張風(fēng)霖 緱變彩 李靖琳

(武漢科技大學(xué)城市學(xué)院，湖北 武漢 430083)

·測(cè)量·

Landsat7 ETM+與Landsat8 OLI植被和非植被定量研究

張風(fēng)霖 緱變彩 李靖琳

(武漢科技大學(xué)城市學(xué)院，湖北 武漢 430083)

選取遙感Landsat7 ETM+和Landsat8 OLI的同一地區(qū)、近同一時(shí)間的衛(wèi)星影像，利用Envi5.0，Arcgis10.0等軟件，定量的提取了兩景圖像的植被、非植被信息，比較得出：Landsat8 OLI比Landsat7 ETM+收窄了全色波段的寬度，植被和非植被在全色圖像上反差加大，Landsat8 OLI在近紅外波段排除了0.825 μm處水汽吸收的影像，在進(jìn)行NDVI植被提取時(shí)，具有更高的準(zhǔn)確度。

Landsat8，NDVI，波段組合，OLI，植被

0 引言

2013年2月11號(hào)，由美國(guó)航空航天局和美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局聯(lián)合研制的Landsat8衛(wèi)星成功發(fā)射，攜帶兩個(gè)主要載荷：OLI(運(yùn)行陸地成像儀)和TIRS(熱紅外傳感器)。Landsat8的設(shè)計(jì)和特征與Landsat7基本相同，但采用了更為先進(jìn)的技術(shù)，性能和可靠性都有所提高[1]。本研究選取Landsat7 ETM+與Landsat8 OLI同一地區(qū)、接近同一時(shí)間的兩景數(shù)據(jù)，利用Arcgis10.0，ENVI5.0軟件，進(jìn)行了植被與非植被的定量分析對(duì)比。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心——科學(xué)數(shù)據(jù)中心。

選取時(shí)間最接近的同一地區(qū)的兩景影像；能夠代表植被生長(zhǎng)狀況、覆蓋情況等各生物物理特征一般是在6月～9月，數(shù)據(jù)選取見表1。約位于湖北省孝感市東南部區(qū)域，東西11 040 m，南北8 730 m。

表1 遙感數(shù)據(jù)基本情況

從圖1和圖2可以看出，Landsat7的數(shù)據(jù)植被區(qū)和建筑用地、裸地的亮度較接近，很難將植被和非植被區(qū)分開來(lái)；而Landsat8的植被區(qū)較暗，城鎮(zhèn)、裸地、道路的亮度較高，很容易從目視判讀的角度區(qū)分開。這是由于Landsat8的OLI的全色波長(zhǎng)范圍是在0.50 μm～0.68 μm，不包括近紅外波段的光譜，從而有利于植被和非植被的區(qū)分。

2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

Landsat7和Landsat8得到的數(shù)據(jù)為L(zhǎng)evel1T級(jí)別，是經(jīng)過(guò)系統(tǒng)輻射校正和幾何校正，所以一般情況下可以直接使用而不需要幾何校正。本研究圖像直接進(jìn)行輻射校正。大氣會(huì)對(duì)陽(yáng)光和來(lái)自目標(biāo)的輻射產(chǎn)生吸收和散射，消除大氣的影響是非常重要的。采用基于輻射傳輸方程的大氣校正——MORTARN模型，具有較高的輻射校正精度[2]。

3 植被信息提取

3.1 NDVI計(jì)算

植被指數(shù)中，歸一化植被指數(shù)NDVI對(duì)植被監(jiān)測(cè)靈敏度較高，在一定程度上能消除地形和群落結(jié)構(gòu)的陰影、輻射干擾及太陽(yáng)高度角和大氣所帶來(lái)的噪聲。通常用NDVI來(lái)進(jìn)行植被覆蓋度研究[3]。

NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)。

其中，NIR為近紅外波段；R為紅波段。

對(duì)于Landsat7的ETM+：

NDVI=(B4-B3)/(B4+B3)。

特別地，對(duì)于Landsat8的OLI：

NDVI=(B5-B4)/(B5+B4)。

計(jì)算圖像的NDVI值，植被的正常范圍是在0～1之間。但由于地面的陰影以及圖像邊緣的切割等因素，會(huì)出現(xiàn)不在此范圍之內(nèi)的異常值?？捎肊NVI中的Band Math創(chuàng)建掩膜，將異常值去除。

3.2 PCA變換

圖像各波段之間通常是相關(guān)的，通過(guò)主成分分析可以去除波段間的多余信息。通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析，本例中Landsat7 第一主分量PC1信息量占到約79%，而Landsat8第一主分量PC1占到67%。

3.3 波段組合

采用監(jiān)督法分類中的最大似然分類。此法最重要的就是植被樣本的選擇，采用波段組合方法來(lái)提取。

樣本要易于將植被從地物中提取出來(lái)，要選擇相應(yīng)的波段進(jìn)行假彩色合成。方法一般有兩種：

1)采用信息論及數(shù)學(xué)方法，以組合三波段標(biāo)準(zhǔn)差之和最大以及波段間的相關(guān)系數(shù)最小為依據(jù)；

2)從視覺效果和假彩色合成[4]。采用兩種方法相結(jié)合的方法，將PCA得到的第一分量PC1作為紅波段，NDVI作為綠波段、Band1作為藍(lán)波段進(jìn)行假彩色合成，如圖3和圖4所示。

從圖3，圖4可以看到，植被區(qū)域在假彩色合成后顏色均勻一致，有利于樣本選擇。在Landsat8的假彩色合成圖上，植被與水體、道路、裸地、建筑等用地更加明顯，主要是由于NDVI在進(jìn)行計(jì)算時(shí)，利用了近紅外波段，Landsat7 ETM+的近紅外波段Band4，范圍為0.77 μm～0.90 μm，而Landsat8 OLI的近紅外波段Band5，范圍調(diào)整為0.845 μm～0.885 μm，排除了0.825 μm處水汽的影響，植被提取更加容易。

3.4 最大似然分類

在假彩色合成的圖上，以多光譜和全色采用Gram-Schmidt融合之后的15 m的圖像為參考底圖，進(jìn)行監(jiān)督分類，將植被和非植被提取出來(lái)，導(dǎo)入到Arcgis中，結(jié)果見表2。

表2 Landsat7和Landsat8植被與非植被對(duì)比

4 結(jié)論與討論

1)Landsat8 OLI圖像較之Landsat7 ETM+圖像，全色波段的收窄，更容易將植被和非植被區(qū)分開來(lái)。

2)ETM+數(shù)據(jù)是2013年8月8日，OLI是2013年7月31日，接近夏季植被越好，但通過(guò)定量的方法提取植被，OLI的植被反而比ETM+提高12.823%。到地面實(shí)況進(jìn)行的真實(shí)性調(diào)查，發(fā)現(xiàn)在植被提高的12.823%的數(shù)據(jù)中，約有1/5是非植被。但仍說(shuō)明Landsat8傳感器設(shè)計(jì)等各方面性能有了改進(jìn)和提高，相對(duì)于Landsat7對(duì)植被的監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確度有了一定的提高。

3)只采用了監(jiān)督法分類中的最大似然分類法進(jìn)行比較，因此對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)要求較高；只選取了湖北省某一地區(qū)為研究對(duì)象來(lái)研究，具有一定的局限性，其他地區(qū)情況，值得進(jìn)一步分析研究。

[1] Xu HQ,Tang F..Analysis of new characteristics of the first Landsat8 image and their eco-environmental significance[J].Acta Ecologica Sinica,2013,33(11):3249-3257.

[2] 孫家抦.遙感原理與應(yīng)用[M].第3版.武漢:武漢大學(xué)出版社,2013.

[3] Myneni RB.,Keeling C.D.,Tucker C.J.,et al.Increased plantgrowth in the northern high latitudes from 1981 to 1991[J].Nature,1997(386):698-702.

[4] 鄧書斌.ENVI遙感圖像處理方法[M].北京:科學(xué)出版社,2013.

Quantitative study of vegetation and non-vegetation Landsat7 ETM+with Landsat8 OLI

ZHANG Feng-lin GOU Bian-cai LI Jing-lin

(FacultyofUrbanConstruction,WuhanUniversityofScienceandTechnology,Wuhan430083,China)

Select Landsat7 ETM+remote sensing and Landsat8 OLI the same area, satellite images of nearly the same time, the use of Envi5.0, Arcgis10.0 software, extracted vegetation, non-vegetation information. Compare the results: Landsat8 OLI panchromatic than Landsat7 ETM+narrowed width, making vegetation and non-vegetation contrasts increase in full-color images, easier to distinguish, due to Landsat8 OLI had ruled out the near-infrared water vapor absorption at 0.825 μm, images can extract with higher vegetation accuracy use of NDVI.

Landsat8， NDVI， band combination， OLI， vegetation

1009-6825(2014)11-0240-02

2014-01-25

張風(fēng)霖(1986- )，女，助教； 緱變彩(1986- )，女，助教； 李靖琳(1985- )，女，助教

P208

A