基于高分一号卫星数据的苏州市植被信息提取开题报告

1. 研究目的与意义

高分一号系高分系列卫星中的首颗光学成像卫星，在我国正在实施的“高分辨率对地观测”专项研究中已完成在轨测试，进入数据应用阶段。其多尺度，宽领域，高分辨率的优良特性将会为我们研究地表覆被变化，植物类别分离，环境质量评估等自然资源监测领域提供指向性强，精准度高，全面丰富的矢量化数据。

苏州地处北亚热带与中亚热带交接地带，生物气候过渡特点较为明显，受东南季风影响，温暖湿润，自然植被属北亚热带落叶、常绿阔叶混交林地带。近年来，随着苏州经济的飞速发展，其植被绿化事业一直是城市现代化建设的重要组成部分。到2010年，苏州新增森林覆盖面积86．7千公顷，森林覆盖率达到23．5％以上，超过全省和全国平均水平，并构建起城乡一体的现代森林生态系统。然而大部分城市在进行绿化建设时只注重绿地率，植被覆盖率和人均公共绿地面积数字的高低，并没有将这些数据实际内插到相应区域模块，只能进行数学上的抽象理解。但遥感技术作为一种综合性探测技术，和传统测量手段中投入人力大，效率低，统计工作量大，时效性低，数据延时不精准，不能明确直观反映植被绿化现状相比，以其宏观性、多时相、多波段等特征为监测城市植被的多项指标和时空变化提供了一种新型的有效方法，也是高分一号卫星的重要应用领域。

2. 研究内容和预期目标

对基于遥感影像分析植被信息可以采用多种方式，例如原始波段合成法，植被指数提取法，ndvi与波段组合法，his变换融合法和其他一些植被提取方法。这些方式根据原理和采样区域以及影响因子不同各有利弊。

本次以苏州中心城区为研究靶区，综合考虑选取植被指数提取法对几个典型指数在城市植被信息提取中的优劣进行了比较研究。根据最终图像处理的结果进行比较分析，将植被按区域进行细分，不同的光谱波段可以反映不同的植被类型，并利用模型将植被和非植被区分开，最终得到植被比例，也可以将其他道路，水体，建筑物等区分开来，植被也可以具体进行细分成森林，农田，草地等。

利用植被指数从高分一号数据影像中提取植被信息，从技术与经济成本方面综合考虑，目前仍是一个比较好的手段。目前，植被指数种类繁多，考虑到城市下垫面的特殊性质及其计算的可行性，本文选取了消除大气影响和消除综合因子影响的植被指数，包括归一化差值植被指数ndvi、差值植被指数dvi、改进型土壤大气修正植被指数evi、全球环境监测植被指数gemi、绿色归一化差值植被指数gndvi、再归一化植被指数rdvi、比值植被指数rvi、三波段梯度差值植被指数tgdvi和转换型植被指数tndvi。植被指数，本质上是基于植被在红色和近红外波段反差较大的光谱特征，在综合考虑各有关光谱信号的基础上，把多波段反射率做一定的数学变换，使其在增强植被信息的同时，并使非植被信号最小化。

3. 研究的方法与步骤

植被指数已广泛用来定性和定量评价植被覆盖及其生长活力，国内外学者的研究证实了植被指数法在遥感影像植被提取和植被分类中比较有效，可以达到较高的精度。我们也利用envi软件模拟这种方法，通过预处理，再处理等步骤获取不同模型下所呈现的不同卫星影像，最终比较几个指数模型之间的优劣和适用性。

首先进行基础数据处理。对研究区域内的卫星传输影像数据进行以苏州坐标系为基准的几何校正和图像配准。然后对研究区域内的回传影像数据进行各种植被指数计算。在此基础上，进一步提取样区来进行植被指数定量比较研究。

接下来提取样区。样区提取可以大致按照6种不同地物类型来进行的，主要包括草地(g)、树林(t)，农田(f)、水体(w)、建筑物(b)和道路(r)。技术流程是先从所提供的苏州市区卫星遥感影像中选取代表性强，清晰度高，地物丰富涵盖面广的影像样本，对其图像配准，使其空间位置与高分一号卫星所传输的数据一致，然后在配准后的高分辨率航空影像上并结合实地考察按不同地物类型提取样区。具体处理中可能会遇到一些经验性和原则性问题，在论文正文部分会再做讨论。最终处理得到的提取样区影像数据和参考值进行比较研究。

4. 参考文献

[1].刘雯等，多尺度植被信息提取模型研究.计算机应用研究，2009(06).

[2].高晓岚与汪小钦，多源遥感数据在植被识别和提取中的应用.资源科学，2008(01).

[3].王磊等，高分一号卫星影像特征及其在草地监测中的应用.草地学报，2015(05).

5. 计划与进度安排

一、研究工作准备阶段（2022.2.22-2022.3.20）：

2022.2.22-2022.3.13为准备工作阶段，包括查阅资料、实验数据收集等；

2022.3.14-2022.3.20为开题阶段，主要工作是撰写开题报告等。