PAGE畢業設計說明書PAGE 畢業設計說明書畢業設計（論文）中文摘要遙感技術在衡水湖環境監測中的應用研究摘要：隨著環境問題的日益加劇，利用現代科技對環境進行監測成為當代勢在必行的趨勢和潮流。遙感技術是上世紀60年代興起的一種探測技術，它克服了傳統實地監測的復雜繁瑣、工作量大、數據不全面、更新不及時等缺點。利用ENVI遙感圖像處理系統對衡水湖及周邊區域的圖像進行處理，綜合分析獲得衡水湖的相關信息數據，與以前數據進行，分析衡水湖未來的走勢。課題得到了衡水湖周圍環境的分類圖，并根據實際需要和上述處理過程，設計出了衡水湖濕地監測系統。衡水湖水域總面積達79平方公里，其中湖中植物的面積占了很大比例，且附近大都是居民區。關鍵詞：遙感技術衡水湖環境保護監測系統PAGE23 -1--畢業設計（論文）外文摘要Title:TheappliedresearchofremotesensingtechnologyinhengshuilakeenvironmentalmonitoringAbstractAstheincreaseofinvironmentalproblems,usingmodernscienceandtechnologyforinvironmentalmotoringbecomesaimperativetrendofcontemporaryera.Remotesensingtechnologyisariseinthe1960sofadetectiontechnology,itovercomesthedisadvantageoftraditionalfieldmonitoring:complexing,bigworkload,incomprehensivedataandrenewalnotintime.WewilldealwiththeimageofHengshuilakeandthesurroundingareabyusingtheENVIremotesensingimageprocessingsystem,andobtainrelevantinformationdataofhengshuilakebyanalysingtheresult

synthetically.Comparingwithpreviousdata,wecananalysethetrendofthewetlandinthefuture.ThisissueworkedouttheenvironmentclassificationfigureandmapofHengshuilake,anddesignedremotemoteringsystemofHengshuilakewetlandaccordingtothepracticalneedandtheaboveprocessingsteps.ThewaterareaofHengshuiismorethan79squarekilometers,ofwhichtheplantsinthelakeareaaccountedforalargeproportion,mostlyneartheresidentialarea.Keywords:remotesensing,Hengshuilake,environmental

protection,moniteringsystem目錄1引言…………………11.1研究背景和意義…………………11.2遙感監測研究現狀………………21.3展望………………32相關原理……………42.1遙感技術簡介……………………42.1.1遙感原理………52.1.2系統組成………52.2ENVI簡介…………52.1.1概述……………52.2.2結構特點………52.3遙感圖像處理……………………62.3.1圖像校正………62.3.2圖像增強………62.3.3圖像融合………62.3.4圖像裁剪………72.3.5圖像分類………73處理結果……………73.1圖像校正…………93.2圖像增強…………103.3圖像融合…………113.4圖像裁剪…………123.5圖像分類…………133.6地圖制圖和數字統計……………174衡水湖遙感監測系統初步設計……194.1系統目的…………194.2設計思路…………20結論……………………23參考文獻………………24致謝……………………26 -PAGE1-1引言1.1研究背景和意義如今環境問題的日益嚴重，引起了世界各國的高度關注和重視：大氣污染、水體污染、土地荒漠化、資源緊缺等問題，已經逐漸滲入到并影響著人們的日常生活，制約著未來的發展。濕地是陸生系統和水生系統之間的過渡地帶，兼有水陸生態位，因而具有很強的過渡性和波動性，從而導致了濕地邊界的多變性、濕地生物的多樣性、濕地景觀結構的不穩定性和對外界的敏感性，是地球上一種獨特的生態系統。它具有補充地下水、凈化水質、調節流量、保護堤岸等功能，在生態平衡中起著舉足輕重的作用，有“地球之腎”、“生命的搖籃”等稱譽[19]。近年來，由于人類對大自然不合理的開發，生態系統被嚴重破壞，濕地也沒能幸免。過度利用生物資源、大興水利工程、盲目發展旅游業等，雖然換來了經濟的可觀增長，但是得不償失，濕地面積快速萎縮、水質嚴重下降、生物種類嚴重減少，部分濕地的功能幾近消失。保護濕地系統已經刻不容緩[12]。衡水湖俗稱“千頃洼”，是華北平原上唯一一個保留了沼澤、水域、灘涂、草甸和森林的濕地系統，地跨衡水和冀州兩市，是華北平原第二大淡水湖，其蓄水面積僅次于白洋淀，被稱為“京津冀最美濕地”。衡水湖水源充足，水草豐茂，景色優美，它充分發揮了濕地的作用，有效地提升了華北地區的空氣濕度，改善了生態環境。同時，衡水湖還促進了了物種保護，它廣闊的水域、茂密的蘆葦、岸邊的森林等，為各類動物提供了適宜的生存環境。其巨大的生態效益、社會效益和經濟效益得到了國家的重視，衡水湖于2003年6月被批準為國家級自然保護區。因此，全面、深入地了解衡水湖濕地的現狀和近年來周邊的變化情況并據此分析衡水湖未來的走勢，更利于對濕地系統的合理利用和開發，對保護環境有著非常大的意義。傳統的監測方法是實地考察，雖然簡單易行，得到的數據也直接真實，但工作量大，耗時，耗力，數據不全面且更新不及時，并且受到許多自然因素的制約。加上濕地生態系統的特殊性，實地考察已經不能滿足濕地監測的要求[20]。遙感技術填補了這一空白，它憑借自身信息量大、周期短、方法多、并且限制因素少等優勢，在眾多領域有著越來越廣泛的應用，農業、地質、海洋、氣象、軍事等，遙感監測克服了傳統監測方法的缺點。遙感，顧名思義，即遙遠的感知，也就是說不直接接觸探測對象，而是利用衛星成像技術和圖像處理技術，間接地得到考察對象的相關數據[23]。本課題將應用遙感技術進行衡水湖濕地進行生態資源調查和濕地制圖，初步研究建立衡水湖濕地生態信息系統數據庫具體方法，高效率、高精度地掌握和研究濕地資源現狀及動態變化，建立完善湖區濕地生態監測體系，對濕地合理開發、利用及保護制定長遠發展規劃等方面提供重要的科學依據。1.2遙感監測研究現狀遙感技術自問世以來，由于克服了傳統的獲取數據方法的復雜繁瑣以及不全面不真實等缺點，在眾多領域，尤其是環境監測方面得到了迅速發展和廣泛應用[3]。試舉例如下：大氣監測。大氣監測是對大氣的結構、組成、狀態及變化進行檢驗并及時更新數據[1]。根據不同的氣體成分都有固有且各不相同的輻射和吸收光譜，利用近紫外線和紅外線，以及微波段范圍的波段，遙感技術可以并且已經用于監測臭氧、氣溶膠、二氧化碳、二氧化硫等不同的氣體或顆粒物質，從而得到不同氣體在大氣中的濃度和分布，實現大氣監測[2]。水質監測。水質監測是以污染水和清潔水不同的光譜特性為基礎來實現的，清潔水對光的吸收性強，反射性差，因此清潔水區域在遙感圖像上一般呈暗色。而污染水域相反，對光的吸收性差，而反射性好。利用遙感技術可以實現水體富營養化、石油污染、廢水污染、泥沙度的檢驗等[4]。農業。我國是農業大國，傳統的農業生產方法已經慢慢跟不上當代快速發展的節奏，因此，把現代科技與農業生產有機結合成為農業發展的有效途徑。根據農作物額的光譜特性，利用遙感成像技術不僅可以對農作物的長勢進行監測，產量進行估算，而且還能監測病蟲害的發生以及對土壤質量進行評價，為農業更好地發展奠定基礎。城市建設。對一個城市進行規劃和設計，需要直觀、真實地了解其現狀。遙感技術把一個城市的信息集中反應在圖像上，不同的地物有不同的顏色。加上遙感技術的發展使得圖像的空間分辨率得以提高，因此能更準確地地得到城市的詳細信息，為城市建設提供了一條有力的捷徑。地質勘查。地質學是礦產工業的有力保障和支撐，傳統的地質勘查方法工作起來有一定的難度和強度，對工作人員來說是很大的挑戰。利用遙感技術把地質標志反映在空間信息上，通過目視解譯就可以判斷出礦石的分布與種類，質量和可利用度等，為提高了礦藏的開發的效率。除此之外，鐵路建設三峽工程南水北調等項目也可以利用遙感進行地質穩定性分析[10]。旅游業。如今旅游越來越受到人們的青睞，旅游業也發展得如火如荼。遙感技術可以系統地分析旅游景點的分布及特征，對于旅游區的規劃、發展和保護都有一定作用。尤其可以利用遙感圖像繪制地圖，更能準確全面及時地提供各種旅游信息，對于初到某地方的游客幫助很大。森林火災監測。近年來，森林火災持續發生，給環境造成巨大的危害。利用遙感技術可以監測火災發生，當森林發生大火時，由于燃著的樹木溫度明顯比沒有燃燒的樹木溫度高，因此在電磁波熱紅外波段會輻射出更多的能量，因此會在圖像上顯示比一般森林更亮的色調，因此可以及時發現火災發生的地點并監測其發展趨勢，并為災后生態環境的變化和重建提供有力的依據。遙感技術在其他眾多領域中也扮演著不可或缺的角色，起著舉足輕重的作用，像是航天業、軍事等。相信在未來，遙感憑著自身的優勢和不可估量的前景，應用一定會越來越廣泛，越來越好地為國民經濟可持續發展做貢獻。1.3遙感發展趨勢經過四十多年的發展，遙感技術已經日益成熟。從當初單一領域的應用到今天各行各業幾乎都有遙感的影子，遙感技術的發展水平已經成為一個國家發展水平的標志之一。從遙感圖像的應用領域和應用需求來看，未來遙感技術的發展主要有以下幾種趨勢：第一、衛星小型化，并且高、中、低軌道衛星相互協同。空間分辨率和時間分辨率一直是一對矛盾，任何一方的提高都要以另一方的降低為代價。為了協調兩者，現代遙感發展的一大趨勢是小衛星群計劃，即用多顆小衛星在短時間內獲得高分辨率的全球圖像。并且根據對分辨率的不同需求，各衛星協同獲得不同分辨率的圖像，滿足各行業要求。第二、商業化的地面高分辨率傳感器。目前已有精度小于1m的傳感器在運行，所得圖像滿足大比例尺的制圖要求。未來幾年，遙感技術將會有精度更大的傳感器投入使用，滿足比例尺大于1:5000的制圖要求。第三、高光譜、甚至超光譜影像。比起單色圖像，多光譜圖像具有豐富的光譜信息，可以為地物類別的識別和地物邊界的界定創造更合適的研究條件，具有極大的優越性。所以多光譜圖像是一個必然的發展趨勢，也是一個亟待開發的領域，前景不可估量。第四、數據源豐富化。由于遙感技術的普及，世界各國先后發射了遙感衛星并建立了各自的遙感系統，數據源日益豐富，不同的時間分辨率、不同的空間分辨率、不同的光譜分辨率等數量龐大的各種圖像滿足了不同的需要。另外，加上傳感器陸續投入使用，遙感技術進入鼎盛時期。第五、定量化。定量化包括空間位置定量化和地物識別定量化，即通過建立數字模型將遙感信息與實際目標結合起來，定量計算某些觀測目標參量，主要目標在于利用數字攝影測量技術、遙感地物波譜技術和模式識別技術來定位不同的地物并且判定地物特征。第六、智能化。任何科技在發展成熟后都會朝著智能化方向發展，遙感技術也不例外。智能化的首要目標就是傳感器信息獲取過程的智能化，即可編程處理，使用戶可以按不同的需要獲取不同角度不同周期的影像數據。另外，圖像處理過程智能化表現在處理軟件或工具可以根據具體數據特征自動進行各種處理和分析。第七、網絡化。網絡已經是我們生活不可或缺的一部分，遙感技術的網絡化可以使客戶獲得不同傳感器的最新數據，實現遙感數據的共享，降低遙感系統的成本，也為用戶提供了極大的方便。隨著網絡的深入和發展，基于Internet的網絡化GISRS產品應用會有越來越大的市場。第八、實用化。科技的發展最終目標還是為國民經濟的發展服務，現在遙感技術還被認為是高科技領域，從人們的日常生活來看，目前還是高高在上。從1996年全數字攝影測量系統數據在國內出售以來，遙感技術就進入了商業化和實用化階段，遙感技術的大眾化使用為各行各業所用是未來發展得一大趨勢[24]。2相關原理本課題將會用到遙感技術、ENVI圖像處理技術，下面一一介紹與其相關的原理。2.1遙感技術簡介2.1.1遙感原理遙感即遙遠的感知，其主要特點是不直接接觸研究對象，而是通過衛星或其他設備收集地面信息并成像，再通過對圖像的處理，獲取所需要的信息和數據。遙感技術應用的基本原理是物體的光譜特性，不同的物體對光譜的吸收反射和輻射能力和程度不同，也就是說不同的物體對不同的光有不同的反映。即使同一種物體，在同一光譜區，在不同的時間、地點或者有不同的反射角，反映出來的信息也不同，從而對物體進行判斷。根據這些原理，遙感成像一般采用紅、綠、藍和紅外三種波段進行探測。當然，也包括其他一些波段，比如微波段、紫外光譜波段等，根據不同的需要選取不同的傳感器。2.1.2系統組成一般來說，遙感系統由傳感器、遙感平臺、信息傳輸裝置、接收裝置和圖像處理裝置組成。其中傳感器用來收集和記錄各種地物的波普特性，是遙感系統的重要組成部分。傳感器的種類很豐富，但不管哪一種，基本組成都是大同小異，包括收集器探測器處理器和輸出器四部分。遙感平臺為傳感器的安裝提供了了空間，比如衛星安裝有攝像裝置的飛機等都屬于常見的遙感平臺。傳輸裝置即負責把傳感器收集的信息傳輸到地面的接收裝置，再通過處理技術對所得數據進行處理，得到能直接利用的數據形式。2.2ENVI簡介2.2.1概論ENVI是遙感領域的科學家利用交互式數據語言，即IDL語言，開發的一套用于處理遙感圖像的軟件，是美國ITTVisualInformationSolution公司旗下的產品。到現在為止，該公司已經為其客戶提供了今三十年的軟件服務，用戶量超過20萬人，分布于8個國家和地區。ENVI一直致力于遙感圖像處理的專業化和簡單化，到今天已經成為一套功能齊全且強大的遙感圖像處理系統。2.2.2ENVI結構特點ENVI是一套完整的遙感處理系統，以模塊化的的方式組成，其處理技術涵蓋了圖像數據的輸入、輸出、校正、定標、圖像增強、圖像融合、圖像鑲嵌、圖像分類以及各種變換、信息提取、可視化、二次開發、雷達數據處理等功能。擴充模塊包括大氣校正模塊、正射校正模塊、高程提取模塊、面向對象的空間特征提取模塊、NITF圖像處理擴展模塊以及用來處理雷達圖像的高級雷達處理擴展模塊。ENVI軟件具有以下特點：第一操作簡單易懂。這是ENVI一個顯著的特點，它的各項功能都簡單明了，看名稱就可以明白其功能的作用。第二先進可靠的圖像分析工具。ENVI具有全套的圖像信息智能化處理，有效提升了圖像的利用價值。第三專業的光譜分析功能。遙感技術應用的的主要原理就是地物的光譜特性，所以ENVI具有專業的光譜分析功能，其水平一直居世界前列。第四擴展模塊提供新功能。利用擴展模塊和IDL編程可以隨用戶的需要添加不同的功能，使圖像處理更加靈活。第五流程化向導式的圖像處理工具。ENVI將各項圖像處理功能集中到流程化的處理工具中，提高了圖像處理的效率。2.3遙感圖像處理2.3.1圖像校正圖像校正包括幾何校正和正射校正兩種，他們的共同點是都是為了糾正各種因素引起的誤差。不同的是，幾何校正是為了校正非系統因素，比如傳感器的高度變化或姿態不穩定等引起的誤差；其主要思想是利用已有的某種數據作為標準，比如已有的地圖或者已經經過校正的圖像等，對現有的圖像進行幾何糾正。而正射校正是為了校正系統因素，即傳感器本身的參數等和地形引起的幾何畸變，一般這種變形有規律可循，具有可預測性。所以只需選取一定數量的控制點，確定傳感器地面和圖像的關系，確定校正公式即可實現對圖像的正射校正。2.3.2為了提高目視效果，方便人工解譯，以便于圖像的監督分類，需要進行圖像增強。圖像增強的方法有很多，可以根據不同的要求進行選擇，比如空間增強處理、輻射增強處理、光譜增強處理等。圖像增強并不是圖像處理的必要步驟，根據圖像增強的目的來看，若是原圖像目視效果好，就可以直接進行分類。2.2.3圖像圖像融合是將低空間分辨率的多光譜圖像與單波段的高分辨率圖像融為一體，從而得到既具有高分辨率又具有多光譜特性的圖像。圖像融合還具有同時提取兩幅圖像中的較優信息并顯示在一幅圖像中的功能。圖像融合有很多種方法，最常用的是HSV變換和Brovey變換，兩種變換的操作方法類似，只是個別參數的設定有所不同。此外，還有主成分變換、Gram-Schmidt變換等，針對不同的需要，選擇不同的變換方式。2.2.4圖像圖像裁剪的目的是按照研究需要將圖像中必要之外的部分去掉，從而達到簡化處理和運算的效果。圖像裁剪分為規則裁剪和不規則裁剪兩種，規則裁剪即裁剪區域為規則的矩形，這個巨型的大小可以用行列號對角坐標矢量文件等途徑確定。不規則裁剪是指裁剪范圍是一個不規則多邊形，這個多邊形可以通過感興趣區或者矢量文件實現，最常見的不規則裁剪就是按照行政區域的劃分裁剪。2.3.5遙感圖像根據亮度值或灰度值的差異表示不同的地物，這也是圖像分類的基礎和依據。計算機軟件對圖像的光譜信息進行特征分析，然后按照某種規則或運算將不同的像元分到相應的類別中，從而實現遙感圖像的分類。常用的分類方法有監督分類和非監督分類兩種。a、監督分類監督分類稱為訓練分類法，用被確認的樣本去識別其它未識別的像元。在分類之前需要對實地進行考察，對研究區域有一定的先驗知識。監督分類趨向于人工分類，主要靠根據對實地的了解對圖像目視分類。監督分類分為三個步驟，選擇訓練樣本、執行監督分類、分類后處理。訓練樣本的選擇說白了就是給每個類別都向計算機舉幾個例子，告訴它什么特征的像元屬于哪一類，然后計算機根據所選的不同樣本確定判決函數，執行監督分類，區分出不同的地物。分類器的選擇有很多，比如平行六面體最小距離馬氏距離最大似然等，根據各種分類器不同的特點b、非監督分類非監督分類有兩種，ISODATA和K-Means，前者是一種重復自組織數據分析法，反復迭代計算數據均勻分布的類均值；后者使用的是聚類分析法，隨機地選取中心位置，然后迭代重新配置像元。非監督分類不用人工選取樣本，更趨向于計算機分類，只需要輸入想要的類別數量，計算機就可以自動進行分類。然后根據已有的初步分類底圖進行類別定義。加上非監督分類類別數量是實際類別數量的2-3倍，因此在定義類別之后還需要將有些類別合并。3處理結果按上述所說，將衡水湖遙感圖像進行校正、增強、裁剪和分類之后進行分析、計算和統計，圖像處理的流程圖如圖3-1所示：圖3-1：衡水湖遙感圖像處理流程圖本課題采用高分一號衛星拍攝的高分辨率圖像，原始遙感圖像如圖3-2所示：圖3-2：衡水湖原始單波段遙感圖像3.1圖像校正圖像校正選擇imagetomap方式，選取特征明顯的地面控制點，鍵盤輸入其坐標，進行校正。地面控制點選擇如圖3-3所示：圖3-3：地面控制點選擇結果選好地面控制點以后，進行幾何校正，校正以后的圖像如圖3-4所示：圖3-4：校正后的圖像3.2圖像增強為了便于接下來的監督分類，需要對圖像進行增強處理。我們采用最簡單的圖像增強方式：RGB合成。選取紅、綠、藍三個波段合成真彩色圖像，增強后的圖像如圖3-5所示：圖3-5：增強后的真彩色圖像3.3圖像融合可以看到，衡水湖水域上方有很大一部分都被云所覆蓋，這直接影響了對水域信息的提取，因此要把這層薄云去掉。去掉云層的方法有很多，比如大氣校正、掩膜方式、圖像融合等。我們選用圖像融合方法，其主要原理是利用兩幅圖像上同一區域都被云層覆蓋的概率很小，可以說幾乎為零。因此將兩幅圖像融合，就可以將兩幅圖像中各自清晰的區域放在同一幅圖像中，從而達到去掉云層的目的。圖像融合之前先要進行圖像配準，確認兩幅圖像的地理坐標完全吻合才能融合兩幅圖像，否則就必然會出現誤差。以單波段圖像和多光譜圖像為基本圖像，將兩幅圖像疊加顯示后，并未出現錯位現象，說明兩幅圖像配準效果較好，可以進行圖像融合。圖像融合有多種方法，本課題選擇HSV變換，融合后的圖像如圖3-6所示：圖3-6：融合后的圖像3.4圖像裁剪整個圖的范圍較大，涵蓋了許多對于本課題來說無用的區域。由于本課題的目的是對衡水湖濕地系統進行統計，為了便于研究和軟件處理和后期運算，需要對整幅圖進行裁剪，保留衡水湖及周邊有限的范圍即可。下面對增強后的圖像進行規則裁剪，裁剪后的圖像如圖3-7所示：圖3-7：裁剪后的增強圖像范圍縮小后可以清晰地看到，與原來的圖像相比，增強后的圖像中，湖面上的云層消失了，水域呈現青黑色。現對比如圖3-8：圖3-8：增強后的圖像與原圖像對比3.5圖像分類圖5所示的圖像色彩飽和，采用監督分類方法，對遙感圖像進行分析。從衡水湖濕地的實際考察情況著手，目視可以從圖中解譯出五種地物：湖區、蘆葦、耕、裸地和居民。因為綠色在紅外波段特征明顯，能夠更清晰地分析植被覆蓋程度,所以將圖像中的第四波段顯示在紅色通道中，得到假彩色圖像，更方便從增強圖像中提取植物信息，假彩色圖像如圖3-9所示：圖3-9：裁剪后假彩色合成圖像在假彩色合成圖像中，根據遙感成像的原理，不同的地物具有不同的色彩特征，對上述解譯的五種地物列表3-1如下：表3-1：地物分布特征地物名稱主要分布顏色特征水域湖海河流等一般呈青色或青黑色蘆葦水域或水域附近暗紅色耕地平原地帶，呈規則矩形紅色粉紅色或淺紅色裸地山前坡地平原沙地黃白色居民無具體地點分布藍灰色根據上述分析，進行監督分類，首先定義訓練樣本如圖3-10所示：圖3-10：訓練樣本選擇樣本選好以后，需要對訓練樣本進行評價，使用ROI可分離性工具計算各類別之間的統計距離，這個距離用來確定各類別之間的差異程度，以判斷各樣本之間的分離性是否符合監督分類的標準，評價結果如圖3-11所示：說明：ENVI對每一個感興趣區組合分別計算Jeffries-Matusita距離和TransformedDivergence，根據可分離性值的大小，從小到大列出感興趣區組合。兩個參數的值在1.0-2.0之間，大于1.9說明兩個樣本分離性好；介于1.9和1.8之間說明樣本選擇合格；小于1.8則要重新選擇樣本；小于1.0則說明樣本之間分離性太差，基本可以考慮將兩種樣本合并。圖3-11：訓練樣本可分離性報表由分離性的判斷標準來看，各樣本之間的分離性符合分類標準，下面進行監督分類。最大似然是最常用的分類器之一，通俗地說，就是計算每個像元被分到各個類別的可能性，最后選擇可能性最大的類別。執行完監督分類后還要進行后期處理，比如有些明顯的錯誤類別需要糾正像元數太少的類別去除等，以使看起來美觀和便于統計。分類后的圖像如圖3-12所示：圖3-12：完成分類后圖像3.6分類后處理監督分類后的結果不一定盡如人意，需要對圖像進行一定的后期處理。比如去除小斑塊、修改一些明顯錯誤的分類結果，處理后的分類圖像如圖3-13所示：圖3-13：監督分類后處理過的圖像3.7地圖制圖和數字統計a、地圖制圖下面根據已有的分類結果進行地圖制圖，先使用快速制圖功能，設定地圖的大小比例尺方位等因素，生成基本地圖。然后在基本地圖的基礎上適當地增加一些制圖元素，比如虛邊框、文字、圖例、等值線等。完成的地圖如圖3-14所示：圖3-14：衡水湖地圖b、數字統計數字統計的方法有很多，比如直接統計像元個數之后，根據圖像的空間分辨率進行計算，或者轉矢量之后再進行統計計算。本課題選擇轉矢量之后統計衡水湖整個湖區的面積。湖區包括訓練樣本中的湖區和湖中的植物區域，將這兩個樣本轉矢量，矢量圖如圖3-15所示：圖3-15：湖區矢量圖顯示矢量圖的數字信息并在Exel表格中打開，進行計算。計算結果為：湖區面積為79.703平方公里，其中蘆葦區面積為28.993平方公里。衡水湖處于三市交界的地方，這也給衡水的綜合治理造成了一定的限制。根據已有的衡水市矢量圖，將衡水市從整幅圖像中分離出來，首先打開矢量圖文件，顯示在矢量顯示窗口，如圖3-16所示：圖3-16：衡水市矢量圖將矢量圖疊加在遙感圖像上，截取的衡水市區圖如圖3-17所示：圖3-17：衡水市截圖4衡水湖遙感監測系統初步設計4.1系統目的衡水湖是華北平原上第一大淡水湖，在生態平衡中起著重要作用，因此保護衡水湖意義重大。采用遙感技術與傳統方法相結合，設計出衡水湖的動態監測系統，建立完善的衡水湖監測系統，對衡水湖的水質、土壤等無時無刻進行動態監測，可以及時發現衡水湖出現的問題，從而采取一定措施，保證濕地系統不會遭到破壞至無可挽回的地步。動態監測，就是在不同的時間獲取同一地點的遙感圖像，分析圖像中的變化信息。一般來說，動態監測分為三個階段：圖像預處理、檢測變化信息、提取變化信息，從而得到一定時段內的某種信息的變化情況，達到動態監測的目的。圖像預處理的目的主要是為了消除各種不可避免的因素對遙感圖像的影響，比如傳感器的參數不同、不同時間的太陽反射角不同、不同的天氣大氣條件差異等。這些影響可以通過人為或是軟件特定的功能削弱甚至消除，選擇合適的圖像、對圖像進行正射校正、大氣校正等，盡可能保證兩幅圖像除了拍攝時間不同，其它因素全部一樣。變化信息的檢測和提取分為直接比較法和分類后比較法，并且每種方法都有不同的工具，針對需要信息的不同，選擇相應的信息分析提取工具，以得到最精確的結果。目前，對衡水湖的監測系統尚不完善，功能也不十分齊全，為了衡水湖未來能更好地發展和更合理地開發利用，有必要進一步完善和完整此系統。4.2設計思路首先是系統的主界面，主界面應該做到簡潔明了，并且一目了然，各項功能看名稱就能明白是用來做什么的。現在大部分軟件都是引用外國的，因此軟件內大部分都是英文，用起來很不方便。該系統應該把所用到的國外的軟件盡量翻譯過來，方便使用。采用模塊化設計思路，監測系統多個模塊組成一個有機整體，每個模塊各司其職，共同完成遙感動態監測的任務。根據前面對衡水湖遙感圖像的處理過程，動態監測系統需要具有以下功能的模塊：一、圖像數據輸入模塊。該模塊要涵蓋和支持多種圖像和文件格式，其主要功能就是為各種圖像和數據提供系統的一個入口。二、圖像顯示模塊。圖像輸入之后必須能夠直觀地看到圖像顯示出來，進行目視辨別和解譯。并且該模塊應該包括全景窗口和放大窗口，這樣就可以既能兼顧全局，又能兼顧細節上的問題。三、圖像預處理模塊。圖像預處理包括上述提到的圖像幾何校正、圖像裁剪，也包括大氣校正、正射校正、圖像配準等，根據實際圖像的需要，選擇合適的處理方法，保證不同時相的遙感圖自由拍攝時間不同。四、圖像增強模塊。圖像增強模塊主要對圖像選擇性地進行空間域增強輻射增強、光譜增強或傅里葉變換，使衡水湖圖像符合特定的要求。五、圖像分類模塊。將圖像進行分類，把衡水湖區域從圖像中提取出來，方便進行數字統計。六、數字化處理模塊。將分類后的圖像進行數字分析，統計衡水湖的面積NDWI(歸一化水體指數）等數據，將問題數字化，建立數學模型，便于進行后期各種處理。七、制圖和輸出模塊。將統計出來的數字信息以時間為坐標軸繪制成圖，直觀地表現出各項數據在某短時期內的變化情況。并以此為依據，分析衡水湖各種數據未來的走勢。八、網絡共享模塊。衡水湖的走勢是濕地系統的一個縮影，對衡水湖的研究在一定程度上能夠反映整個濕地系統的狀況。因此，有必要把衡水湖的統計數據進行網絡共享，這樣才能共同維護好衡水湖濕地系統，維護好我們共同的環境。九、數據庫模塊。監測系統涉及到很多并且占用空間很大的數據，比如圖像數據矢量數據等，因此要有專門的數據庫來存儲這些過渡數據，使數據隨時可以調用、增加和刪除，為整個系統的處理過程提供便利。根據以上的分析，衡水湖遙感處理系統框圖如圖4-1所示：衡衡水湖遙感動態監測系統主界面數據輸入模塊圖像顯示模塊圖像預處理模塊圖像分類模塊數字化處理模塊制圖和輸出模塊網絡共享模塊圖像幾何校正圖像融合圖像鑲嵌圖像裁剪圖像增強模塊正射校正空間域增強光譜增強輻射增強圖4-1：衡水湖遙感動態監測系統基本框圖結論由上述處理過程中所用到的高分一號衛星采集信息可以看出，高分一號衛星圖像色彩飽和，分辨率高，影像清晰，能夠清楚地解析出豐富信息。并且高分一號衛星自帶的各種文件相對比較齊全，極大地方便了用戶對圖像的處理過程。高分一號衛星圖像適用于水體監測。由處理結果可以得出，衡水湖的水域面積達多于79平方公里，其中的植物區域占有很大的比例，高達36.376%，這也是飛禽等動物棲息的最好環境，為保護生物多樣性做出了巨大貢獻。其中蘆葦是植物中的主要角色，蘆葦叢有著“第二森林”之稱，蒸騰系數較高，有效地提高了空氣濕度。并且，從衡水市區圖中可以看出，衡水湖在衡水市內的面積只是很少的一部分，而大部分都在位于衡水市南面的冀州市境內。因此，要保護好衡水湖，就需要兩市政府協商協調，共同制定方案，采取雙方都認可的措施，加上動態監測系統的投入使用，有最新科技做保障，一定能一起努力維護好屬于兩市乃至全國的衡水湖濕地。參考文獻[1]張艷君.遙感技術在大氣環境監測中的應用[J].現代農業科技,2012,20:282-284.[2]吳志毅，韓薩出日拉，白楊.遙感技術在環境監測中的應用研究[J].北方環境,2013,05:150-151.[3]劉紅，張清海，林紹霞.遙感技術在水環境和大氣環境監測中的應用研究進展[J].貴州農業科學,2013,01:187-191.[4]梁偉鵬.遙感技術在水環境監測中的應用[J].科技資訊,2011,19:108.[5]何理，郭鑫.遙感技術在環境監測中的應用綜述[J].科技傳播,2011,14:226-218.[6]王劍，