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基于纓帽變換分析地表溫度變化
江麗莎,何朝霞
(長江大學(xué) 工程技術(shù)學(xué)院,湖北 荊州 434020)
摘要: 利用纓帽變換提取土壤亮度指數(shù),、綠度植被指數(shù),、濕度指數(shù)等地表參數(shù),利用模型提取歸一化植被指數(shù)NDVI,、比值植被指數(shù)RVI、修改型土壤調(diào)整指數(shù)MSAVI等植被指數(shù)和水體指數(shù)MNDWI,利用Artis單窗算法估算熱紅外波段像元尺度地表溫度,,將地表溫度的影響因素作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入估算30 m空間分辨率的亞像元地表溫度,分析1989~2006年桂林城區(qū)土地利用變化,、纓帽變換特征分量變化,、植被參數(shù)變化、水體指數(shù)變化對地表溫度的影響機(jī)理,。
Abstract:
Key words :

  摘要:利用纓帽變換提取土壤亮度指數(shù),、綠度植被指數(shù)、濕度指數(shù)等地表參數(shù),,利用模型提取歸一化植被指數(shù)NDVI,、比值植被指數(shù)RVI、修改型土壤調(diào)整指數(shù)MSAVI等植被指數(shù)和水體指數(shù)MNDWI,,利用Artis單窗算法估算熱紅外波段像元尺度地表溫度,,將地表溫度的影響因素作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入估算30 m空間分辨率的亞像元地表溫度,分析1989~2006年桂林城區(qū)土地利用變化、纓帽變換特征分量變化,、植被參數(shù)變化,、水體指數(shù)變化對地表溫度的影響機(jī)理。

  關(guān)鍵詞:纓帽變換,;亮度指數(shù),;綠度指數(shù);濕度指數(shù)

1K-T變換概述

  K-T變換稱之為纓帽變換,。K-T變換是由多光譜的遙感土壤,、綠色植被等數(shù)據(jù)信息,在多位光譜空間中信息分布結(jié)構(gòu)對圖像做的經(jīng)驗性線性正交變換,。K-T變換是Kauth和Thomas利用MSS圖像來反應(yīng)植物的生長狀態(tài)提出的變換,。其本質(zhì)是一種線性變換。通過結(jié)果分析,,意外地發(fā)現(xiàn)在MSS的特征空間中,,植被光譜信息點是纓帽形狀的,所以稱為纓帽變換,。

  11轉(zhuǎn)換系數(shù)

  KT變換本質(zhì)為一種特殊的PCA變換,,其轉(zhuǎn)換系數(shù)是固定的。KT變換MSS的轉(zhuǎn)換系數(shù):

  1.png

  Y=[Y1,,Y2,,Y3,Y4]T

  其中,,Y1:亮度分量,,主要反映土壤反射率變化的信息;Y2:綠度分量,,反映地面植被的綠度,;Y3:黃度分量,反映植被的枯萎程度,;Y4:噪聲,,無實際意義。

  K-T變換TM的轉(zhuǎn)換系數(shù):

  B44N_TLS%[0VVR]9(}BZ~UT.png

  其中,,Y1:亮度分量,;Y2:綠度分量;Y3:濕度分量,。

  Y=[Y1,,Y2,Y3,,Y4,,Y5,,Y7]T

  12KT變換的基本思想

  K-T變換的本質(zhì)思想是:多波段圖像是N維空間特征。其中,,每一個像元都是N維特征空間中的一個數(shù)據(jù)點,。觀察前期的成果可以知道,植被特征主要由三個數(shù)據(jù)軸來反映,,分別為亮度軸,、綠度軸及濕度軸,確定相關(guān)的轉(zhuǎn)換系數(shù),,如上所說的三個軸的數(shù)據(jù)特征由不太復(fù)雜的線性計算或者特征空間旋轉(zhuǎn)來得到,同時,,這種旋轉(zhuǎn)與傳感器的性能有關(guān),,因而還需要確定傳感器的類型[1]。

  13變換的基本原理

  U=RTx+r(1)

  R代表纓帽變換系數(shù),,x代表不同波段的灰度值,,r表征常數(shù)的偏移量,它的存在是為了避免在變換過程中出現(xiàn)負(fù)值的情況發(fā)生[2],。U表示纓帽變換后不同的波段灰度值,。K-T變換后所得到的特征數(shù)據(jù)中,前三個特征數(shù)據(jù)和地物類型有著密不可分的關(guān)系,。第一個分量為亮度指數(shù),,反映了地物總體反射率的綜合效果;第二個分量為綠度指數(shù),,它的特征量受綠色植被種類,、植被數(shù)量、植被葉面積指數(shù)的影響非常大,;第三個分量為濕度指數(shù),,它反映了地面水分的條件,特別是土壤的濕度狀態(tài),,其余分量為黃度指數(shù)及噪聲[36],。

2仿真實驗

  KT變換完成配準(zhǔn)、變換,、直方圖匹配,、替代和還原五個步驟。

 ?。?)配準(zhǔn):配準(zhǔn)多光譜和高分辨率全色圖像,。

  (2)變換:根據(jù)確定的變換系數(shù)R變換得到U所包含的 “亮度分量”,、“綠度分量,、“濕度分量”,、“黃度分量及噪聲”四個特征分量。

 ?。?)直方圖匹配:直方圖匹配高分辨率下的全色圖像和K-T變換后多光譜圖像所獲得的亮度分量,,要求達(dá)到均值和方差一致。

 ?。?)替代:用經(jīng)過匹配的高分辨率全色圖像替代多光譜圖像經(jīng)K-T變換后的亮度分量,。

  (5)還原:利用代替過的亮度分量與其他分量進(jìn)行纓帽逆變換,,還原到RGB空間,,得到高空間分辨率的多光譜融合圖像。

  在TM遙感數(shù)據(jù)圖像里包含著大量的遙感波段數(shù)據(jù)信息,。在經(jīng)過K-T變換后,,可以從中得到土壤亮度(BI)、綠度(GVI),、濕度(WI)和黃度四個主要的分量特征,。

  BI=0290 9TM1+0249 3TM2+0480 6TM3+

  0556 8TM4+0443 8TM5+0170 6TM7

  GVI=-0272 8TM1-0217 4TM2-0550 8TM3+

  0772 1TM4+0073 3TM5-0164 8TM7

  WI=0144 6TM1+0176 1TM2+0332 2TM3+

  0339 6TM4-0621 0TM5-0418 6TM7

  經(jīng)過K-T變換后所得到的土壤亮度(BI)、綠度(GVI)和濕度(WI)三個參量因子的效果圖,,如圖1,,三個參量與地表溫度的相關(guān)性如圖2。圖1變換后的分量圖

001.jpg

002.jpg

3結(jié)論

  從圖中看出,,纓帽變換特征分量變化是影響地表溫度的一個關(guān)鍵因素,,其中,亮度分量與地表溫度呈正相關(guān)關(guān)系,,相關(guān)系數(shù)為0717 7,;綠度分量、濕度分量分別與地表溫度呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,,相關(guān)系數(shù)分別為0943 8,、0829 0。

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