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        MODIS數(shù)據(jù)預(yù)處理方法

        2013-03-27 09:02:58何政偉薛東劍
        地理空間信息 2013年3期
        關(guān)鍵詞:雙眼皮積雪條帶

        張 怡,何政偉,薛東劍

        (1.地質(zhì)災(zāi)害防治與地質(zhì)環(huán)境保護國家重點實驗室,四川 成都 610059;2.成都理工大學(xué) 地球科學(xué)學(xué)院,四川 成都 610059)

        遙感數(shù)據(jù)的預(yù)處理主要包括對遙感圖像進行輻射校正和幾何糾正、圖像整飾、投影變換、鑲嵌、特征提取、分類以及各種專題處理的方法。MODIS數(shù)據(jù)擁有覆蓋面積和涉及波段廣、免費獲取、數(shù)據(jù)更新頻率高等優(yōu)點,已廣泛應(yīng)用于科學(xué)研究、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)評估、地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警等領(lǐng)域。本文對天山公路附近區(qū)域的MODIS數(shù)據(jù)進行了預(yù)處理,為之后的雪深反演、積雪面積計算、雪害評價研究等作好數(shù)據(jù)準備。

        1 MODIS數(shù)據(jù)及軟件介紹

        美國地球觀測衛(wèi)星(EOS)系列中的第一顆上午太陽同步Terra衛(wèi)星攜帶的中分辨率成像光譜儀MODIS是EOS衛(wèi)星系列中最主要和最有特色的儀器。MODIS具有較高的光譜分辨率,為36個波段,地面分辨率分別為250 m (1~2波段),500 m(3~7波段),1 000 m(8~36波段),掃描觀測寬度達2 330 km,影像數(shù)據(jù)可以每天上、下午獲取,并免費接收[1-3]。MODIS擁有的這36個光譜波段的地球綜合信息對于開展自然災(zāi)害與生態(tài)環(huán)境監(jiān)測、全球環(huán)境和氣候變化研究以及進行全球變化的綜合性研究等具有重要意義。為了有效地提取雪的覆蓋面積和反演雪深深度,本文采用的主要是500 m分辨率的二級數(shù)據(jù)產(chǎn)品MODIS 1B數(shù)據(jù)。MODIS數(shù)據(jù)根據(jù)處理程度劃分成多級,MODIS 1B數(shù)據(jù)屬于二級產(chǎn)品,即在原始數(shù)據(jù)上進行了定標定位后產(chǎn)生的數(shù)據(jù),可被軟件直接讀取和處理。

        本文采用的是ENVI軟件,是美國ITT VIS公司的旗艦產(chǎn)品,它是快速、便捷、準確地從影像中提取信息的首屈一指的軟件工具[4]。其具有強大的圖像處理功能;專業(yè)的高光譜分析功能;獨有的IDL支持強大的擴展功能,能夠進行二次開發(fā),加入其他所需的功能;與ESRI公司的全面合作,能與ArcGIS完美地整合,為遙感和GIS的一體化集成提供了一個最佳的解決方案。

        2 MODIS數(shù)據(jù)預(yù)處理

        2.1 圖像的幾何校正

        幾何校正是指對由于MODIS探測器對地球觀測的視野幾何特性、地球表面的曲率、地形起伏和探測器運動中的抖動等因素的共同影響產(chǎn)生的影像幾何畸變進行校正的過程[5]。由于上述因素的共同影響,MODIS 1B數(shù)據(jù)存在幾何畸變,特別是MODIS 1B數(shù)據(jù)的掃描條帶之間的錯位現(xiàn)象十分嚴重,俗稱“雙眼皮”。“雙眼皮”現(xiàn)象隨著觀測角度的增大而變得嚴重。計算表明,在視角為24°時,條帶之間的重疊度為10%,而在條帶的兩端重疊度達到50%[6,7]。因此針對MODIS數(shù)據(jù)除了要進行幾何校正外,還需去除其“雙眼皮”現(xiàn)象,也叫Bow-tie處理。而在ENVI中既有專門的MODIS數(shù)據(jù)幾何校正功能模塊Georeference MODIS,也有去除“雙眼皮”現(xiàn)象的Perform Bow Tie Correction模塊。

        ENVI根據(jù)MODIS數(shù)據(jù)本身的坐標經(jīng)緯度信息進行地理坐標定位。利用每行數(shù)據(jù)有的51個經(jīng)緯度值,進行地理坐標定位從而對圖像校正。在我們選擇了所需的圖像波段后,會彈出MODIS數(shù)據(jù)幾何校正界面,在進行幾何校正前,需要輸入圖像的投影信息。由于我們選擇的是UTM坐標系統(tǒng),在標有“Zone”的文本框里,輸入?yún)^(qū)域號,或點擊“Set Zone”按鈕,鍵入經(jīng)緯度值,自動計算出區(qū)域號。

        圖1是幾何校正前圖像的局部圖,能夠看出明顯的“雙眼皮”現(xiàn)象,其錯位的條帶嚴重影響了圖像的視覺效果,也對之后進行的各種積雪分析造成影響。圖2為幾何校正后的局部圖。圖3和圖4是整幅圖像幾何校正前后的對比,校正后的圖像有較大的拉伸及變形,消除了圖像的幾何畸變,更好地還原了圖像,真實地反映了圖像所表示的各項地理信息。從圖4可看出,條帶錯位現(xiàn)象已經(jīng)被消除,圖像有被拉伸的情況。

        圖1 幾何校正前局部圖

        圖2 幾何校正后局部圖

        圖3 幾何校正前整幅圖

        圖4 幾何校正后整幅圖

        2.2 圖像的拼接

        圖像拼接又被稱為圖像鑲嵌,是將相鄰幾幅遙感圖像合成1幅圖。由于本文的研究區(qū)南北狹長,經(jīng)緯跨度為 80°E~85°E、40°N~45°N,覆蓋該區(qū)域有 h24v04、h23v04 2個數(shù)據(jù)塊,需要進行拼接處理。ENVI的Mosaicking工具能根據(jù)圖像所帶的地理坐標進行自動拼接,拼接前需要進行直方圖調(diào)節(jié),使拼接后的效果良好。除了常見的遙感處理軟件ENVI,ERDAS能對MODIS數(shù)據(jù)進行拼接處理,還有一種能專門針對MODIS數(shù)據(jù)進行基本處理的軟件MRT,即MODIS Reprojection Tool,能自動拼接MODIS 數(shù)據(jù),輸出多種格式數(shù)據(jù),如raw-binary、GeoTiff和HDF-EOS,圖5為本文研究的兩景MODIS數(shù)據(jù)所在。

        2.3 圖像的裁剪

        一幅MODIS數(shù)據(jù)的掃描范圍為1 275 km×2 330 km,而本文中所需的研究區(qū)為天山公路附近區(qū)域,因此需要對拼接好的圖像進行裁剪。在ENVI中提供了多種裁剪方式:①直接輸入行列數(shù)進行裁剪;②Image裁剪,直接在圖像上框選區(qū)域進行裁剪;③Map裁剪,直接輸入經(jīng)緯度,以左上點、右下點坐標為基準進行裁剪;④Flie裁剪,用其他的圖像對其進行裁剪;⑤ROI/EVF裁剪,即感興趣區(qū)裁剪,先在ArcGIS下將研究的矢量面文件進行投影變換,將研究區(qū)矢量面shape文件的Krasovsky_1940_Transverse_Mercator 坐標系統(tǒng)轉(zhuǎn)換成WGS84的地理坐標系;在ENVI中將矢量面文件轉(zhuǎn)換成ROI,然后通過Subset data via ROI完成對MODIS影像的裁剪。如圖6所示,裁剪后的圖像由143波段合成真彩色,可清晰地看到白色的積雪、山脈、云等。

        圖5 研究區(qū)積雪所需行列顯示

        圖6 裁剪后圖像

        3 結(jié) 語

        由于MODIS數(shù)據(jù)分辨率高、覆蓋范圍廣、免費等優(yōu)點,已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)。本文根據(jù)需要對MODIS數(shù)據(jù)進行了幾何校正,拼接和裁剪等預(yù)處理,為之后計算積雪覆蓋面積,反演積雪深度,建立空間數(shù)據(jù)庫等提供了良好的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

        [1]趙英時,章申,秦大河,等. 遙感應(yīng)用分析原理與方法[M].北京:科學(xué)出版社,2004

        [2]總裝備部衛(wèi)星有效載荷及應(yīng)用技術(shù)專業(yè)組應(yīng)用技術(shù)分組. 衛(wèi)星應(yīng)用現(xiàn)狀與發(fā)展[M]. 北京: 中國科學(xué)技術(shù)出版社, 2001

        [3]杜啟勝,劉志平,王新生,等. 基于ENVI的MODIS數(shù)據(jù)預(yù)處理方法[J].地理空間信息,2009,7(4):98-100

        [4]武藝,文先華.利用ENVI軟件處理遙感影像[J].科技信息,2011,2(16):376-377

        [5]袁金國.遙感圖像數(shù)字處理[M].北京:中國環(huán)境科學(xué)出版社,2006

        [6]馬建文,韓秀珍.東亞飛蝗災(zāi)害遙感監(jiān)測機理與方法[M].北京:科學(xué)出版社,2003

        [7]Wolf OE,Roy DP,Vermote E. MODIS Land Data Storage,Gridding,and ComPositing Methodology:level 2 Grid[J].IEEE Transaetions on Geoseience and Remote Sensing,1998,36(4):1 324-1 338

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