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- QX/T 540-2020高分辨率对地观测卫星陆地水体面积变化监测技术导则
标准号:
QX/T 540-2020
标准名称:
高分辨率对地观测卫星陆地水体面积变化监测技术导则
标准类别:
其他行业标准
英文名称:
Technical directive for the area change monitoring of inland water body by using China High-Resolution Earth Observation System satellite标准状态:
现行-
发布日期:
2020-01-21 -
实施日期:
2020-05-01 出版语种:
简体中文下载格式:
.pdf .zip
点击下载
标准简介:
本标准规定了高分辨率对地观测(以下简称“高分)卫星陆地水体面积变化监测的数据准备、陆地水体信息提取方法、监测方法及流程。本标准适用于利用国产高分一号、高分二号或具有类似通道设计的高分卫星数据,开展陆地水体面积变化遥感监测和评价工作。
部分标准内容:
ICS07.060
中华人民共和国气象行业标准
QX/T540—2020
高分瓣率对地观测卫星陆地水体面积变化监测技术导则
Technical directive for the area change monitoring of inland water bodyby using China High-Resolution Earth Observation System satellite2020-01-21发布
中国气象局
2020-05-01实施
术语和定义
数据准备
陆地水体信息提取方法
陆地水体面积变化监测方法
6陆地水体面积变化监测流程
附录A(资料性附录)高分一号主要参数目
附录B资料性附录)高分二号主要参数..参考文献…
Qx/T540—2020
Qx/T540—2020
本标准按照GB/T1.1--2009给出的规则起草。本标准由全国卫星气象与空间天气标准化技术委员会(SAC/TC347)提出并归口。本标准起草单位:中国气象局沈阳大气环境研究所、国家卫星气象中心、辽宁省气象局。本标准土要起草人:纪瑞鹏、张玉书、李贵才、陈洪伟、冯锐、于文颖、武晋雯、陈凯奇、沈秋宇、关惠戈。
1范围
QX/T540—2020
高分辨率对地观测卫星陆地水体面积变化监测技术导则本标准规定了高分辨率对地观测(以下简称“高分”)卫星陆地水体面积变化监测的数据准备、陆地水体信息提取方法、监测方法及流程。本标准适用于利用国产高分一号、高分二号或具有类似通道设计的高分卫星数据,开展陆地水体面积变化遥感监测和评价工作。
术语和定义
下列术语和定义适用于本文件。2.1
归一化差值水体指数normalizeddifferencewaterbodyindex;NDWI绿光波段与近红外波段反射率之差与这两个波段反射率之和的比值。2.2
阴影水体指数
shade water body index;SWI
近红外波段反射率小于某一阅值时的蓝光波段反射率与绿光波段反射率之和减去近红外波段反射率的值。
solarelevation
太阳高度角
太阳所在方向与地平线方向间的夹角。注:改写CB/T311632014,定义3.18。2.4
inlandwaterbody
陆地水体
陆地表面的江河、湖泊、水库等天然或人工水体。3数据准备
3.1时相要求
按评价目的选择适当年份、适当季节或丰枯水季的高分卫星遥感数据,应确保影像中水体最大限度出露,保证监测评价的延续性和可比性,3.2
数据要求
应选择满足时相要求的晴空多光谱(蓝光波段、绿光波段、近红外波段)数据,确保监测评价使用高分卫星数据空间分辨率的一致性。高分一号主要参数参见附录A,高分二号主要参数参见附录B。3.3数据处理
对高分卫星数据进行大气校正、儿何校正、正射校正、太阳高度角订正、配准、拼接、裁剪等处理。其中,太阳高度角订正见式(1):1
QX/T540—2020
式中:
太阳高度角订正后的反射率;
太阳高度角订正前的反射率;
R'=R/sinz
Z—成像时刻的太阳高度角,单位为度()。陆地水体信息提取方法
一般原则
地势平坦区的水体信息宜利用归一化差值水体指数提取,丘陵区、山区的水体信息宜利用阴影水体指数提取。
地势平坦区水体www.bzxz.net
依式(2)计算归一化差值水体指数:NDWI=
式中:
归一化差值水体指数;
绿光波段反射率;
近红外波段反射率。
Reren-Rm
Reren +R.i
归一化差值水体指数参考阈值为0,当NDWI≥0时,则为水体。丘陵区、山区水体
依式(3)提取水体和阴影混合体信息:RC
式中:
太阳高度角订正后的近红外波段反射率;经验阅值,参考取值为0.17。
在水体和阴影混合体背景上,依式(4)计算阴影水体指数,区分水体和阴影信息:SWI =R'blue+R'Rren-R'rir
式中:
R' biue
R'geen
阴影水体指数;
太阳高度角订正后的蓝光波段反射率;太阳高度角订正后的绿光波段反射率。当满足式(5)判识条件标示为水体,满足式(6)判识条件标示为阴影:SWI≥C2
式中:
经验阀值,参考取值为0.015。
5陆地水体面积变化监测方法
5.1一般要求
QX/T540—2020
5.1.1应选择评价期和对照期开展陆地水体面积变化监测,包括陆地水体面积计算、陆地水体面积绝对变化和相对变化、陆地水体面积绝对变化占评价区域面积比例。5.1.2评价期为当年适当季节或丰枯水季。对照期为往年适当季节或丰枯水季5.1.3陆地水体面积评价时,应采用相近时相数据比较。5.2
陆地水体面积计算
依式(7)计算陆地水体面积:
式中:
陆地水体面积,单位为平方千米(km);陆地水体区内像元序号:
陆地水体区内像元总数;
第i像元面积,单位为平方于米(km2)。5.3
陆地水体面积变化评价
依式(8)计算陆地水体面积绝对变化:AS=Sm-S
式中:
陆地水体面积绝对变化,单位为平方千米(km):AS
S——评价期陆地水体面积,单位为平方千米(km2);Sh
对照期陆地水体面积:单位为平方千米(km)。5.3.2依式(9)计算陆地水体面积相对变化:P = Sm_ S×100%
式中:
陆地水体面积相对变化,以百分率(%)表示5.3.3依式(10)计算陆地水体面积绝对变化占评价区域面积比例:P = Smg- St ×100%
式中:
陆地水体面积绝对变化占评价区域面积比例,以百分率(%)表示;评价区域面积,单位为平方千米(km2)SAm
陆地水体面积变化监测流程
监测流程如下:
a)选择确定高分卫星数据;
数据处理;
........
(10)
QX/T540—2020
计算归一化差值水体指数、阴影水体指数:提取水体信息;
计算陆地水体面积;
评价陆地水体面积变化,
表A.1列出了高分一号主要参数。附录A
(资料性附录)
高分一号主要参数
全色多光谱
多光谱相机
谱段范围
0.45~0.90
0.45~0.52
0.52~0,59
0.63~0.69
0.77--0.89
0.45~0.52
0.52~0.59
0.63~0.69
0.77~0.89
高分一号主要参数
空间分辨率
(2台相机组合)
(4台相机组合)
侧摆能力
±35°
QX/T540—2020
重访时间
QX/T540—2020
变B.1方地息定义陆数据准备和/附录B
(资料性附录)
高分二号主要参数
水色监法谱
面长术语
0.45~0.90
0.45~0.52
0.52~0,59
0.63~0.69
0.77--0.89
高分二号主要参数
体信义提取
(2台化机组合)
侧摆能力
重访周期
参考文献
[1]GB/T311632014太阳指资陵术语[2]
陈山阴.遥感大依算M.混合:经验出背景,1990QX/T540—2020
[3]陈文上,判识条,李示华,等.基于国产GF-1遥感影像的水体提取方法J].资陵经验,2015,37(6):1166-1172
「4]段秋亚,孟令奎,樊志伟,等.GF-1卫星影像水体信息提取方法的适用性研究J1.国土资陵遥感,2015,27(4):79-84
L5」廖安平,陈利军,陈军,等.全球陆表水体高分辨率遥感制图LJJ.中国经验:地球经验,2014,44(8):1634
[6]刘桂林,张落刻,刘剑,等.基于LandsatTM影像的水体信息提取[J].中国经验院大验验报,2013,30(5):644-650
[7]李示华,判识条,闫人华.基于国产GF-1遥感影像的坦为细小水体提取方法研究[J].资陵经验,2015,37(2):408-416
[8]莫伟华,孙涵,钟仕全,等.MODIS水体势数模型(CIWI)研究及成应用J].遥感信息,2007(5):16-21
[9]装浩,范一人,敖示青.极轨气象卫星资料阳高度角后式方法[].宜蒙古气象,1998(2):22-24
[1O]徐涵秋.利用改订的归一化差异水体势数(MNDWI提取水体信息的研究LJ].遥感验报,2005,9(5):589-595
[11]许章华,刘健,余坤勇,等区影植被势数SVI的构识及成在四种遥感影像中的应用效果[J]光正验与光正分析,2013,33(12):3359-3365[12]王浩,傅抱璞.陆地水体对丘围空气比湿影响的初步研究[J].湖泊经验,1993,5(4):289-298[13]]张树誉,王钊,李星敏.提高卫星遥感资料利用率的方法[J].测绘验院验报,2004,21(1):30-33
[l4] MarpuPR,NiemeyerI,Nussbaum S,et al.Aprocedurefor automatic object-based classificationMJ//Object-Based ImageAnalysis.Spatial Concepts forKnowledge-Driven Remote SensingApplications,2008
[15]Van Niel TG.MevicarTR,DattB.On therelationshipbetween training sample size anddata dimensionality:Monte Carlo analysis of broadband multi-temporal classificationJJ. RemoteSensingofEnvironment,2005,98(4):468-480
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中华人民共和国气象行业标准
QX/T540—2020
高分瓣率对地观测卫星陆地水体面积变化监测技术导则
Technical directive for the area change monitoring of inland water bodyby using China High-Resolution Earth Observation System satellite2020-01-21发布
中国气象局
2020-05-01实施
术语和定义
数据准备
陆地水体信息提取方法
陆地水体面积变化监测方法
6陆地水体面积变化监测流程
附录A(资料性附录)高分一号主要参数目
附录B资料性附录)高分二号主要参数..参考文献…
Qx/T540—2020
Qx/T540—2020
本标准按照GB/T1.1--2009给出的规则起草。本标准由全国卫星气象与空间天气标准化技术委员会(SAC/TC347)提出并归口。本标准起草单位:中国气象局沈阳大气环境研究所、国家卫星气象中心、辽宁省气象局。本标准土要起草人:纪瑞鹏、张玉书、李贵才、陈洪伟、冯锐、于文颖、武晋雯、陈凯奇、沈秋宇、关惠戈。
1范围
QX/T540—2020
高分辨率对地观测卫星陆地水体面积变化监测技术导则本标准规定了高分辨率对地观测(以下简称“高分”)卫星陆地水体面积变化监测的数据准备、陆地水体信息提取方法、监测方法及流程。本标准适用于利用国产高分一号、高分二号或具有类似通道设计的高分卫星数据,开展陆地水体面积变化遥感监测和评价工作。
术语和定义
下列术语和定义适用于本文件。2.1
归一化差值水体指数normalizeddifferencewaterbodyindex;NDWI绿光波段与近红外波段反射率之差与这两个波段反射率之和的比值。2.2
阴影水体指数
shade water body index;SWI
近红外波段反射率小于某一阅值时的蓝光波段反射率与绿光波段反射率之和减去近红外波段反射率的值。
solarelevation
太阳高度角
太阳所在方向与地平线方向间的夹角。注:改写CB/T311632014,定义3.18。2.4
inlandwaterbody
陆地水体
陆地表面的江河、湖泊、水库等天然或人工水体。3数据准备
3.1时相要求
按评价目的选择适当年份、适当季节或丰枯水季的高分卫星遥感数据,应确保影像中水体最大限度出露,保证监测评价的延续性和可比性,3.2
数据要求
应选择满足时相要求的晴空多光谱(蓝光波段、绿光波段、近红外波段)数据,确保监测评价使用高分卫星数据空间分辨率的一致性。高分一号主要参数参见附录A,高分二号主要参数参见附录B。3.3数据处理
对高分卫星数据进行大气校正、儿何校正、正射校正、太阳高度角订正、配准、拼接、裁剪等处理。其中,太阳高度角订正见式(1):1
QX/T540—2020
式中:
太阳高度角订正后的反射率;
太阳高度角订正前的反射率;
R'=R/sinz
Z—成像时刻的太阳高度角,单位为度()。陆地水体信息提取方法
一般原则
地势平坦区的水体信息宜利用归一化差值水体指数提取,丘陵区、山区的水体信息宜利用阴影水体指数提取。
地势平坦区水体www.bzxz.net
依式(2)计算归一化差值水体指数:NDWI=
式中:
归一化差值水体指数;
绿光波段反射率;
近红外波段反射率。
Reren-Rm
Reren +R.i
归一化差值水体指数参考阈值为0,当NDWI≥0时,则为水体。丘陵区、山区水体
依式(3)提取水体和阴影混合体信息:RC
式中:
太阳高度角订正后的近红外波段反射率;经验阅值,参考取值为0.17。
在水体和阴影混合体背景上,依式(4)计算阴影水体指数,区分水体和阴影信息:SWI =R'blue+R'Rren-R'rir
式中:
R' biue
R'geen
阴影水体指数;
太阳高度角订正后的蓝光波段反射率;太阳高度角订正后的绿光波段反射率。当满足式(5)判识条件标示为水体,满足式(6)判识条件标示为阴影:SWI≥C2
式中:
经验阀值,参考取值为0.015。
5陆地水体面积变化监测方法
5.1一般要求
QX/T540—2020
5.1.1应选择评价期和对照期开展陆地水体面积变化监测,包括陆地水体面积计算、陆地水体面积绝对变化和相对变化、陆地水体面积绝对变化占评价区域面积比例。5.1.2评价期为当年适当季节或丰枯水季。对照期为往年适当季节或丰枯水季5.1.3陆地水体面积评价时,应采用相近时相数据比较。5.2
陆地水体面积计算
依式(7)计算陆地水体面积:
式中:
陆地水体面积,单位为平方千米(km);陆地水体区内像元序号:
陆地水体区内像元总数;
第i像元面积,单位为平方于米(km2)。5.3
陆地水体面积变化评价
依式(8)计算陆地水体面积绝对变化:AS=Sm-S
式中:
陆地水体面积绝对变化,单位为平方千米(km):AS
S——评价期陆地水体面积,单位为平方千米(km2);Sh
对照期陆地水体面积:单位为平方千米(km)。5.3.2依式(9)计算陆地水体面积相对变化:P = Sm_ S×100%
式中:
陆地水体面积相对变化,以百分率(%)表示5.3.3依式(10)计算陆地水体面积绝对变化占评价区域面积比例:P = Smg- St ×100%
式中:
陆地水体面积绝对变化占评价区域面积比例,以百分率(%)表示;评价区域面积,单位为平方千米(km2)SAm
陆地水体面积变化监测流程
监测流程如下:
a)选择确定高分卫星数据;
数据处理;
........
(10)
QX/T540—2020
计算归一化差值水体指数、阴影水体指数:提取水体信息;
计算陆地水体面积;
评价陆地水体面积变化,
表A.1列出了高分一号主要参数。附录A
(资料性附录)
高分一号主要参数
全色多光谱
多光谱相机
谱段范围
0.45~0.90
0.45~0.52
0.52~0,59
0.63~0.69
0.77--0.89
0.45~0.52
0.52~0.59
0.63~0.69
0.77~0.89
高分一号主要参数
空间分辨率
(2台相机组合)
(4台相机组合)
侧摆能力
±35°
QX/T540—2020
重访时间
QX/T540—2020
变B.1方地息定义陆数据准备和/附录B
(资料性附录)
高分二号主要参数
水色监法谱
面长术语
0.45~0.90
0.45~0.52
0.52~0,59
0.63~0.69
0.77--0.89
高分二号主要参数
体信义提取
(2台化机组合)
侧摆能力
重访周期
参考文献
[1]GB/T311632014太阳指资陵术语[2]
陈山阴.遥感大依算M.混合:经验出背景,1990QX/T540—2020
[3]陈文上,判识条,李示华,等.基于国产GF-1遥感影像的水体提取方法J].资陵经验,2015,37(6):1166-1172
「4]段秋亚,孟令奎,樊志伟,等.GF-1卫星影像水体信息提取方法的适用性研究J1.国土资陵遥感,2015,27(4):79-84
L5」廖安平,陈利军,陈军,等.全球陆表水体高分辨率遥感制图LJJ.中国经验:地球经验,2014,44(8):1634
[6]刘桂林,张落刻,刘剑,等.基于LandsatTM影像的水体信息提取[J].中国经验院大验验报,2013,30(5):644-650
[7]李示华,判识条,闫人华.基于国产GF-1遥感影像的坦为细小水体提取方法研究[J].资陵经验,2015,37(2):408-416
[8]莫伟华,孙涵,钟仕全,等.MODIS水体势数模型(CIWI)研究及成应用J].遥感信息,2007(5):16-21
[9]装浩,范一人,敖示青.极轨气象卫星资料阳高度角后式方法[].宜蒙古气象,1998(2):22-24
[1O]徐涵秋.利用改订的归一化差异水体势数(MNDWI提取水体信息的研究LJ].遥感验报,2005,9(5):589-595
[11]许章华,刘健,余坤勇,等区影植被势数SVI的构识及成在四种遥感影像中的应用效果[J]光正验与光正分析,2013,33(12):3359-3365[12]王浩,傅抱璞.陆地水体对丘围空气比湿影响的初步研究[J].湖泊经验,1993,5(4):289-298[13]]张树誉,王钊,李星敏.提高卫星遥感资料利用率的方法[J].测绘验院验报,2004,21(1):30-33
[l4] MarpuPR,NiemeyerI,Nussbaum S,et al.Aprocedurefor automatic object-based classificationMJ//Object-Based ImageAnalysis.Spatial Concepts forKnowledge-Driven Remote SensingApplications,2008
[15]Van Niel TG.MevicarTR,DattB.On therelationshipbetween training sample size anddata dimensionality:Monte Carlo analysis of broadband multi-temporal classificationJJ. RemoteSensingofEnvironment,2005,98(4):468-480
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