Page 153 - 遥感技术在生态环境监测中的应用研究

遥感技术在生态环境监测中的应用研究

负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；

0 表示地表有岩石或裸土等；
正值则表示有植被覆盖，并且随着覆盖度增加而增大。
本次研究主要利用 ENVI 平台进行 NDVI 指数的提取，主要步骤如下：

第一步：在 ENVI 里 File-open.image.file 里打开相应的 IKONOS.卫星影像；
第二步：Basic.Tools-Band.Math 下输入下列表达式计算植被指数：（float（b2）-bl）/
（b2+bl）即将波段转化为浮点型数据（float），然后计算植被指数；

第三步：选择对应的运算波段，其中 b2 指定为近红外波段 Band4，b1 指定为红色波
段 Band3。
第四步：将运算结果输出为遥感影像。

b. 从研究矿区塌陷坑、地裂缝、地面沉降区样本的灰度值及上一步面向对象对象提取
中可以得出，它们的灰度值分别在 35 ～ 65、30 ～ 45、20 ～ 35，即基本上在 20 ～ 65 的

灰度范围内，根据这一信息可以设置影像的提取灰度范围。
c. 由研究区内地质灾害的特点可知，这些地质灾害均是地下开采（井采或硐采）煤矿
资源，造成地下采空区向下塌陷裂隙造成的，因此我们根据收集到的矿权界线、开采点

范围等设定影像提取的一个开采范围，以缩小目标提取区域。根据以上知识，在 Erdas 中
Knowledge.Engineer 模块中建立知识模型。

②地质灾害信息提取
根据以上知识模型，在保持 NDVI、矿权范围、开采点范围等条件不变时，依次设置
灰度值范围分别为 35 ～ 65、30 ～ 45、20 ～ 35，自动提取研究区塌陷坑、地裂缝、地面

沉降等地质灾害信息。
基于计算机知识模型的信息提取主要是以光谱特征进行的，存在一定的盲目性和混淆
性，分类后的图斑有很多异类应该剔除的零星分布的星点，同时需要与目视解译图进行对

比分析，因此仍需要对分类结果图进行一定的处理，最后进行栅格 - 矢量转换，存储为 .shp
格式，同时对一些碎屑多边形进行处理，再转成 MAPGIS 格式与图框配准。
4. 实地调研及遥感监测结果分析

为了完善和检验室内目视解译及计算机自动分类的初步结果，必须进行实地的地面调
查验证，一方面检验解译的精度和质量，另一方面实地核查存在疑问的信息、修改分类的

错误信息及完善遗漏的信息等。野外调研方面主要包含以下两个方面：
第一，正确性检验。主要是检查解译的地物类型是否与实际的地物类型相符合，由于
解译分类图斑较多，通常采用抽样检验的方法，尤其对有疑问、变化较大的图斑进行重点

验证，查看解译分类是否正确，同时做好详细的野外记录表以备用。
第二，信息补充完善。根据野外记录表信息，对解译分类中的疑难、疑问、遗漏问题

进行再次修正，确定其地物属性，对遥感影像进行二次解译完善。
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