第89章 第89章（2 / 2）

图3.1.14 图像分割结果图

图3.1.15 获取太湖区域的矢量文件

图3.1.16 图像裁剪结果图

2、 水色参数反演

结合实地调查数据，将水面采样点与实测叶绿素浓度在空间上建立对应关系。

通过Toolbox 工具箱中，双击Band Ratio→Band Math 工具，在Enter an expression，输人表达式:float ( b4)/b3，添加进去在打开的Variables to Bands Pairings面板中，分别为b3和 b4变量选择波段3、4，进行波段运算计算得到比值图像。如图3.2.1，图3.2.2所示。

图3.2.1 进行波段运算

图

图3.2.2 波段比值结果图

打开反演点. Txt，在ASCII Tempte面板中，设置相关参数修改FIELD2中Name为“Y "(纬度)，修改FIELD3中Name为“X”(经度)，在File Sele对话框中选择波段运算的结果文件,自动加载了图像和 ROI 图层，单击ENVI工具栏中的图标，设置输出CSV文件。

即可将水面调查点与BNIR/BRED对应的像元值导出为CSV格式的表格，过程结果图如图3.2.3，图3.2.4，图3.2.5所示。

图3.2.3 反演点参数设置

图3.2.4 设置输出

图3.2.6 输出对应表格

进行模型参数反演。将“反演点. txt”文件中的ch含量与图像中导出的像元值放在同一个Excel表格中建立一一对应关系，将水面采样点与实测叶绿素浓度在空间上建立对应关系。选中B4/B3计算值与叶绿素a实测值，选择Excel主插入散点图。

最终，线性回归方程和R平方值在散点图上显示最终反演模型为: y =0.0421x +0.0165,R=0.7833。如图3.2.7，图3.2.8所示。

图3.2.7 建立一一对应关系

图3.2.8 反演模型

由于反演模型表达为:Chl =0. 0421 * BNR/BRED+0.0165，将此模型应用到比值图像中。

同样使用波段运算Band Math工具，输入表达式:0.0417 * bl+0.0167，将bl为BNR/BRED比值图像，计算得到叶绿素a反演结果图像。

结果图像中的像素值代表该像元范围内( 30 m x 30 m)平均叶绿素a含量，单位与实测数据一致。过程图如图3.2.9，图3.2.10所示。

图3.2.9 使用模型进行反演

图3.2.10 反演结果图

3、 结果验证与分析

验证方法与反演模型建立类似。将“验证点. txt”文件中的ch含量与图像中导出的像元值放在同一个Excel表格中建立对应关系，将水面采样点与实测叶绿素浓度在空间上建立对应关系。选中B4/B3计算值与叶绿素a实测值，选择Excel主插入散点图。

最终，线性回归方程和R平方值在散点图上显示最终反演模型为: y =0.9813x +0.0.66,R2=0.9066，拟合效果很好。如图3.2.7，图3.2.8所示。

最后通过Cssification→Raster Color Slices工具，进行密度切割添加一个区间:[0. 05，0.146304]。

可以看到，叶绿素a含量大于0.05 mg/L主要分布在太湖沿岸，这部分区域受人后动影响较大，比较容易造成水质富营养化，浮游植物易于生长。

过程结果图如图3.3.1，图3.3.2，图3.3.3，图3.3.4，图3.3.5所示。

图 3.3.1 进行验证

图3.3.2 输出表格

图3.3.3 验证反演模型

图3.3.4 设置阈值进行密度分割

图3.3.5 密度分割结果图