遥感数字图像处理：从入门到精通——作物旱情遥感监测（完整版：基于TVDI插件和无插件）

news2026/3/29 9:34:08

一、实验要求根据实验数据提取实验区作物干旱指数TVDI生成实验区旱情等级分布图并分析土壤旱情和降水量的关系。二、数据说明TVDI_main.sav:ENVI插件主要功能为VI-LST的散点图生成、干湿边方程的拟合、TVDI影像的计算和生成RegLST102010年8月诺尔盖地区地表温度LST数据空间分辨率为1km单位为开氏温度KRegEVI102010年8月诺尔盖地区增强型植被指数EVI数据空间分辨率为1kmRegNDVI102010年8月诺尔盖地区归一化植被指数NDVI数据空间分辨率为1kmRegPC10若尔盖地区2010年年降水量插值数据。三、实验过程一基于TVDI插件的作物旱情遥感监测1.获取图像干湿边方程与拟合决定系数1在ENVI里面打开实验数据如图所示2在Toolbo中Extensions TVDI_main在弹出的对话框中进行以下设置EVI拟合结果如图所示3同样的操作步骤生成NDVI的拟合结果如图所示结论R2越接近1说明线性拟合效果越好。从图中可知NDVI-LST 组合的 R2干季 R20.253941、湿季 R20.636746显著高于 EVI-LST 组合的 R2干季 R20.00891473、湿季 R20.480163因此 NDVI 与地表温度LST的线性拟合效果更优选择 NDVI 作为输入参数计算 TVDI温度植被干旱指数。2获取干湿边方程利用Band Math工具输入表达式a1*NDVIb1结果如图利用Band Math工具输入表达式a2*NDVIb2结果如图计算TVDI利用Band Math工具输入表达式(LST-TSmin)/(TSmax-TSmin)结果如图获取TVDI的有效值TVDI的取值范围应在0到1之间利用Band Math工具输入下述表达式输出结果如图4重分类将上一步输出的TVDI保存成tiff格式在ArcMap中进行重分类ArcToolbox Spatial Analyst工具进行以下设置输出结果并添加图名、比例尺、指北针等如图所示5不同干旱等级平均降水量统计表如表1。生成等值线,即arctoolbox-spatial analyst工具-表面分析-等值线如图所示ArcToolbox Spatial Analyst 工具区域分析分区统计以表格显示,进行以下设置表1 不同干旱等级平均降水量统计表湿润正常轻旱干旱重旱降水量mm356.021419363.281763364.432725362.270568365.84083二无插件实现作物旱情遥感监测1.获取图像干湿边方程与拟合决定系数1使用Python代码直接计算干湿边方程及拟合系数代码如图所示剩下的操作同上。2获取干湿边方程利用Band Math工具输入表达式a1*NDVIb1结果如图利用Band Math工具输入表达式a2*NDVIb2结果如图计算TVDI利用Band Math工具输入表达式(LST-TSmin)/(TSmax-TSmin)结果如图获取TVDI的有效值TVDI的取值范围应在0到1之间利用Band Math工具输入下述表达式输出结果如图4重分类将上一步输出的TVDI保存成tiff格式在ArcMap中进行重分类ArcToolbox Spatial Analyst工具进行以下设置输出结果并添加图名、比例尺、指北针等如图所示5不同干旱等级平均降水量统计表如表1。生成等值线,即arctoolbox-spatial analyst工具-表面分析-等值线如图所示ArcToolbox Spatial Analyst 工具区域分析分区统计以表格显示,进行以下设置表1 不同干旱等级平均降水量统计表湿润正常轻旱干旱重旱降水量mm356.021419363.281763364.432725362.270568365.84083

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