2013Esri开发竞赛ENVIIDL组作品欣赏——“基于多源遥感信息协同反演的城市环境监测系统”
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2016-05-30
作品单位: 中国矿业大学环境与测绘学院
小组成员： 朱济帅、俞凯杰、张新耐、林锦川
指导教师： 谭 琨
获奖情况： 一等奖
在线视频 ：
http://v.youku.com/v_show/id_XNjMxMTM2MDA4.html?f=20705604
一、 系统概述
该系统基于ENVI/IDL4.8和ArcGIS Engine10.0技术框架，利用基于多源遥感信息的遥感图像反演方法与变化监测等技术，结合GIS中的空间分析和地理统计方法，遵循环境监测精度要求，构建从影像数据输入、影像数据的预处理（定标、校正、配准、增强处理等）、影像数据精确分类，污染物反演的基于多源遥感数据融合的环境监测预警预测信息系统。
该系统旨在通过卫星遥感技术，结合实地勘察等技术手段，对典型工业城市——徐州的环境情况进行多指标、多尺度的动态变化检测，将地理信息系统原理与多领域知识相结合，提供专业的地理信息服务。
通过多源信息融合技术，针对环境监测中敏感的植被、水体、大气质量和地质灾害等方面进行空间、时间尺度进行分析，并将分析结果应用于城市建设发展的辅助决策过程中，生成一系列的地理信息服务产品。
二、 系统设计框架
基于多源遥感信息协同反演的城市环境监测系统的开发具备4层体系结构（系统体系结构见图1）：
（1）用户表现层（表示层）：系统通过对各类人员分级授权的方式进行展示；
（2）业务逻辑层（中间层）：提供基础的应用服务，中间层包括：基础应用模块 （包括信息查询、数据交换、数据维护、统计分析、选址分析、城市扩张等模块）；
（3）信息资源层(数据层)：主要包括区域遥感影像数据、区域基础地理信息数据、区域地面监测信息数据等；
（4）系统层：主要包括系统搭建所需的软硬件平台，如客户端的硬件配置，系统运行的软件环境等。
图1 系统体系架构图
系统可以实现以下功能：数据管理、数据处理、查询、统计与显示、城市环境因子的提取及分析和报表、城市扩张分析、专题图生成等功能。
图2 功能模块图
图3 数据流图
三、 系统功能设计
3.1 影像预处理模块
该模块主要是对遥感数据进行预处理等操作，主要包括:
1) 遥感影像的管理，其主要实现了遥感影像波段合成的预览功能，方便用户对影像进
2) 行统一的管理；
3) 辐射定标、大气校正以及影像配准功能;
4) 遥感分类的基本方法，包括绘制ROI、非监督分类、决策树分类等分类方法;
5) 集成了常用的遥感分析工具，主要包括平滑、拉伸、锐化、裁剪等影像增强方法及HSV、PCA等融合方式;
6) 还提供了影像的一些基本的GIS分析功能，主要包括重分类、栅格转矢量、矢量转栅格和栅格计算器。
图4 影像裁剪
图5 决策树分类
3.2 环境因子提取及分析模块
（1） 植被分析模块
该模块功能如下：
1) 植被指数的提取，采用了NDVI、DVI、RVI、MVI、MSAVI、GEMI六种提取方法进行提取，并进行比较选择效果最好的，为植被覆盖度的计算提供数据；
2) 植被覆盖度的计算和植被覆盖度的分级，利用像元二分法模型用NDVI的最大值与最小值计算植被覆盖度，植被覆盖度分级结合已有研究中所采用的阈值，同时结合研究区域的生态特征，把研究区域分为裸地、低植被覆盖度、中低植被覆盖度、中植被覆盖度、中高植被覆盖度、高植被覆盖度六类为植被覆盖度的演变分析提供数据；
3) 植被覆盖度的分区统计，统计研究区域各个县市区域的平均植被覆盖度；该模块还包括植被覆盖度的演变分类，分析植被覆盖度面积的时空变化和植被覆盖度类型的时空变化，同时统计植被覆盖度的转换类型的时空变化。
图6 植被指数的批量处理
图7 植被覆盖度的分区统计
（2） 水体分析模块
该模块主要包括：
1) 水体区域的提取，采用了种NDWI、MNDWI、决策树、谱间法、单波段阈值法提取方法进行提取，并进行比较选择效果最好的，为水污染分析和水体动态监测提供数据；水污染分析，利用决策树和阈值法对水污染进行分析;
2) 水体动态监测，结合两年的水体提取图对水体的变化趋势进行分析，对每幅影像的有水和无水区域进行0、1和0、2赋值，得到-1、0、1、2四种结果，分别代表水体减少区域、无水区、水体不变区、水体增加区域。
图8 阈值法水污染
图9 水体动态监测
（3） 大气分析模块
该模块包括：
1) PM10、相对废气浓度、气溶胶光学厚度、能见度的反演；
2) 废气浓度反演利用像元信息的分解模型结合TM1、TM3、TM4、TM5、TM6波段构建方程组求解；
3) 气溶胶厚度利用6S模型对MODIS影像进行分析，生成查找表提取AOD；
4) 能见度反演利用Peterson模型和Koschmieder模型进行水平视距的求取；
5) 空气质量评价，水平线方向统计提供用户在影响上任意勾画一条线段，可以统计出这条线段上的空气污染情况，以折线图的形式显示；
6) 分区统计提供用户输入研究区域的矢量行政区划图，可以统计出每个区域的空气情况，并对其进行重分类，进而比较各个区域的空气质量；
7) 空气卫士提供综合空气质量评价功能，输入PM10、废气浓度和气溶胶厚度影像进行叠置分析，用户可在综合分析图上绘制区域进行查看，空气卫士会对该区域的环境进行星级评价；生成空气总体质量报表。
图10 生成6S查找表和相关数据
图11 气溶胶光学厚度
图12 大气导出分析报告
（4） 地质灾害预测模块
该模块包括:
1) DEM获取及地形因子提取，本系统提供利用资源三号影像生成DEM的功能，并在DEM的基础上提取坡度、坡向等地形因子，为危险性分析做准备;滑坡危险性分析，输入经过重分类的坡度分级数据、水体因子进行欧氏距离和重分类处理后数据、植被覆盖度分级数据，得到危险性分级图；
2) 滑坡易损性分析（即如果发生滑坡造成的进行损失），输入进行提取危险级别高的并经过缓冲区处理后的危险性分布数据、经过重分类后的人口密度数据、经过缓冲区分析及矢量转栅格和重分类处理后的工程设施数据，得到易损性分级图；
3) 滑坡风险性分析，综合危险性分析和易损性分析因子进行分析；该模块还包括3D分析，该功能突破了传统的3D可视化思路，提供用户进行剖面图、线坡度、区域坡度、区域高程、区域坡向、通视分析等分析功能和3D的可视化功能，剖面图可以形象的描绘出高程在三维表面的的走向，线坡度可以显示线的最大坡度、平均坡度、最小坡度，通视分析可以以用户选取的点为中心分析距该点一定范围圆内的可视性。
图13 3D分析剖面线
图14 3D分析坡度
图15 漫游飞行
图16 易损性分析结果
3.3 选址及城市扩张模型
该模块是系统的核心模块之一，主要包括选址分析模块和城市扩张模块。
选址分析模块主要包括数据的加载、属性查询、范围查询、重分类、欧式距离和开始选址。数据加载是加载环境因子提取与分析模块生成的各种指标图，同时加载学校、银行、医院、商场等矢量数据；属性查询可以查询每个图层的相应信息；范围查询提供用户自主选择查询范围和查询内容，对居住地周边的情况进行了解；欧氏距离和重分类功能是对数据加载中的学校等矢量数据进行处理转化为可以作为选址分析的栅格数据；开始选址提供用户利用AHP模型对各个因子进行重要性赋值，得到各个因子的权重值进行叠置分析，选择心仪居住地。
城市扩张模块将BP神经网络，模型应用到城市扩张的预测中，受限于数据来源，我们选取道路距离、欧氏距离、周围城镇化作为判断城市扩张方向的影响因素，将所有所需数据均处理为具有相同像元大小的拥有相同投影及坐标的影像，通过遥感影像逐像元、按规定获取所需预测训练数据与输入数据，将数据加载到BP神经网络模型中训练，得到满足精度要求的神经网络后，将规定化后预测数据输入神经网络，继而得到每个像元的转化到城市的概率，得到城市扩张图。
图17 选址选择因子及参数设置
图18 选址结果
图 19 BP 输入数据
图 20 BP 输出结果
3.4 地理统计分析模块
地理统计分析是本系统的一项重要功能，主要实现所有的分析结果和各种专题信息在某种介质上以地图的形式输出并保存在计算机中。地图制图指的是图名、图廓、图例、附图及各种说明的位置、范围、大小及形式的设计和配置，地图制图是地图在输出之前进行的一道工序。该模块功能完善，以较强的流程化处理减轻了工作人员的劳动强度，提高了劳动效率，也有助于工作管理的科学化、规范化，提高了系统的实用性。
图21 地图整饰和输出
四、 系统亮点
本系统主要是在整合ENVI/IDL和ArcGIS Engine已有的功能、函数的基础上，利用强大、灵活的C#程序设计语言开发出来的，且针对城市环境监测、选址分析、扩张分析的具体需求，简化并提炼出ENVI和ArcGIS中的与业务相关联的功能，使用户操作简单明了。主要体现在以下几点：
（1）数据来源广泛，获取方便，且挖掘充分
（2）系统涵盖内容综合全面，实现徐州市环境质量的全面评估
（3）将BP神经网络应用到城市扩张预测中
（4）三维可视化及分析功能强大
（5）多线程技术增加系统处理速度
（6）系统模块间独立性强，有良好可拓展性
（7）系统模块功能完善
（8）友好的用户界面
文章来源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0101birz.html
小组成员： 朱济帅、俞凯杰、张新耐、林锦川
指导教师： 谭 琨
获奖情况： 一等奖
在线视频 ：
http://v.youku.com/v_show/id_XNjMxMTM2MDA4.html?f=20705604
一、 系统概述
该系统基于ENVI/IDL4.8和ArcGIS Engine10.0技术框架，利用基于多源遥感信息的遥感图像反演方法与变化监测等技术，结合GIS中的空间分析和地理统计方法，遵循环境监测精度要求，构建从影像数据输入、影像数据的预处理（定标、校正、配准、增强处理等）、影像数据精确分类，污染物反演的基于多源遥感数据融合的环境监测预警预测信息系统。
该系统旨在通过卫星遥感技术，结合实地勘察等技术手段，对典型工业城市——徐州的环境情况进行多指标、多尺度的动态变化检测，将地理信息系统原理与多领域知识相结合，提供专业的地理信息服务。
通过多源信息融合技术，针对环境监测中敏感的植被、水体、大气质量和地质灾害等方面进行空间、时间尺度进行分析，并将分析结果应用于城市建设发展的辅助决策过程中，生成一系列的地理信息服务产品。
二、 系统设计框架
基于多源遥感信息协同反演的城市环境监测系统的开发具备4层体系结构（系统体系结构见图1）：
（1）用户表现层（表示层）：系统通过对各类人员分级授权的方式进行展示；
（2）业务逻辑层（中间层）：提供基础的应用服务，中间层包括：基础应用模块 （包括信息查询、数据交换、数据维护、统计分析、选址分析、城市扩张等模块）；
（3）信息资源层(数据层)：主要包括区域遥感影像数据、区域基础地理信息数据、区域地面监测信息数据等；
（4）系统层：主要包括系统搭建所需的软硬件平台，如客户端的硬件配置，系统运行的软件环境等。
图1 系统体系架构图
系统可以实现以下功能：数据管理、数据处理、查询、统计与显示、城市环境因子的提取及分析和报表、城市扩张分析、专题图生成等功能。
图2 功能模块图
图3 数据流图
三、 系统功能设计
3.1 影像预处理模块
该模块主要是对遥感数据进行预处理等操作，主要包括:
1) 遥感影像的管理，其主要实现了遥感影像波段合成的预览功能，方便用户对影像进
2) 行统一的管理；
3) 辐射定标、大气校正以及影像配准功能;
4) 遥感分类的基本方法，包括绘制ROI、非监督分类、决策树分类等分类方法;
5) 集成了常用的遥感分析工具，主要包括平滑、拉伸、锐化、裁剪等影像增强方法及HSV、PCA等融合方式;
6) 还提供了影像的一些基本的GIS分析功能，主要包括重分类、栅格转矢量、矢量转栅格和栅格计算器。
图4 影像裁剪
图5 决策树分类
3.2 环境因子提取及分析模块
（1） 植被分析模块
该模块功能如下：
1) 植被指数的提取，采用了NDVI、DVI、RVI、MVI、MSAVI、GEMI六种提取方法进行提取，并进行比较选择效果最好的，为植被覆盖度的计算提供数据；
2) 植被覆盖度的计算和植被覆盖度的分级，利用像元二分法模型用NDVI的最大值与最小值计算植被覆盖度，植被覆盖度分级结合已有研究中所采用的阈值，同时结合研究区域的生态特征，把研究区域分为裸地、低植被覆盖度、中低植被覆盖度、中植被覆盖度、中高植被覆盖度、高植被覆盖度六类为植被覆盖度的演变分析提供数据；
3) 植被覆盖度的分区统计，统计研究区域各个县市区域的平均植被覆盖度；该模块还包括植被覆盖度的演变分类，分析植被覆盖度面积的时空变化和植被覆盖度类型的时空变化，同时统计植被覆盖度的转换类型的时空变化。
图6 植被指数的批量处理
（2） 水体分析模块
该模块主要包括：
1) 水体区域的提取，采用了种NDWI、MNDWI、决策树、谱间法、单波段阈值法提取方法进行提取，并进行比较选择效果最好的，为水污染分析和水体动态监测提供数据；水污染分析，利用决策树和阈值法对水污染进行分析;
2) 水体动态监测，结合两年的水体提取图对水体的变化趋势进行分析，对每幅影像的有水和无水区域进行0、1和0、2赋值，得到-1、0、1、2四种结果，分别代表水体减少区域、无水区、水体不变区、水体增加区域。
图8 阈值法水污染
图9 水体动态监测
（3） 大气分析模块
该模块包括：
1) PM10、相对废气浓度、气溶胶光学厚度、能见度的反演；
2) 废气浓度反演利用像元信息的分解模型结合TM1、TM3、TM4、TM5、TM6波段构建方程组求解；
3) 气溶胶厚度利用6S模型对MODIS影像进行分析，生成查找表提取AOD；
4) 能见度反演利用Peterson模型和Koschmieder模型进行水平视距的求取；
5) 空气质量评价，水平线方向统计提供用户在影响上任意勾画一条线段，可以统计出这条线段上的空气污染情况，以折线图的形式显示；
6) 分区统计提供用户输入研究区域的矢量行政区划图，可以统计出每个区域的空气情况，并对其进行重分类，进而比较各个区域的空气质量；
7) 空气卫士提供综合空气质量评价功能，输入PM10、废气浓度和气溶胶厚度影像进行叠置分析，用户可在综合分析图上绘制区域进行查看，空气卫士会对该区域的环境进行星级评价；生成空气总体质量报表。
图10 生成6S查找表和相关数据
图11 气溶胶光学厚度
（4） 地质灾害预测模块
该模块包括:
1) DEM获取及地形因子提取，本系统提供利用资源三号影像生成DEM的功能，并在DEM的基础上提取坡度、坡向等地形因子，为危险性分析做准备;滑坡危险性分析，输入经过重分类的坡度分级数据、水体因子进行欧氏距离和重分类处理后数据、植被覆盖度分级数据，得到危险性分级图；
2) 滑坡易损性分析（即如果发生滑坡造成的进行损失），输入进行提取危险级别高的并经过缓冲区处理后的危险性分布数据、经过重分类后的人口密度数据、经过缓冲区分析及矢量转栅格和重分类处理后的工程设施数据，得到易损性分级图；
3) 滑坡风险性分析，综合危险性分析和易损性分析因子进行分析；该模块还包括3D分析，该功能突破了传统的3D可视化思路，提供用户进行剖面图、线坡度、区域坡度、区域高程、区域坡向、通视分析等分析功能和3D的可视化功能，剖面图可以形象的描绘出高程在三维表面的的走向，线坡度可以显示线的最大坡度、平均坡度、最小坡度，通视分析可以以用户选取的点为中心分析距该点一定范围圆内的可视性。
图13 3D分析剖面线
图14 3D分析坡度
图15 漫游飞行
3.3 选址及城市扩张模型
该模块是系统的核心模块之一，主要包括选址分析模块和城市扩张模块。
选址分析模块主要包括数据的加载、属性查询、范围查询、重分类、欧式距离和开始选址。数据加载是加载环境因子提取与分析模块生成的各种指标图，同时加载学校、银行、医院、商场等矢量数据；属性查询可以查询每个图层的相应信息；范围查询提供用户自主选择查询范围和查询内容，对居住地周边的情况进行了解；欧氏距离和重分类功能是对数据加载中的学校等矢量数据进行处理转化为可以作为选址分析的栅格数据；开始选址提供用户利用AHP模型对各个因子进行重要性赋值，得到各个因子的权重值进行叠置分析，选择心仪居住地。
城市扩张模块将BP神经网络，模型应用到城市扩张的预测中，受限于数据来源，我们选取道路距离、欧氏距离、周围城镇化作为判断城市扩张方向的影响因素，将所有所需数据均处理为具有相同像元大小的拥有相同投影及坐标的影像，通过遥感影像逐像元、按规定获取所需预测训练数据与输入数据，将数据加载到BP神经网络模型中训练，得到满足精度要求的神经网络后，将规定化后预测数据输入神经网络，继而得到每个像元的转化到城市的概率，得到城市扩张图。
图17 选址选择因子及参数设置
图18 选址结果
图 20 BP 输出结果
3.4 地理统计分析模块
地理统计分析是本系统的一项重要功能，主要实现所有的分析结果和各种专题信息在某种介质上以地图的形式输出并保存在计算机中。地图制图指的是图名、图廓、图例、附图及各种说明的位置、范围、大小及形式的设计和配置，地图制图是地图在输出之前进行的一道工序。该模块功能完善，以较强的流程化处理减轻了工作人员的劳动强度，提高了劳动效率，也有助于工作管理的科学化、规范化，提高了系统的实用性。
四、 系统亮点
本系统主要是在整合ENVI/IDL和ArcGIS Engine已有的功能、函数的基础上，利用强大、灵活的C#程序设计语言开发出来的，且针对城市环境监测、选址分析、扩张分析的具体需求，简化并提炼出ENVI和ArcGIS中的与业务相关联的功能，使用户操作简单明了。主要体现在以下几点：
（1）数据来源广泛，获取方便，且挖掘充分
（2）系统涵盖内容综合全面，实现徐州市环境质量的全面评估
（3）将BP神经网络应用到城市扩张预测中
（4）三维可视化及分析功能强大
（5）多线程技术增加系统处理速度
（6）系统模块间独立性强，有良好可拓展性
（7）系统模块功能完善
（8）友好的用户界面
文章来源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0101birz.html
