监测加利福尼亚州内华达山脉西麓水库的地表水变化
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监测加利福尼亚州内华达山脉西麓水库的地表水变化
匿名作者 2014年11月20日，星期四
在这篇博客文章中，我将进行一个快速的案例研究，以展示 ENVI 5.2 中的一些新功能如何使从遥感数据中可视化和提取信息变得前所未有的容易。我们将研究加利福尼亚州内华达山脉西麓地区水库的地表水变化。该地区目前正处于过去一个世纪以来最严重的干旱之一的第三年。
我们获取了该地区 1999年9月、2004年9月、2009年9月和 2014年9月的 Landsat 影像。Landsat 计划是美国地质调查局和 NASA 的联合倡议，自 1970 年代初以来，该计划一直在持续收集地球表面的中等分辨率影像。
我们将从使用 ENVI 5.2 中可用的新 时空分析 工具开始我们的案例研究，快速浏览我们场景的影像，查看随时间发生的变化。时空分析工具允许用户在一系列影像中向前或向后浏览，还可以快速标注场景的获取时间和日期等信息。您还可以将时间序列动画导出为多种常见的视频格式。使用时空分析工具，我们可以开始了解我们场景中描绘的水库水位在我们影像所代表的时间段内是如何变化的。
在 ENVI 5.2 中，我们引入了一种称为 ENVITask 的功能，它简化并加速了影像的预处理和分析。ENVITask 是多线程的，这意味着 ENVI 将充分利用多核机器的优势。ENVITask 可在 ENVI Toolbox 中访问，也可以通过 ENVI API 作为批处理运行。ENVITask 的优点是它们都遵循非常简单和标准化的格式，所以一旦您掌握了使用一个 ENVITask 的方法，您就可以轻松地将其步骤重复用于其他 ENVITask，或者将多个 ENVITask 链接起来同时运行。ENVITask 也可以随 ENVI Services Engine 开箱即用，允许在企业或基于网络的环境中使用这些算法。对于本案例研究，ENVITasks 用于对场景进行辐射定标、大气校正和应用光谱指数。我为 Landsat 影像编写的执行 辐射定标 的 ENVITask 如下所示。这段代码非常直接，大部分直接取自该 ENVITask 的文档。现在编写完成后，我只需更改指向输入和输出目录的几行代码，就可以在未来可能处理的其他影像上运行它。这很酷，对吧？
ENVI 5.2 提供了计算多达 64 种常见 光谱指数 的能力。应用于这些影像的光谱指数经过优化，可从多光谱影像中分离出水体。结果是一个灰度图像，其中较亮的像素对应于较高的水含量。
现在我们已经将感兴趣的信息从影像中分离出来，我们可以使用 ENVI 中的 Raster Color Slice 工具对我们的水指数影像进行阈值处理，以提取水体特征。Raster Color Slice 工具允许用户根据所需的像素值范围，动态地将影像"分割"成不同的区段。因此，我们可以使用 Raster Color Slice 工具快速找到水指数影像中代表水体的最亮像素。Raster Color Slices 可以导出为 ENVI 分类影像或 shapefile 格式。
现在我们已经找到了所需的信息，我们可以比较案例研究各场景的地表水量。结果表明，1999 年，水库水位在整个观测期间处于最高水平。在 1999 年至 2004 年间的急剧下降之后，2004 年至 2009 年间水位略有上升。在 2014 年，观察到水位又一次急剧下降。水库水位的这种急剧下降表明该地区正普遍遭受严重干旱。使用 IDL，我们可以快速生成一个 条形图 来展示我们的研究结果。如果您有兴趣更熟悉我在本案例研究中介绍的工具，请查看这个 教程，它使用 Landsat 影像研究了拉斯维加斯的城市增长。
