基于高光谱影像创建植被产品

来源: https://vis-webcontent.s3.amazonaws.com/quickguides/Spectral+Analysis/Create+Vegetation+Products/index.html

课程内容

第 1 课，共 1 课

基于高光谱影像创建植被产品

在本快速指南中，您将使用植被分析工作流来完成以下操作：

• 掩膜掉非植被地物。
• 创建显示植被范围和长势的分类影像。
• 创建显示作物胁迫分布的分类影像。

打开 AVIRIS 高光谱影像

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从菜单栏选择 文件 > 打开(File > Open)。出现打开(Open)对话框。 2. 2

导航至 ENVI 安装路径下的 "hyperspectral" 目录。
Windows: C:\Program Files\NV5\ENVIxx\data\hyperspectral (xx 为版本号)
Linux: /user/local/NV5/envixx/data/hyperspectral
Mac: /Applications/NV5/envixx/data/hyperspectral 3. 3

选择文件 AVIRISReflectanceSubset.dat 并点击 打开(Open)。这是一幅美国加利福尼亚州中部农业区的 AVIRIS 高光谱影像。

该影像已使用 ENVI 中的 FLAASH® 工具进行了大气校正。像元值代表地表反射率，范围为 0.0 到 1.0。这是在创建窄波段光谱指数前对影像进行预处理(opens in a new tab)的理想方式。更多信息请参考减轻大气影响和缩放与掩膜反射率影像快速指南。

植被分析工作流

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在工具箱(Toolbox)中，展开工作流工具箱并双击植被分析工作流(Vegetation Analysis Workflow)。工作流从选择数据(Select Data)面板开始。输入栅格(Input Raster)字段已自动填入 AVIRIS 文件名。

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点击下一步(Next)按钮进入基于光谱指数掩膜(Mask from Spectral Index)面板。

掩膜非植被地物

工作流的接下来两步将引导您完成掩膜非植被地物的过程。示例包括水体、道路、人造物体、裸土和休耕地。在基于光谱指数掩膜(Mask from Spectral Index)面板中，您可以选择任何能突出显示植被的植被指数。在随后的"阈值化"步骤中，您将交互式地设置 VI 影像的阈值。低于设定阈值的像元值将被掩膜并设置为"无数据"。

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在指数(Index)下拉列表中，保持默认选择的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index)。 2. 2

启用预览(Preview)选项。将显示一幅 NDVI 影像。它有效地突出了各种不同的植被。大多数非植被地物非常暗。因此，在此 NDVI 影像上设置阈值将相对简单。

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点击下一步(Next)按钮进入阈值化归一化植被指数(Threshold Normalized Difference Vegetation Index)面板。ENVI 会自动确定一个合适的阈值。在本例中，阈值是 0.418。高于此值的像元在 NDVI 影像和直方图中显示为红色。未被红色高亮显示的像元将被掩膜掉。

使用当前阈值，一些农田将被排除在外。让我们降低阈值以包含更多此类田地。

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点击并拖动直方图中的红色垂直条向左移动，至值 0.31。查看直方图上方的红色"数据(Data)"值。更多田地以红色高亮显示。

此阈值能合理地将休眠作物、道路和人造物体排除在外。

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点击下一步(Next)按钮。ENVI 创建并显示一个"Mask_Raster"图层。这是 AVIRIS 影像的一个版本，其中非植被地物被掩膜并设置为"无数据"。 2. 6

在图层管理器(Layer Manager)中，取消勾选 Binary_Greater*.* 和 AVIRISReflectanceSubset.dat 图层以隐藏它们。仅显示"Mask_Raster"图层。白色区域表示"无数据"。这些像元在后续步骤中将不被使用。

接下来，您将创建一些植被产品。

创建植被划分影像

工作流的植被分析产品(Vegetation Analysis Product)面板将显示。方法(Method)下拉列表让您选择创建何种植被产品。默认选择是植被划分(Vegetation Delineation)。指数(Index)下拉列表让您选择用于确定植被划分的 VI。默认选择是归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index)。

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启用预览(Preview)选项。显示植被划分影像的预览。它基于 NDVI。

类别颜色/范围/名称(Class Colors/Ranges/Names)字段中填充了一套默认的类别。每个类别对应一个 NDVI 值范围，在类别范围(Class Ranges)字段中显示为数组。下表总结了这些类别：

类别名称	类别范围 (NDVI 值)	类别颜色
无植被	-1 到 0.25	棕色
稀疏植被	0.25 到 0.5	黄色
中等植被	0.5 到 0.7	浅绿色
茂密植被	0.7 到 1	深绿色

您可以选择性地定义自己的类别和颜色，尽管在本快速指南中您无需这样做。

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了解到 NDVI 值会随着叶面积指数 (LAI) 的增加而饱和，您可以尝试使用不同的 VI。由于您使用的是高光谱影像，请点击指数(Index)下拉列表并选择红边归一化植被指数(Red Edge Normalized Difference Vegetation Index)。该 VI 与 NDVI 的不同之处在于使用红边波段，而不是主要吸收和反射峰波段。它在检测植被胁迫方面比 NDVI 更有效。在本例中，它显示的茂密植被远少于 NDVI。

当您对结果满意时，可以选择点击下一步(Next)按钮创建输出栅格并完成工作流。然而，对于本快速指南，您将在不离开工作流的情况下创建另一个植被产品。

创建农业胁迫影像

接下来，您将创建一个显示作物胁迫分布的分类影像。农业胁迫分类(Agricultural Stress Classification)选项专门用于以生长效率为重点的农业用地。干旱或濒死的作物不能有效利用氮和光，表现为"高胁迫"，而表现出健康、高产植被的作物则指示低胁迫。

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点击方法(Method)下拉列表并选择农业胁迫分类(Agricultural Stress Classification)。 2. 2

启用预览(Preview)选项。显示农业胁迫分类影像的预览。图层管理器列出了类别及其颜色。这些类别和颜色无法修改。

农业胁迫分类由三类 VI 决定。点击以下链接在 ENVI 帮助中阅读更多关于每种类别的信息。

• 宽波段(opens in a new tab)和窄波段(opens in a new tab)绿度
• 冠层水分(opens in a new tab)或氮(opens in a new tab)含量
• 光利用效率(opens in a new tab)或叶片色素(opens in a new tab)
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将最小有效绿度值(Minimum Valid Greenness Value)设置为 0.2。 2. 4

在绿度指数(Greeness Index)、冠层水分或氮指数(Canopy Water or Nitrogen Index)以及光利用效率或叶片色素指数(Light Use Efficiency or Leaf Pigment Index)下拉列表中尝试不同的 VI。

请谨慎分析结果。不同作物类型的结果不具有直接可比性。由于不同作物类型有不同的物候周期、冠层郁闭特征和植被特性，作物类型内部和之间的信号可能会混淆。理想情况下，您应比较使用不同影像中相同作物类型的结果。另一种选择是创建掩膜以分离作物品种，并单独处理每种作物类型。

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点击方法(Method)下拉列表，注意另外两个针对森林和其他非农业区域的选项：
• 火灾燃料分类(Fire Fuel Classification): 火灾燃料制图(opens in a new tab)对森林规划者以及试图在不断增长的森林/城市交界处减轻火灾风险的地方政府很有用。高火灾燃料分布包含干燥或濒死的植物材料，其水分含量较低，而低火灾燃料分布通常由茂盛、绿色的植物组成。
• 森林健康(Forest Health): 森林健康制图(opens in a new tab)可用于检测森林中的病虫害状况，并在评估木材采伐区域时很有用。表现出低胁迫条件的森林通常由健康植被组成，而处于高胁迫条件下的森林则显示出干燥或濒死的植物材料、非常茂密或稀疏的冠层以及低效光利用的迹象。
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可选: 点击下一步(Next)按钮进入导出最终结果(Export Final Result)面板。在此，您可以创建输出分类影像以供后续使用。 2. 7

练习到此结束。

总结来说，多光谱和高光谱影像都可用于创建植被划分产品。然而，农业胁迫分类、火灾燃料分类和森林健康分类使用窄波段 VI，因此最好与高光谱影像配合使用。成像光谱仪的高光谱分辨率允许在分析植被特性（如绿度、叶片色素、冠层水分含量和光利用效率）时利用特定的波长。

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