遥感影像荒漠化土地信息提取

荒漠化土地信息提取

及时准确地掌握土地荒漠化发生发展情况是有效防止和治理土地荒漠化的基本前提。目前遥感技术在土地荒漠化监测中起到了不可替代的作用。使用遥感影像数据可以提取土地荒漠化信息，通过遥感影像所表现的不同信息，可以判断土地荒漠化的发生与否以及发展程度等。在进行土地荒漠化信息提取时，常用的方法有人工目视解译方法、监督分类方法、非监督分类方法、决策树分层分类方法、神经网络自动提取方法等。在实际应用中，通常选择其中的一种或结合几种方法进行分类提取。

目前，一种比较新的方法是通过构造“植被指数(NDVI)——反照率(Albedo)特征空间”来进行荒漠化信息遥感提取。荒漠化过程及其地表特性的变化能在Albedo-NDVI特征空间中得到明显直观的反映。在Albedo-NDVI特征空间中，可以利用植被指数和地表反照率的组合信息，通过选择反映荒漠化程度的合理指数，就可以将不同荒漠化土地有效地加以区分，从而实现荒漠化时空分布与动态变化的定量监测与研究。而这个问题的合理解决，实际上就是如何根据需要采用一定的综合指标来划分Albedo-NDVI特征空间。

根据VerstraeteandPinty的研究结论，如果在代表荒漠化变化趋势的垂直方向上划分Albedo-NDVI特征空间，可以将不同的荒漠化土地有效地区分开来。而垂线方向在Albedo-NDVI特征空间的位置可以用特征空间中简单的二元线性多项式加以表达，即DDI=k*NDVI-Albedo，其中:DDI可称为荒漠化分级指数，k由特征空间中拟合的曲线斜率确定。

本文主要介绍在ENVI下实现Albedo-NDVI特征空间遥感荒漠化信息提取的操作流程。

处理流程介绍

流程说明：

• （1）数据获取

• （2）数据预处理

包括数据定标处理、大气校正、几何配准、研究区域的裁剪。

• （3）信息提取

根据前人研究的公式计算NDVI和Albedo。然后将结果进行归一化处理，保证数据的一致性。

• （4）计算NDVI和Albedo的定量关系

这一步利用excel工具找到NDVI和Albedo数据间的量化关系。得到表达式Albedo=a*NDVI+b中a的值。

• （5）荒漠化差值指数的计算

利用bandmath工具实现表达式：DDI=(-1/a)*NDVI-Albedo，得到荒漠化差值植被指数。

• （6）荒漠化分级信息的提取

根据荒漠化差值植被指数就能进行荒漠化分级信息提取。有两种方法：一是通过设置分级阈值进行分级；另一是通过利用“自然间断点分级法”将DDI值进行分级。

• （7）制图输出

将结果图输出。