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４ＭＯＤＩＳ影像检测；物由于其结构、组成及理化性质的差异，导致其对电磁；ＣＨＩ＋ＣＨ４＞ＣＨ２＋ＣＨ６；其中，ＣＨｌ、ＣＨ２、ＣＨ４和ＣＨ６分别为ＭＯＤ；ＮＤＷＩ＝（ＣＨ４．ＣＨ６）／（ＣＨ４＋ＣＨ６）；式中ＣＨ代表该通道的反射率值；当云层较薄时，虽然云的干扰依然很严重，但也会有部；Ｒ＝Ｋ幸ＣＨ２／ＣＨｌ’；其中，Ｋ为放大倍数；ＭＯＤＩＳ１Ｂ数据处理及反演地
４ＭＯＤＩＳ影像检测物由于其结构、组成及理化性质的差异，导致其对电磁波的反射信息和地物本身存在的差异。云和雪在可见光波段的反射率远远高于其它地物，所以很容易将云、雪从其它地物中分辨出来；土壤、植被、水体在可见光和近红外波长范围的光谱特征有着较大的差异。植被和土壤在红光（０．６＂－－０．７ｕｍ）的反射率较近红外（０．７～１．１ｐｍ）的反射率低；水体的反射主要在蓝绿光波段，其它波段吸收率很强，特别在近红外、中红外有很强的吸收带，反射率几乎为零，因此在遥感中常用近红外波段确定水体的位置和轮廓。对于ＭｏＤＩＳ资料，丁莉东根据周成虎等人针对ＴＭ数据建立用于识别水体的谱间关系模型建立了基于ＭＯＤＩＳ资料的的水体光谱特征模型【２４】：ＣＨＩ＋ＣＨ４＞ＣＨ２＋ＣＨ６其中，ＣＨｌ、ＣＨ２、ＣＨ４和ＣＨ６分别为ＭＯＤＩＳ数据第１、２、４和６通道的反射率。根据水体的光谱特征，通过蓝光和近红外波段的组合，可以建立增大水与植被和土壤反差的归一化差分水指数（ＮＤｗＩ）采用第４和６通道的反射率计算归一化差分水指ＮＤＷＩ：?ＮＤＷＩ＝（ＣＨ４．ＣＨ６）／（ＣＨ４＋ＣＨ６）式中ＣＨ代表该通道的反射率值。可见光波段０．６４５ｌａｍ，云雪的反射率一般大于Ｏ．３，因此当影像第１波段反射率＜２０％，可以隔离此波段较高反射率的云雾雪和沙漠等在。通过ＮＤＷＩ＞＝Ｏ，以及ＮＤＶＩ＜＝０，隔离水与植被和土壤等地物，对水体进行检测。４．３．２薄云雾下的水体的识别当云层较薄时，虽然云的干扰依然很严重，但也会有部分水体信息透过云层被传感器接收，而且水体和陆地的光谱特征相差较大，通过多光谱处理，增强这种差异，有可能识别薄云雾下的水体。由于ＮＤＷＩ是在利用第１通道消除云雪的干挠前提下对水体的识别，所以无法识别出薄云正气的水体。范伟提出利用ＭＯＤＩＳ波段２与１的比值增强模式来识别水体【２５】，其公式为：Ｒ＝Ｋ幸ＣＨ２／ＣＨｌ’其中，Ｋ为放大倍数。该方法可以增强水体和陆地的光谱差异，但该模式还需要估测Ｋ和Ｒ两个阈值，对自动识别水体有一定的复杂。本文通过对影像进行云检测，确定有云的区域；然后对云区进行归一化植被指数ＮＤＶＩ光谱分析，发现当ＮＤＶＩ＜＝０时，能够很好的识别薄云下的水体，甚至是一些水面宽度较窄的河流等小水体混合像元。３１ＭＯＤＩＳ１Ｂ数据处理及反演地表温度和土壤湿度ＩＤＬ实现４．３．３消除阴影对水体的误判山体阴影和云阴影在影像中的特征与水体极为相此，在可见光、近红外波道的反射率都比较低，因此在进行水体识别时，常常会将阴影误判为水体。然而ＭＯＤＩＳ有２０＂２５，２７＂３６共１６个热红外通道，主要反映地物自身的热辐射特性。其中通道２７，２８是太阳反射光和地物红外热辐射的交叉区。在白天，既接收来自地物的反射辐射，又接收来自地物的热辐射，因而此波段对地表温度特别敏感。通过对ＭＯＤＩＳ影像中２０和３１热红外通道中山体阴影与水体的亮温值比较，得到如下结论：１１阴影区域比一般水体温度低。虽然水体在白天温度较低，反射率小，故呈现浅色调；但阴影部分由于热辐射受到山体、云层、高大建筑的阻挡，其亮温值要比水体小的多。２）ＭＯＤＩＳ的热红外通道２０＂－２５，２９～３６，他们分别处在热红外的两个大气窗口区，适合于探测地物表面温度。水体在这些波段的发射率近似为常量，所以从理论上讲，水体在这些波段的差异应当很小。经过检测，同一水体像元在２０，３１波段下的亮温值不会超过５Ｋ，而阴影的差异相比水体而言就大的多。根据上述对与水体相关的光谱分析，得出水体识别流程图（见图４．４）。Ｃｈａｒｔ４－４：Ｗａｔｅｒｂｏｄｙｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｆｌｏｗｃｈａｒｔ４．４植被覆盖率４．４．１方法研究植被覆盖率作为反映地表信息的重要参数，一直是植被遥感领域的重要研究课题。３２４ＭＯＤＩＳ影像检测由于植被覆盖率具有显著的时空分异特性，因而，遥感已成为估算植被覆盖率的主要技术手段。植被覆盖率遥感研究的主要方法有回归模型法、混合光谱模型方法和植被指数方法。回归模型法主要基于对卫星同步实地观测数据的统计分析，利用遥感数据计算出的植被指数与实测植被覆盖率进行回归，建立线性回归或非线性回归的经验模型，由于回归模型区域性的限制，模型对所用遥感数据的空间分辨率要求较高，一般需要用ＴＩＶＩ或ＳＰＯＴ卫星资料。该模型只适用于特定的区域和特定的植被类型，并受观测时大气状况、土壤状况的影响，具有较大的局限性，但对小范围局部区域的植被覆盖率测量具有较高的精度【２６１。张良培【２７１对线性混合理论做了很好地论述，他认为，由不同物质形成的混合光谱可以表达成每种单物质（Ｅｎｄｍｅｍｂｅｒ）光谱的线性组合，即：Ｒ＝ａＲａ＋ｂＲｂ＋ｃＲｃ＋…式中，ａ、ｂ、ｃ等是加权系数；Ｒａ、Ｒｂ、Ｒｃ等是单物质的反射比。在实际应用中，加权系数被认为是各种单成分物质在混合区域内（一个像元内）所占的面积，与其覆盖率有很大关系。其物理含义是，各个单成分物质的光谱是单独存在的，混合光谱是在单成分光谱进入传感器后形成的。基于这样的理论，遥感学家提出了许多用线性光谱模型计算植被覆盖率，这些模型都需要纯土壤和纯植被的反射率来计算覆盖率，而且方法要考虑的参数比较多，这些参数的获取又相对比较复杂，因此应用有一定的难度。在遥感应用领域，植被指数作为反映地表植被信息的最重要信息源，已广泛用来定性和定量评价植被覆盖及其生长活力。本文将重点阐述利用植被指数方法进行植被覆盖率检测。４．４．２植被指数植被生长状况的好坏可通过植被指数（Ｖｌ，Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｌｎｄｅｘ）来反映，它是对地表植被活动的简单有效的经验度量，是对地表植被分布和变化情况的简单、有效和经验的衡量标准。利用遥感技术识别地物通常是基于其光谱差异的，将两个或多个光谱观测通道组合可得到植被指数，这一指数在一定程度上反映着植被的演化信息【１４】。指数是通过地表覆盖物在可见波谱段的吸收和在近红外波谱的反射特性，建立的用于描述植被数量和质量的参数。许多研究表明红色通道和近红外通道反射能量与地表植被量有关。由于色素吸收在蓝色和红色波段最敏感。无植被或少植被区反差最小，中等植被区反差是红色和近红外波段变化结果，而高植被区则只有近红外波段对反差有贡献，红色波段趋于３３ＭＯＤＩＳ１Ｂ数据处理及反演地表温度和土壤湿度ＩＤＬ实现饱和。最早的植被指数是Ｊｏｒｄａｎ于１９６９年提出的比值植被指数（ＲｖＩ），即ＲＶＩ＝ｋｎｋ／Ｌｒｅｄ（其中，），ａｉｒ表示近红外波段的反射率，ｋｒｅｄ表示红光波段的反射率）［２ｓ】。ＲＶＩ对大气的影响敏感，而且当植被覆盖不够浓密时（小于５０％），它的分辨能力很弱，只有在植被覆盖浓密的情况下效果最好。Ｄｅｒｒｉｎｇ于１９７８年提出的归一化差分植被指数（ＮＤＶＩ，ＮｏｒｍａｌｉｚｅＤｉｆｆｅｒｅｎｃｅＶＩ），将比值限定在【－１，１】范围内，可以消除大部分与太阳角、地形、云／暗影和大气条件有关的辐照度条件的变化。ＮＤＶＩ＝（ｋｎｉｒ－钆ｒｅｄ）｜（９Ｌｎｉｒ＋Ｌｒｅｄ）虽然ＮＤＶＩ是植被生长状态及植被覆盖度提最常用的指示因子，但也存在不足：增强了ＮＤＶＩ低值部分，抑制了高值部分，导致ＮＤＶＩ数据容易饱和，对高植被密度区敏感性降低；另一方面ＮＤＶＩ容易受到植冠背景的影响，没有消除大气散射、吸心对光谱产生的影响。‘增强植被指数ＥＶＩ，考虑到大气对光谱影响的波段相关性，用红、蓝波段的组合，代替ＮＤＶＩ中的红波段，减小大气影响的效果１２９瑚】：ＥＶＩ＝Ｇ＊（Ｌｎｉｒ－ｋｒｅｄ）／（Ｌｎｉｒ＋Ｃ１?Ｌｒｅｄ．Ｃ２＊九ｂｌｕｅ＋Ｌ）其中，Ｇ为调节因子，一般取Ｇ＝２．５；Ｃ１，Ｃ２为抵抗大气调节系数，Ｃ１＝６，Ｃ２＝７．５，主要是通过Ｒｅｄ与Ｂｌｕｅ波段的合理组合，调节大气气溶对植被指数的影响；Ｌ为土壤调节因子，用来调节土壤背景对植被指数的影响，取值一般为１．７－１。植被指数ＮＤＶＩ和ＥＶＩ在ＭＯＤＩＳ数据中得到了广泛的应用，其ＭＯＤＩＳ．ＮＤＶＩ和ＭＯＤＩＳ．ＥＶＩ表达式为：ＮＤＶＩ＝（ＣＨ２．ＣＨｌ）／（ＣＨ２＋ＣＨｌ）ＥＶＩ＝２．５?（ＣＨ２．ＣＨｌ）／（ＣＨ２＋６宰ＣＨｌ．７．５＂ＣＨ３＋１）其中ＣＨｌ、ＣＨ２、ＣＨ３分别为ＭＯＤＩＳ数据中第１、２、３波段的反射率。４．４．３植被指数合成在利用ＭＯＤＩＳ传感器进行观测时，太阳光照角度和观测角度以及云的条件的变化都非常大，因此得到的是来自地表的双向反射率信息。要构造大面积区域的晴空下的植被指数（ｖＤ，需要把给定时间段内的多幅ＶＩ图像合成一张图像，并且要使大气效应和角度效应的影响最小。合成期可根据研究需要进行按天合成：也即将每天多条轨道拼接４ＭＯＤＩＳ影像检测在一起，日合成产品也是ＭＯＤＩＳ植被指数产品系列中的第一个产品。也可以按旬或更长时间合成植被指数。ＭＯＤＩＳ植被指数的合成是在像元水平上进行的，采用最广泛使用的最大值合成（ＭＶＣ），即通过云检测、质量检查等步骤后，逐像元地比较几张ＮＤＶＩ图像并选取最大的ＮＤＶＩ值合成后的ＮＤＶＩ值。ＭＶＣ在近朗伯体表面的假定条件下效果很好，但是不适用于各向异性表面。归一化差分植被指数不能消除对表面各向异性，所选择的ＮＤＶＩ最大值与地表和大气的双向特性有关，前向散射产生较高ＮＤＶＩ值，后向散射则相反。因此当朗伯体为各向异性表面所取代时，ＭＶＣ选择结果可信度降低。尽管ＭＶＣ受到这些因素的限制，但是该方法对于未作大气订正的资料还是最好的方法，也是目前业务上使用的主要方法。４．４．４基于ＮＤＶＩ的植被覆盖率检测用植被指数方法估算植被覆盖率广泛研究于９０年代初。ＤｕｎｃａｎＪ，ＳｔｏｗＤ［３１１等曾研究了墨西哥荒漠地区灌木林覆盖率与ＮＤＶＩ的关系，得到了较好的关系模型；ＬａｒｓｓｏｎＨ［３２】分别从ＴＭ、ＭＳＳ和ＳＰＯＴ卫星图像数据估算植被指数，并建立了阿拉伯森林地区植被指数与覆盖率的关系模型：中科院植物所的池宏康【３３１等通过分析沙地反射机理，建立了沙地油蒿群落盖度与修正后的土壤调节植被指数（ＭＳＡＶＩ）之间的关系模型。众所周知，关系模型只适用于特定地区和特定的时间，因此应用起来有很大的局限性。与关系模型相比，下面中科院地理所张仁华提出的基于植被指数法计算植被覆盖率的公式模型Ｉ蚓应用更加方便也更加普遍为：ｐｖ＝（ＮＤＶＩ―ＮＤＶＩｓ）／（ＮＤＶＩｖ?ＮＤＶＩｓ）式中，ＮＤＶＩ是植被指数，ＮＤＶＩｖ和ＮＤＶＩｓ分别是茂密植被覆盖和完全裸土像元的ＮＤＶＩ值，通常取ＮＤＶＩｖ＝０．９，ＮＤＶＩｓ＝０．１５。４．５对ＭＯＤＩＳ影像的检测实例所研究的云南区域ＭＯＤＩＳ影像，经过经纬度投影变换，切割范围为东经９７０３１’３６．６５”－－－，１０６０１１’４０．１９”，北纬２１００８’３３．８７”＂－＇２９０１３’２６．１５”。选择６、２、４波段进行合成，得到便于人工识别伪彩色遥感图像（图４．５）。根据色彩可以大体看出，图像右边及上、下角白色团状部分为云层，最右上角浅灰色团状为薄雾层，左上角蓝色树枝状３５包含各类专业文献、外语学习资料、高等教育、生活休闲娱乐、各类资格考试、行业资料、应用写作文书、32MODIS+1B数据处理及反演地表温度和土壤湿度IDL实现等内容。　
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