課程目錄:.遙感數(shù)據(jù)處理培訓(xùn)
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        課程大綱:

             .遙感數(shù)據(jù)處理培訓(xùn)

         

         

         

        1.柵格的基礎(chǔ):數(shù)字航空相片、數(shù)字圖片或衛(wèi)星影像都是柵格數(shù)據(jù),由大小相等的像元組成,每個(gè)像元都記錄此位置處的信息。了解柵格數(shù)據(jù),查看分辨率,像元值,柵格屬性表等信息,掌握柵格分析前的準(zhǔn)備工作,學(xué)習(xí)柵格數(shù)據(jù)中的面積計(jì)算方法。

        2.柵格中常用的基礎(chǔ)工具:為了加快柵格顯示和查詢效率,對(duì)影像數(shù)據(jù)構(gòu)建金字塔;如何提取出柵格中所需要的信息,如高程大于500m的區(qū)域;如何修改柵格像元值,如對(duì)降雨量圖劃分小雨區(qū)、中雨區(qū)、大雨區(qū)和暴雨區(qū);如何統(tǒng)計(jì)北京不同區(qū)的降雨量的平均值?如何修改柵格的分辨率以提高軟件處理速度?如何實(shí)現(xiàn)柵格數(shù)據(jù)與矢量數(shù)據(jù)之間的相互轉(zhuǎn)換?

        3.地圖代數(shù):地圖代數(shù)即對(duì)柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行代數(shù)運(yùn)算。如研究兩年間哪些區(qū)域用地類型發(fā)生了變化,變化的面積是多少,或者提取特殊的地物信息,如土地分類圖中單獨(dú)提取濕地區(qū)域。

        4.地形地貌分析:根據(jù)網(wǎng)上免費(fèi)下載到中低分辨率DEM數(shù)據(jù),或者根據(jù)等高線、高程點(diǎn)、湖泊河流等數(shù)據(jù)自動(dòng)生成高精度DEM數(shù)據(jù),進(jìn)行坡度、坡向、山體陰影、等高線等表面分析。

        5.遙感影像數(shù)據(jù)介紹:常用的影像數(shù)據(jù)獲取方式和網(wǎng)站有哪些?常用的國內(nèi)國外衛(wèi)星有哪些,它們?cè)诳臻g分辨率,時(shí)間分辨率,光譜分辨率,圖幅等參數(shù)上有何區(qū)別?根據(jù)項(xiàng)目要求選擇合適的影像數(shù)據(jù),并學(xué)習(xí)如何查看影像數(shù)據(jù)的頭文件信息。

        6.影像數(shù)據(jù)預(yù)處理:在使用遙感影像之前,需要先處理拿到的原始遙感數(shù)據(jù),將多個(gè)波段影像組合在一起方便獲取更多的信息;將低分辨率的多光譜數(shù)據(jù)與辨率的全色數(shù)據(jù)融合在一起可以獲得辨率的多光譜數(shù)據(jù);去除大氣,如水汽,氣溶膠,粉塵等對(duì)影像的影響,獲取地表的真實(shí)信息;去除地形對(duì)影像造成的扭曲與變形的影響,得到正射影像;將多份的遙感影像配準(zhǔn)以獲得準(zhǔn)確的位置信息,方便后續(xù)分析兩個(gè)區(qū)域的變化情況;根據(jù)研究區(qū)的大小將多幅影像拼接或裁剪;使用鑲嵌數(shù)據(jù)集格式來批量管理大量的影像數(shù)據(jù)。

        7.地物類型解譯:人工智能時(shí)代,機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用廣泛,我們也可以在遙感影像提取土地利用的研究中使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法,實(shí)現(xiàn)土地利用類型自動(dòng)提取,使用大似然算法或者支持向量機(jī)算法來實(shí)現(xiàn)影像的自動(dòng)分類,在分類過程中,可以考慮面向?qū)ο蟮姆椒ǎ犷惤Y(jié)果的連續(xù)性和完整性。

        8.深度學(xué)習(xí):在一片農(nóng)業(yè)用地中找出其中零散分布的建筑物是一件很困難的事,機(jī)器學(xué)習(xí)的方法正確率非常低,使用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)方法,可以而準(zhǔn)確地獲取結(jié)果;在果園中有各種不同類型的樹木,如何使用遙感影像直接分辨不同樹種,同樣可以使用深度學(xué)習(xí)方法。

        9.土地利用數(shù)據(jù):土地利用數(shù)據(jù)每年都在發(fā)生變化,特別是一些經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速的地區(qū)。哪些區(qū)域從耕地變成了建筑用地?哪些區(qū)域從水域變成了農(nóng)田?這些變化區(qū)域的總面積是多少?我們可以使用遙感影像分析變化區(qū)域和變化面積,并制作土地利用變化專題地圖。

        10計(jì)算遙感指數(shù):利用遙感影像可以計(jì)算各種指數(shù),如植被指數(shù),可以獲取植被覆蓋信息或植被健康信息;水體指數(shù),可以找出濕地或計(jì)算水質(zhì)情況;積雪指數(shù),可以找出積雪覆蓋的區(qū)域并計(jì)算面積;建筑指數(shù),可以找出不透水面的區(qū)域,提取城市中的建筑物面積;燃燒指數(shù),可以發(fā)現(xiàn)易發(fā)生火災(zāi)的區(qū)域以及時(shí)預(yù)警。

        11.變化分析:黃河攜帶著黃土高原大量的泥沙,在山東省墾利縣注入渤海。在入海口大量泥沙淤積,自然的進(jìn)行了填海造陸,形成了黃河三角洲。1996年之前,黃河三角洲一直在向東南方向延伸,1996年,黃河人工改道,開始向東北方向延伸。利用30年間的影像數(shù)據(jù),可以輕松獲取變化信息,計(jì)算變化面積。

        12.大氣校正:電磁波從輻射源到傳感器之間的傳輸過程中,要經(jīng)歷吸收、輻射、反射、散射等一系列過程。而傳感器接收到的信息是地表物體和大氣共同作用的結(jié)果,因此,想要對(duì)地表物體進(jìn)行研究,就必須去除大氣的影響,稱為大氣校正。本課程中主要介紹6S大氣校正模型。

        13.計(jì)算植被覆蓋度:植被覆蓋度是指植被(包括葉、莖、枝)在地面的垂直投影面積占統(tǒng)計(jì)區(qū)總面積的百分比。常用來研究植被變化、生態(tài)環(huán)境、氣候或水土保持情況。對(duì)于大面積的研究區(qū)域,如果使用地面測量的方法來計(jì)算植被覆蓋度,既耗時(shí)又耗力,可以使用遙感的方法來進(jìn)行估算。目前發(fā)展了很多估算模型,其中較為實(shí)用的是使用植被指數(shù),利用像元二分模型來近似估算植被覆蓋度。

        14.反演地表溫度:常規(guī)獲取地表溫度的方法,往往是采集自氣象站點(diǎn),然后利用插值的方法獲取整個(gè)區(qū)域的溫度信息,但是插值的方法無法準(zhǔn)確預(yù)測某些特殊位置處的溫度,如水面或者地形特殊位置處。利用傳感器中記錄的熱紅外波段的信息,可以反演地表溫度,利用單窗算法、劈窗算法或大氣校正法,根據(jù)植被信息、大氣透過率和熱紅外波段記錄的地面物體發(fā)射率信息,結(jié)合普朗克公式,可以反演得到地表溫度,研究城市熱島效應(yīng)的影響。

        15.生態(tài)敏感性評(píng)價(jià):生態(tài)敏感性反應(yīng)了生態(tài)系統(tǒng)對(duì)人類活動(dòng)反應(yīng)的敏感程度,確定生態(tài)環(huán)境影響敏感的地區(qū)和具有保護(hù)價(jià)值的地區(qū),可以為生態(tài)功能區(qū)劃提供依據(jù)。地形高度、坡度,水體及其周邊區(qū)域,空氣質(zhì)量,植被覆蓋度等因素均會(huì)影響到生態(tài)敏感性,且不同因素的影響程度不同,綜合以上因素,賦予不同區(qū)域不同的敏感等級(jí),并找到該區(qū)域中敏感度高的區(qū)域保護(hù)

        日程安排

        章節(jié)

        主要內(nèi)容

        理解柵格基本槪念:什么是柵格數(shù)據(jù),像元值,分辨率,柵格數(shù)據(jù)的符號(hào)化方式,分析環(huán)境的 設(shè)置等;掌握zone和region的槪念以及轉(zhuǎn)換方法〇

        第二章柵格基礎(chǔ)知識(shí)

        第三章柵格常用工具

        學(xué)習(xí)常用的處理柵格的工具,如提高柵格數(shù)據(jù)的顯示效率;改變柵格數(shù)據(jù)的分辨率;柵格數(shù)據(jù) 與矢量數(shù)據(jù)之間的相互轉(zhuǎn)換;提取符號(hào)像元值要求的區(qū)域等;計(jì)算區(qū)域的統(tǒng)計(jì)信息。

        第四章

        數(shù)字高程模型DHM是對(duì)地面高程進(jìn)行空間描述的一種離敎的數(shù)字表迖,通過DH\1數(shù)據(jù)可以對(duì)地 形和地貌進(jìn)行分析。

        地形地貌分析

        第五章

        了解常用的數(shù)據(jù)獲取方式和下載網(wǎng)站;

        影像數(shù)據(jù)介紹

        掌握常見的傳感器以及其影像數(shù)據(jù)的特征; 查看影像數(shù)據(jù)信息。

        第六章

        下載或拿到的影像數(shù)據(jù),不能直接用來進(jìn)行分析,還需要進(jìn)行前期的處理,稱之為影像的預(yù)處 理。

        影像預(yù)處理方法

        第七章

        影像分類

        人工智能時(shí)代,機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用廣泛,我們也可以在遙感影像提取土地利用的研究中 使用這些學(xué)習(xí)方法,實(shí)現(xiàn)土地利用類型自動(dòng)提取,而地找出地物。

        第八章

        混淆矩陣也稱誤差矩陣,是表示精度評(píng)價(jià)的一種標(biāo)準(zhǔn)格式,具體評(píng)價(jià)指標(biāo)有總體精度、生產(chǎn)者 精度、用戶精度、Kappa系數(shù)等,這些精度指標(biāo)從不同的側(cè)面反映了圖像分類的精度。本章學(xué) 習(xí)中我們通過混淆矩陣來評(píng)價(jià)分類結(jié)果的優(yōu)劣。

        分類準(zhǔn)確性評(píng)估

        第九章

        變化分析

        無論變化在一瞬間發(fā)生,還是長期的演變,人工的監(jiān)測是十分困難的,如果使用遙感影像來監(jiān) 測變化,可以節(jié)省人力物力,更能發(fā)生隱藏的規(guī)律。

        第十章
        定量反演

        定量遙感是指從對(duì)地觀測電磁波信號(hào)中定量提取地表參數(shù)的技術(shù)和方法〇定量遙感在區(qū)域尺度 的應(yīng)用廣泛,人工方法很難在大區(qū)域中使用,遙感的方法卻可以輕松獲取相關(guān)信息〇

        生態(tài)敏感性分析

        生態(tài)敏感性分析是指在不損失或不降低環(huán)境質(zhì)量的情況下,生態(tài)因子對(duì)外界壓力或外界千擾適 應(yīng)能力6生態(tài)功能區(qū)的劃分和生態(tài)紅線的劃定都依據(jù)生態(tài)敏感性的等級(jí)評(píng)定。