1.實習目的

了解和熟悉植被指數/地表溫度特征空間與土壤濕度的關系。

2.實習內容

利用給定植被區域的地表溫度圖像和植被指數圖像，分析二者之間的關系，并能給出簡單解釋；

了解利用溫度植被干旱指數反映土壤濕度的方法。

3.實習原理與步驟

3.1 植被區域的地表溫度圖像和植被指數圖像關系分析

(1)利用“分類圖像(60m)ok”數據，提取植被分布ROI區域；

具體步驟：

打開加載”分類圖像(60m)ok“, "NDVI", "lst"文件?，從圖中可以看出，原始"分類圖像(60m)ok"圖像已經對地物進行了分類，其中類型7為植被覆蓋區。

提取ROI區域：Toolbox-ROI-Band Threshold to ROI-選擇“分類圖像(60m)ok"。并且閾值參數只提取7。

加載選定的ROI區域，下圖中其中紅色部分為植被覆蓋區域。

接下來進行掩膜提取ndvi圖像中的植被覆蓋區域：1）首先需要將剛才的ROI區域保存為”vegROI“。2）Toolbox-搜索”mask“-Build Mask-選擇圖像”分類圖像(60m)ok“。在Mask Definition窗口下-Options-import ROI-并將新生成的mask保存輸出，命名為”mask-7“

?下圖為生成的mask-7掩膜圖像，紅十字表示當前指定的目標區域。可以看出亮白色區域的DN值為1，黑色區域的DN值為0。即生成了一張植被覆蓋區域的值為1，其他區域值為0的二值化圖。

(2)繪制研究區域和植被區域的植被指數/地表溫度分布散點圖，分析散點圖的特點，并給出解釋。

具體步驟：在上方工具欄中找到Scatter Plot Tool工具（用于繪制散點圖）。橫坐標設置為NDVI, 縱坐標設置為地表溫度lst。

然后再import ROI將之前生成的感興趣區加載進去。這樣既可以查看研究區域的植被指數/地表溫度散點圖，又能查看植被區域的散點圖。由于軟件顯示問題，縱坐標的顯示分別是”-10? 0? 10? 20? 30? 40? 50“，橫坐標的顯示分別是” 0.0? ?0.2? 0.4? 0.6“。

分析：從圖像中可以看出植被區域的ndvi值基本都處在0.0到0.6之間，lst溫度基本都在20以上，不高于45，且分布相對集中。與分類圖中其他地物相比較，其ndvi值基本都在0以上，且隨著ndvi值的提高，植被區域所占比例越高，至0.4以后上時基本全部是植被區域。這可以用于區分植被區域的參考標準。

3.2 溫度植被干旱指數計算

(1)利用tvdi_main.sav工具，繪制研究區域的溫度和NDVI的特征空間，并計算干濕邊。

具體步驟：首先將文件“lst”中的攝氏溫度轉化為華氏溫度。利用波段運算來處理。Band Math-新建公式“b1+273.15”, b1為lst中的數據。保存名“LST+273.15”.

打開擴展包目錄下的tvdi_main.sav工具（前置操作為需要先將數據包中的該擴展包自行放置在“ENVI53\extensions”目錄下），設置好對應的edvi和lst參數。從lst圖像的數據中可以看出，溫度基本分布在20-40℃之間，于是需要縮小有效LST范圍，改為“290”“330”.然后即可選擇輸出路徑。

(2)繪制研究區域的溫度植被干旱指數分布圖。

下圖為生成的干濕邊散點圖和干濕邊的系數擬合圖像。

在envi中加載tvdi分布圖發現邊緣區域仍有數值，所以還需要再進行一次掩膜處理，篩選出研究區域，剔除邊緣多余信息。

步驟：1)提取ROI區域：Toolbox-ROI-Band Threshold to ROI-選擇“分類圖像(60m)ok"。并且閾值參數選取為1-8。

2）Toolbox-搜索”mask“-Build Mask-選擇圖像”new_tvdi“。在Mask Definition窗口下-Options-import ROI-并將新生成的mask保存輸出，命名為”mask_tvdi“。

3)Apply Mask。選擇處理圖像“new_tvdi”, 下面的“Select Band Mask”選擇“mask_tvdi”, 默認參數保存命名為“pro_tvdi”。可以發現邊緣區域的值均為0。

3.3 制作干旱專題圖

（1）在ArcGIS中繪制專題圖。參考以下表格，根據溫度植被干旱指數TVDI與干旱等級的對應關系，繪制植被區域干旱專題圖。要求：干旱情況分為濕潤、正常、微旱、干旱、重旱五個等級，柵格顏色由藍色漸變為紅色，可參考以下分類圖。

（2）根據以下表格統計研究區域的土壤濕度情況：

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的土壤湿度遥感监测 - 植被指数/地表温度与土壤湿度的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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