙感圖像進展增強目的是改善遙感圖像的人眼視覺效果,使目標地物的影像差異或特征充分凸顯,有效地將目標地物從整個遙感圖像信息中突出出來。在對遙感圖像進展分析時,為了使遙感圖像內容能夠容易確切的被分析人員識別出來,就需要按照分析的目的對遙感圖像數(shù)據(jù)進展*種意義上的加工,使得遙感圖像的可判讀性充分提高。圖像增強可以改善圖像的顯示質量,有利于信息的提取和識別，從方法上說,則是設法摒棄一些認為不必要或干擾的信息,而將所需要的信息突出出來。顯然,這可以通過調整遙感圖像直方圖,進展像元亮度值之間的數(shù)學運算處理,或是數(shù)學變換等方法來實現(xiàn)。遙感圖像增強處理從方法原理上可以分以下幾種主要方法:彩色增強處理、反差增強處理、濾波增強處理、比值增強處理。本研究中采用聚焦分析，使用聚焦分析后我們發(fā)現(xiàn)林地、草地、沙地等地物信息更加突出。聚焦分析法對圖像數(shù)值進展多種分析，根本算法是在所選擇的窗口*圍內，根據(jù)所定義的函數(shù)，應用窗口*圍內的像元數(shù)值計算窗口中心像元的值，從而得到增強的目的。在ERDAS圖外表板工具，單擊Interpreter圖表/SpatialEnhancement/FocalAnalysis命令，翻開FocalAnalysis對話框。確定、定義輸入輸出文件，輸出數(shù)據(jù)流類型為Unsigned8bit，窗口大小為3*3，輸出數(shù)據(jù)忽略0值，單擊OK執(zhí)行。增強后的影像如圖2所示。圖2聚焦分析法增強后的西烏旗ETM遙感影像研究區(qū)ETM遙感影像解譯標志的建立：對影像進展解譯是從遙感影像上獲取有用信息的有效手段，由于遙感影像包含的信息內容十分龐大，影像的分辨率低，有些信息不能直觀的從影像上讀取出來，一樣的信息分布的區(qū)域又不同，所以要很好的判讀出影像的信息，首先必須對遙感影像進展解譯標志的建立。建立解譯標志的依據(jù)是遙感圖像特征與實地情況對應的邏輯關系6。建立解譯標志,可以幫助我們確定那些分布在不同地區(qū)、一樣時相的遙感圖像上與地類色調、構造、紋理等各方面一樣,但又不能到達地區(qū)地類的屬性。這樣不僅減少了野外工作量,節(jié)省人力財力,提高效率,而且也提高了判讀工作的準確程度和質量。通過解譯標志的建立將使遙感為地理信息系統(tǒng)提供更可靠的多視場、多方位、多層次、多方式信息。遙感圖像的判讀標志是指地物在影像上反映出的不同影像特征。判讀標志也分為直接判讀標志和間接判讀標志，直接判讀標志包括影像的色調、形狀、大小、陰影、紋理等組合的圖案特征。本研究中主要根據(jù)影像的色調、紋理、形狀等要素對遙感影像進展解譯。色調是電磁輻射能量在影像上的模擬記錄，在黑白像片上表現(xiàn)為灰階，在彩色像片上表現(xiàn)為色別和色階。紋理是地物影像輪廓內的色調變化頻率。點狀、粒狀、線狀的細部構造以不同的色調呈一定的頻率出現(xiàn)，組成輪廓內的影像特征這往往是解譯地物的重要標志。形狀可以很好的幫助解譯人員判斷、識別地物的類別。本研究中，ETM遙感圖片的地面分辨率是30m，所以像水體、城鎮(zhèn)、鹽堿地、林地、沙地、草地等地物類型可以直接從影像上判讀出來，解譯標志也比較好建立。野外調查數(shù)據(jù)帶有經(jīng)緯度和植被類型的描述，將野外調查伏沙地樣點的經(jīng)緯度在ERDAS軟件上輸入，在視窗上會有“十字〞形的定位顯示，查看野外調查樣點的植被組成結合遙感影像在該點的色調、紋理、形狀、地勢起伏等情況判定伏沙地的類型，剔除有歧義的樣點，以免誤判為伏沙地。如地理坐標為44°18′N，117°42′E的樣點處地勢較為平坦，植被為麻花頭、野韮、扁蓄豆、影子草等，腐殖質層較薄，母質為沙質，我們從野外調查數(shù)據(jù)上認定該地為典型草原伏沙地，地理坐標為44°23′N，118°10′E的樣地點處陰坡以黃柳、藍刺頭、褐沙蒿、黃芪等喬木、灌木為主，腐殖質層較厚，母質為沙質我們從野外調查數(shù)據(jù)上認定該地為林地伏沙地，地理坐標為44°18N，117°43′E，的樣地點處植被以濕草甸類型的馬蓮、苔草、隱子草、野韭群落為主，我們從野外調查數(shù)據(jù)上認定該地為濕地伏沙地，該處地勢較為平坦，腐殖質層較薄，母質為沙質。在計算機上輸入典型草原伏沙地的經(jīng)緯度，影像上該處顏色為暗紅色、青色、金黃色，色調不均勻，紋理粗糙，影像呈現(xiàn)出不規(guī)則蜂窩狀，輸入林地伏沙地的經(jīng)緯度，影像上該處顏色呈暗紅色、金黃色，色調不均勻，紋理比較粗糙，影像呈現(xiàn)不規(guī)則蜂窩狀，地勢稍有起伏，周圍林地廣布，輸入濕地伏沙地的經(jīng)緯度，影像上該處顏色為鮮紅、灰白、金黃色，色調不均勻，紋理比較粗糙，影像呈現(xiàn)不規(guī)則八寶粥狀，地勢較為平坦，周圍有水域分。經(jīng)反復核實判定，西烏旗地物類型解譯表地物類型水體顏色和色調藍黑色調,色調均勻,飽和紋理均質細膩、清晰形狀環(huán)狀、條帶狀空間分布地勢低洼處,整個旗內大量分散分布典型圖像地物類型鹽堿地顏色和色調泛白、淺灰、藍灰色紋理粗糙形狀形狀呈不規(guī)則的片狀、條帶狀空間分布主要分布在湖泊周圍和有水域分布的區(qū)域典型圖像地物類型城鎮(zhèn)顏色和色調灰色和灰藍紅白雜色，色調不均勻紋理極其粗糙形狀內部規(guī)則、邊緣模糊的斑塊狀空間分布多條道路交匯處有河流水域分布的地方典型圖像地物類型農(nóng)田顏色和色調粉紅、暗紅，色調均勻變化紋理比較細膩形狀規(guī)則的長方形斑塊狀，邊界清晰空間分布全旗內水系、水域城鎮(zhèn)附近大面積分布典型圖像地物類型林地顏色和色調深紅色，邊緣、背陰處色調變暗紋理內部紋理細膩，邊緣較粗糙形狀形狀不規(guī)則空間分布東北部、東南部山地區(qū)，河流兩岸大面積分布典型圖像地物類型沙化草地顏色和色調青色、紅色、灰白色，色調變幅大紋理粗糙形狀不規(guī)則條帶狀空間分布旗西南部大面積集中分布典型圖像地物類型沙地顏色和色調淺黃、白色、淺粉泛白，色調不均勻變化紋理局部細膩，整體粗糙形狀波紋狀或不規(guī)則圖形空間分布旗中部地勢平坦處典型圖像監(jiān)視分類解譯：監(jiān)視分類的優(yōu)點是準確度高,準確性好,與實際類別吻合較好，缺點是工作量大，適用*圍是有先驗知識時使用該方法。監(jiān)視分類主要有最小距離分類、馬氏距離分類、Parallelpipe、神經(jīng)元網(wǎng)絡分類、模糊分類、Fisher判別分類，最大似然法等方法。最大似然法也稱為貝葉斯(Bayes)分類,是基于圖像統(tǒng)計的監(jiān)視分類法,也是典型的和應用最廣的監(jiān)視分類方法。本研究中，利用最大似然法，在ERDAS圖外表板工具中單擊Classifier圖表，翻開Signatureeditor窗口，調整屬性字段。應用AOI