资源与环境信息系统指导书.docx

资源环境信息系统
实验指导书

实验一 太湖叶绿素a反演数据预处理
1、数据简介
（1）遥感影像数据：2009年10月6日环境小卫星影像数据，共4个波段，详细信息如表1
表1 环境小卫星数据为HJ-1B-CCD1参数介绍
波段编号
波长（微米）
分辨率（米）
Band 1
0.43-0.52
30
Band 2
0.52-0.60
30
Band 3
0.63-0.69
30
Band 4
0.76-0.90
30
（2）监测点数据： 38组监测点数据及矢量图层（时间为2009年10月6日，水质参数为叶绿素a浓度）
（3）基准影像：精校正的TM数据
2、数据预处理
2.1 辐射定标与波段融合（目的是消除传感器本身产生的误差）
（1）打开ENVI，在右侧工具箱【Toolbox】中找到【Extensions】模块，双击打开【ENVI　HJ1A1B Tools】工具

（2）传感器类型选择CCD，即【Sensor Type】选择CCD，【Input Path】输入遥感影像，点击【Search】，【Out Path】设置输出路径，勾选【Calibration】和【Layer Stacking】，即辐射定标和波段融合。

（3）点击Apply，当进度条达到100%时，即完成辐射定标和波段融合，关闭窗口即可。

（4）加载经过辐射定标和波段融合的.img格式影像。主菜单【File】【open】，点击波段前的勾选框，选择3个波段进行显示（每次最多显示3个波段），点击【Load Data】。

2.2 区域裁剪（裁剪太湖区域）
（1）在右侧工具箱【Toolbox】中找到【Raster Management】模块，双击打开【Resize Data】工具

（2）在打开窗口中，选中输入影像，点击【spatiat】，在打开窗口点击【image】，通过移动缩放红色方框，确定裁剪区域，点击ok，继续点击ok，直到“Resize Data Parameters”对话框。

（3）设置输出路径，在“Resize Data Parameters”对话框，点击【Choose】按钮，设置输出路径及文件名。

（4）点击ok，格式转化完成将自动加载。

2.3 转换格式（需将数据转换为bil）格式
（1）在右侧工具箱 【Toolbox】中找到【Raster Management】模块，双击打开【Convert Interleave】工具

（2）双击上述裁剪影像，在打开窗口，【Output Interleave】选择“BIL”。

（3）设置输出路径，点击【Choose】按钮，设置输出路径及文件名，输入文件名时，必须同时输入扩展名. bil。
（4）点击OK，转换完成，数据自动加载。

2.4 大气校正（目的是消除大气和光照等因素对地物反射的影响。）
（1）在右侧工具箱 【Toolbox】中找到【Radiometric Correction】模块下的【Atmospheric Correction】模块，双击打开【FLAASH Atmospheric Correction】工具

（2）加载.dil格式影像，点击【Input Radiance Image】按钮，双击.dil影像，在弹出的窗口，选择“Use Single scale factor for all bands”，“Single scale factor”可设为100。

（3）设置输出路径，点击【Output Reflectance File】，设置输出路径及文件名，输入文件名时，必须同时输入扩展名.img。

（4）设置文件夹路径，点击【Output Directory for FLAASH Files】，设置与上一步相同的输出路径。

（5）记录影像中心位置经纬度，在主界面点击【Crosshair】工具，通过移动红色交叉线，将交叉点移动到影像中心位置，在小窗口可以查看经纬度，并将其记录下来。

（6）输入影像中心经纬度，将刚刚记录的经纬度填写在大气校正窗口。

7）输入影像采集时间。在原数据中，打开.XML格式的头文件，找到影像采集时间，并输入到大气校正窗口。

（８）添加波段相应函数，点击【Multispectral Settings】按钮，选择【Filter Function File】按钮，点击【Open】，【New File】，添加相应的波段响应函数。（通过查看原数据头文件，影像来源于HJ1B CCD1，因此添加对应的.sli格式的波段响应函数）

（8）传感器高度和地面高程分别设为660km,0.004km（分别与传感器高度及研究区域有关）
（9）点击0k，输出大气校正结果。
2.5 几何校正（目的是使每一个采样点能最精准的定位到正确的像元）
提供了一幅经过了精校正的TM数据进行配准，可以选择在ARCGIS或ENVI、ERDAS中配准。
3、采集监测点各多段像元值
首先将监测点矢量数据、及校正后的影像数据加载到ARCGIS，右击监测点，记录个波段的pixel value值，将值采集记录下来，统计到EXCEL表格中，为后续的相关性分析做准备如图：

每次只能采集到三个波段的信息，可以通过重新选择显示波段，采集到4个波段的信息
如图所示：

4、实战提高
在ENVI中包含了很多大气校正模型，通过实际操作，比较ENVI中几种大气校正模型的不同。
5、知识总结
学生总结
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完成本实验花费的时间

本次实验对你而言的难点

本次实验的收获

希望老师强化讲解的知识要点

希望老师帮助回答的问题

本次实验自评分数
（五分制）

教师评价
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实验二巢湖高光谱遥感叶绿素A浓度反演
1、实验内容
巢湖流域的年径流量丰富，是周边地市的主要饮用水源地。80年代以来，由于生态环境的恶化，社会经济的快速发展，大量的含有N、P营养物质排入湖内，造成大面积的水土流失。每年6-10月份巢湖西半湖大面积爆发蓝藻水华，已经影响并制约了周边城市的经济发展，被国务院列为重点治理水域。
巢湖整个湖底由西向东倾斜，以忠庙镇为界，分为东半湖和西半湖，湖水浑浊，呈黄褐色，总悬浮固体含量高，透明度低，水质污染严重。因此需对巢湖高光谱遥感叶绿素A浓度进行反演，并进行分析。
2、实验步骤
2.1数据预处理
叶绿素反演中，需要的数据有两部分：
一.实验区的遥感影像数据
二.实测取样点的叶绿素A浓度值与取样点的坐标值
2.2确定样本集和验证集
根据三波段模型，从24个取样点中选择16个作为样本集（可参照样点分布图均匀选取），其余8个作为验证集。
样本集的作用是训练得到反演模型，验证集的作用是验证反演模型的准确性。
2.3寻找最佳波段组合
进行相关性分析的工具可以使用Excle、SPSS等现成的统计工具，也可以自己编写程序进行分析。(在文件夹中有一个遍历循环计算相关性的程序，不过，如果使用的话，需要自己修改一些参数)

2.4反演模型

2.5验证集检验反演模型
经过步骤三，得到相关性比较高的组合波段是65-76-90，经过步骤四，得到反演模型为：Y=258.75X+48.543，其中X是组合波段值，Y为叶绿素A浓度值；将10个验证点这三个波段的数据放入三波段模型中计算模型组合值，然后在excle中带入到反演模型中，计算反演得到的叶绿素A浓度值，将其与实测的浓度值进行对比。误差=（反演值-实测值）/实测值

3、实战提高
1.根据已有的巢湖24个取样点高光谱波段与叶绿素A浓度数据，在网上寻找除三波段模型之外的高光谱叶绿素A浓度反演的模型，完成上述实验，并对实验结果进行分析。
2.在上次实验数据的基础上，查找多光谱反演叶绿素A浓度的模型，然后完成上述实验，并对实验结果进行分析。
4、知识总结

学生总结
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完成本实验花费的时间

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本次实验的收获

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实验三 Identify功能的实现
1、实验目的
实现矢量和栅格的Identify功能的实现。
2、实验思路
关于ARCGIS中IDENTIFY功能的实现
一：功能实现的基本思路是这样的：
1.点击时，先获取点击位置的屏幕坐标，然后转换到地图坐标；
对于栅格图形来说
2. 定义一个图层对象（Identify），调用相应的Identify方法生成点对象；
3. 提取图层中点击处的栅格，提取属性，填充到事先设计好的窗口中；
4. 显示窗口。
对于矢量图形
1 基于点（缓冲区。或者自己创建外包矩形）生成一个面对象，调用相应的Identify方法生成点或对象；
2 提取图层中点击处的栅格，提取属性，填充到事先设计好的窗口中；
3 显示窗口。
第一部分 上机训练
1）新建一个项目，注意选择Windows应用程序，命名为AE

2）生成如下的窗体界面

其中 mapcontrol的Name为axMapControl1。
主窗体的名称为MainForm。
4）添加 contextMenuStrip，其基本属性如下

5）设置axMapControl1的contextMenuStrip为contextMenuStrip2，界面和属性如下

11）在主窗体中定义一个点的全局变量，存储我们在mapcontrol中选中的位置

IPoint SelectedPoint=new PointClass();

12） 实现在mapcontrol右键点击弹出contextMenuStrip的功能。在axMapControl1的OnMouseDown事件下添加如下代码;
if (e.button == 2)
{
SelectedPoint.PutCoords(e.mapX, e.mapY);//存入点击的地图坐标

contextMenuStrip2.Show(axMapControl1, e.x, e.y); //弹出contextMenuStrip

}
13 实现以点查栅格的内容。双击contextMenuStrip中以点查图项，对其事件添加如下代码

for (int index = 0; index < this.axMapControl1.LayerCount; index++)

{
IGeometry pGeometry ;

if (axMapControl1.get_Layer(index) is IFeatureLayer)
{
IIdentify pFL = this.axMapControl1.get_Layer(index) as IIdentify;
ITopologicalOperator pTopo = SelectedPoint as ITopologicalOperator;
pGeometry = pTopo.Buffer(500);
if (pFL.Identify(pGeometry) != null)
{
int arraycount = pFL.Identify(pGeometry).Count;

for (int i = 0; i < arraycount; i++)
{

IIdentifyObj featureIdentifyobj =
(IIdentifyObj)pFL.Identify(pGeometry).get_Element(i);

IRowIdentifyObject iRowIdentifyObject = featureIdentifyobj as IRowIdentifyObject;
IRow pRow = iRowIdentifyObject.Row;
string output = featureIdentifyobj.Layer.Name;
for (int a = 0; a < pRow.Fields.FieldCount; a++)
output = String.Format("{0} {1} {2} \n", output, pRow.Fields.get_Field(a).Name, pRow.get_Value(a).ToString());
MessageBox.Show(output);
}
}

}

// 判断是什么类型的图层
if (axMapControl1.get_Layer(index) is IRasterLayer)
{
IIdentify pFL = this.axMapControl1.get_Layer(index) as IIdentify;

pGeometry = SelectedPoint as IGeometry;

if (pFL.Identify(pGeometry) != null)
{
int arraycount = pFL.Identify(pGeometry).Count;

for (int i = 0; i < arraycount; i++)
{

IIdentifyObj featureIdentifyobj = (IIdentifyObj)pFL.Identify(pGeometry).get_Element(i);

IRasterIdentifyObj rasterIdentifyobj = featureIdentifyobj as IRasterIdentifyObj;
MessageBox.Show(featureIdentifyobj.Layer.Name+" "+ rasterIdentifyobj.MapTip);

}

}

}

}

运行结果如图

第二部分 系统要求
（1） 基本的查询功能
（2） 反演模型的建立（至少覆盖两个模型）
3） 根据反演模型生成专题图（做出栅格的分级设色）
（4） 反演模型的评价（比如精度等，可以生成反演模型的一个报告）
（5） 样本点和验证点反演误差的验证，并且对于这些点进行制图综合。（比如两种模型反演效果都比较好用符号或颜色,其中一个点不好。。。两个点都不好。。）
（6） 查询任意一个栅格的反演物浓度。
（7） 以上为基本功能，做出其他功能有加分。

3、 知识总结
学生总结
请将问题答案写在下面空白处
完成本实验花费的时间

本次实验对你而言的难点

本次实验的收获

希望老师强化讲解的知识要点

希望老师帮助回答的问题

本次实验自评分数
（五分制）

教师评价
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系统实验要求
一、数据预处理要求
1、明确数据来源
2、明确数据处理流程，掌握每一步处理的意义和必要性
3、详细介绍大气校正模型的选择及最终所用模型
4、展示数据预处理结果
二、叶绿素反演要求
1、波段数据提取
在上一阶段的基础上，提取出巢湖叶绿素检测取样点对应的115波段的反射光谱值。
2.建立反演模型
对1中的数据进行叶绿素A浓度反演，选择两个或者以上的反演模型，模型的拟合R2需要达到0.75以上。
3.反演模型精度检验
模型的反演值与实际值的平均误差在20%以下，单点的反演误差不超过35%。

三、系统要求
1、基本的查询功能
基于一定查询条件的查询查询和图查样本点属性
2、反演模型的建立（至少覆盖两个模型）
显示反演模型所采用的模型和波段（如果能自己完成线性回归中最小二乘法的代码实现另有加分）
3、根据反演模型生成专题图（做出栅格的分级设色）
栅格的分级设色（分级的值是如何选定的，基于一定的数学模型还是基于相关文献对于水质的划分（如果使用了相关文献答辩时请指明））
4、反演模型的评价
（每个样本点的误差，验证点的误差，以及总体误差）
5、样本点和验证点反演误差的验证，并且对于这些点进行制图综合（比如两种模型反演效果一致性评价，例如：两个模型反演值小于某个阈值（可以手动设定）的用一种颜色渲染，大于这个阈值的用另一种颜色渲染）
6、查询任意一个栅格的反演物浓度。
对于指定位置的栅格（比如鼠标右击或者自己输入一个坐标）提取反演物浓度。
7、以上为基本功能，做出其他功能有加分。