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NDVI方法太湖蓝藻与水质变化研究(3)

时间:2021-02-08 10:00来源:毕业论文
水质监测数据太湖水体水质年均值来源于江苏省环保厅环境状况年报和太湖网太湖健康状况报告;根据环境保护总局(环函[2005]47号)《关于113个环境保护


水质监测数据太湖水体水质年均值来源于江苏省环保厅环境状况年报和太湖网太湖健康状况报告;根据环境保护总局(环函[2005]47号)《关于113个环境保护重点城市实施集中式饮用水源地水质月报的通知》要求执行,地表水质评价标准为《地表水环境质量标准》Ⅲ类标准。
3.2  数据预处理
对获取的MODIS影像数据进行预处理是为了能够较为准确的提取所需要的信息,以便为所研究的太湖蓝藻等现象提供可靠的决策支持与预警工作。获取的MODIS影像由于在成像过程中受到大气折射的影响,摄像传感器自身因素的影响,地面状况的影响等造成了MODIS影像的误差,为了进一步减弱误差的影响需要对图像做出预处理以进行误差校正。
本文采用的是2000-2009年十年期间MODIS 数据产品MOD13Q1计算出的NDVI图像,因此需要对该影像进行几何校正。在ENVI中,利用Tools下面的ENVI Classic打开hdf文件,进行以太湖流域2000年TM影像为标准,选用地面参考点进行几何校正,几何校正的结果采用UTM投影,基准面为WGS-84。然后再将几何校正后的图像转为img格式。为了减少数据处理容量,先利用ERDAS裁剪出太湖区域,通过图像的裁剪去除大量的冗余数据,从而简化蓝藻信息的提取。
3.3  蓝藻提取
MODIS数据对于蓝藻信息的提取方法有很多,归一化植被指数NDVI是一种描述植被状态的重要信息[10],它在植被遥感的研究中得到广泛应用。而植被和蓝藻的光谱特征相似,所以利用NDVI可以有效地提取太湖蓝藻信息。归一化植被指数计算公式为:
NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)                  (1)
在公式中,NIR和R分别为近红外波段和可见光波段的反射率。而本文采用的是2000-2009年十年期间MODIS 数据产品MOD13Q1计算出的NDVI图像,将其NDVI的值的大小归化到[0,255]。因此可利用数据预处理得出的太湖区域进行蓝藻的提取。具体过程如下:
(1)进行植被指数分析。在NDVI图像中,富集区的蓝藻NDVI值较大,呈现为亮白色。聚集区的蓝藻NDVI值相对较小,表现为灰白色,与周围的灰色、黑色水体有明显的差别。根据NDVI图像,将太湖区域内的地物分为两类:非蓝藻区和蓝藻区。由于蓝藻与水体之间的对比度较高,主要表现在灰度直方图上,所以选择适合的阈值进行划分,NDVI取值为95即对应与归一化之前是NDVI值为0.0039,这一实验结果与NDVI值的过零点即为判断蓝藻的阈值相符合[11]。
(2)蓝藻的提取。在ERDAS中,利用空间建模方法建立空间模型,二值化提取出植被区域。综合考虑太湖的具体情况,本次研究太湖蓝藻变化的研究区不包括湖中岛屿区域,在提取蓝藻过程中需要将岛屿区域剔除在外,因此再通过空间建模方法能够剔除岛屿区域,提取出蓝藻区域。 NDVI方法太湖蓝藻与水质变化研究(3):http://www.751com.cn/shengwu/lunwen_69544.html
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