Đề tài Ứng dụng ảnh viễn thám siêu phổ trong quản lý thực vật

6/20/2013 ‹#› Click to edit Master title style Click to edit Master text styles Second level Third level Fourth level Fifth level ĐỀ TÀI ỨNG DỤNG ẢNH VIỄN THÁM SIÊU PHỔ TRONG QUẢN LÝ THỰC VẬT Cán bộ hướng dẫn: TS.Nguyễn Thị Mai Dung Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Thúy KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TINBỘ MÔN TIN TRẮC ĐỊA Nội dung báo cáo Mở đầu Viễn thám siêu phổ và tư liệu ảnh AVIRIS Ứng dụng viễn thám siêu phổ trong quản lý lớp phủ thực vật Kết luận 1)Mở đầu Với những ưu điểm vượt trội thì công nghệ viễn thám ngày càng có nhiều ứng dụng trong mọi mặt của đời sống xã hội. Đặc biệt trong lĩnh vực quản lý tài nguyên thiên nhiên. Trong lĩnh vực này, dữ liệu ảnh đa phổ tồn tại một số hạn chế : băng thông rộng nên thông tin thu được không chi tiết, không xác định được loại vật liệu… Trong khi đó, dữ liệu siêu phổ có độ phân giải cao có khả năng xác định, cho sự đánh giá tốt hơn về các vật liệu. 1)Mở đầu Mục tiêu: Tìm hiểu về tư liệu ảnh viễn thám siêu phổ, quy trình xử lý và phân tích ảnh siêu phổ. Xây dựng ứng dụng viễn thám siêu phổ trong quản lý thực vật 2)Viễn thám siêu phổ 3) Tư liệu ảnh AVIRIS AVIRIS là một từ viết tắt của Airborne Visible InfraRed Imaging Spectrometer Là bộ cảm có bức xạ quang phổ lên đến 224 kênh phổ lân cận với bước sóng 400-2500 nanomet có một độ nhảy sóng khoảng 10 nanomet. Gần như bao phủ toàn bộ các sóng trong vùng ánh sáng nhìn thấy,vùng cận hông ngoại và hồng ngoại. 3) Tư liệu ảnh AVIRIS Cuiaba, Brazil. Bay vào ngày 25 tháng tám năm 1995 4) Ứng dụng viễn thám siêu phổ trong quản lý thực vật 4.1) Quy trình xử lý và phân tích ảnh siêu phổ Thu nhận dữ liệu Tiền xử lý Ph©n tÝch phæ Ph©n lo¹i, tÝnh chØ sè thùc vËt 4.2) Ứng dụng thực nghiệm 1) Thu thập dữ liệu: khu vực Jasper Ridge California, Hoa Kỳ 4.2) Ứng dụng thực nghiệm Các kênh ảnh 4.2) Ứng dụng thực nghiệm 2) Hiệu chỉnh ảnh hưởng khí quyển: Ảnh trước(trái) và sau (phải) khi hiệu chỉnh ảnh hưởng khí quyển 4.2) Ứng dụng thực nghiệm 2) Hiệu chỉnh ảnh hưởng khí quyển: Đồ thị phổ trước (trái) và sau (phải) khi hiệu chỉnh ảnh hưởng khí quyển 4.2) Ứng dụng thực nghiệm 3) Tổ hợp màu, biểu diễn đồ thị phổ : Ảnh tổ hợp màu giả và tổ hợp màu tự nhiên 4.2) Ứng dụng thực nghiệm 3) Tổ hợp màu, biểu diễn đồ thị phổ : 4.2) Ứng dụng thực nghiệm 4) Phân loại ảnh: 4.2) Ứng dụng thực nghiệm 4) Phân loại ảnh: 4.2) Ứng dụng thực nghiệm 4) Phân loại ảnh: Hình ảnh sau phân loại 4.2) Ứng dụng thực nghiệm 5) Tính chỉ số thực vật: Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) Simple Ratio Index(SR) Enhanced Vegetation Index(EVI) Atmospherically Resistant Vegetation Index(ARVI) Red Edge Normalized Difference Vegetation Index(NDVI705) Modified Red Edge Simple Ratio Index(mSR­705) Modified Red Edge Normalized Difference Vegetation Index(mNDVI 705) Sum Green Index(SG) 4.2) Ứng dụng thực nghiệm 5) Tính chỉ số thực vật: Vogelmann Red Edge Index 1(VOG1) Red Edge Position Index(REP) Structure Insensitive Pigment Index(SIPI) Red Green Ratio Index(RG Ratio) Plant Senescence Reflectance Index (PSRI) Carotenoid Reflectance Index 1(CRI1) Carotenoid Reflectance Index 2 Anthocyanin Reflectance Index 1(ARI1) Normalized Difference Water Index(NDWI) 4.2) Ứng dụng thực nghiệm a)Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) NDVI có thể được xác định theo công thức sau: Nếu thảm là kín thường xanh chỉ số tiến tới 1 và ít thực vật giá trị sẽ tiến tới 0. Giá trị âm có thể là các đối tượng không có thực vật 4.2) Ứng dụng thực nghiệm Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) 4.2) Ứng dụng thực nghiệm b)Simple Ratio Index(SR) SR đươc xác định bởi phương trình sau: Giá trị của SR dao động từ 0 đến hơn 30. Phạm vi phổ biến đối với thảm thực vật màu xanh lá cây là 2-8. 4.2) Ứng dụng thực nghiệm b)Simple Ratio Index(SR) 4.2) Ứng dụng thực nghiệm c) Red Edge Normalized Difference Vegetation Index(NDVI705) Được xác định theo công thức sau: Giá trị NDVI705 dao động từ -1 đến 1. Phạm vi phổ biến đối với thảm thực vật màu xanh lá cây là 0.2-0.9. 4.2) Ứng dụng thực nghiệm c) Red Edge Normalized Difference Vegetation Index(NDVI705) Kết luận Qua quá trình nghiên cứu đồ án em đã đạt được những kết quả: - Nắm bắt được những vấn đề cơ bản trong viễn thám siêu phổ, dữ liệu siêu phổ AVIRIS. - Quy trình xử lý và phân tích dữ liệu siêu phổ AVRIS. - Phân tích dữ liệu siêu phổ thuộc khu vực Jasper Ridge, California, Hoa Kỳ Mặc dù đã cố gắng nhưng đồ án không thể tránh khỏi những thiếu sót như: khu vực nghiên cứu còn hạn chế do dữ liệu thu thập được bị giới hạn. Mong muốn của đồ án là tiếp tục phát triển toàn diện và sâu sắc hơn trong việc nghiên cứu viễn thám siêu phổ phục vụ cho công tác quản lý tài nguyên thiên nhiên Thank You