2011Esri开发竞赛ENVI/IDL组作品欣赏——“干旱应急监测系统”
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2016-06-10
作品单位：华东师范大学资源与环境科学学院
小组成员：白开旭、王超、李镜尧
指导老师：施润和、刘朝顺
1 系统概述
该系统利用Microsoft Visual Studio 2008和ENVI4.7+IDL7.1以及数据库技术，使用用C#和IDL语言，采用C/S模式系统架构，设计出一款人机交互界面友好、系统运行流畅的干旱应急监测业务系统。该系统使用空间覆盖率好（500米）、时间分辨率高（每天）的MODIS影像数据（MOD09-地表反射率产品），经过投影转换、矢量裁剪等预处理操作，将采用HDF格式的MODIS影像数据转换为通用的geotiff格式影像数据，进行归一化干旱指数计算。结合农业气象站点实测土壤相对湿度数据，建立两者间线性关系，根据农业气象干旱等级划分标准，生成相应阈值，对归一化干旱指数影像进行相应分类，生成旱情分布图，借助时间序列分析，动态重现整个时间序列旱情发生发展的时空演变历程，为区域旱情实时监测提供技术支持，为政府及时采取措施应对旱情发展决策制定提供理论指导。
2 技术路线
2.1 系统架构
图1 系统架构设计
2.2系统流程
根据干旱监测的步骤将系统分为数据管理、预处理、指数计算、旱情监测、可视化分析、批处理六个功能模块，每个模块依次衔接又相互独立，符合系统设计的高类聚低耦合的特点，系统功能结构图如下。
图2 系统功能结构图
该模块使用“Microsoft Access数据库 + 影像文件”的方式进行数据管理，同时实现影像定位显示、统计结果饼图显示等数据可视化功能。数据主要包括三大类，一是影像数据，包含原始MODIS影像和预处理后生成的各种影像等；二是农业气象站点实测的土壤相对湿度数据；三是旱情监测统计数据。另外系统创建了通用数据筛选窗口，为各个影像处理模块提供数据选取功能。
该模块主要实现三大功能：一是MODIS影像投影转换；二是影像镶嵌；三是基于行政矢量边界对转投影后的geotiff影像进行裁剪。
指数计算主要是利用转投影后的geotiff格式地表反射率影像数据进行归一化植被指数（NDVI）、归一化水体指数（NDWI）和归一化干旱指数（NDDI）计算。
该模块主要包括回归分析和旱情等级划分两大功能。回归分析功能是指根据用户选定的某一时间范围内的影像数据以及对应实测土壤湿度数据，二者进行回归分析，得出回归方程及相关系数。旱情等级划分是根据回归方程以及农业气象干旱等级划分标准，得出等级划分阈值，对影像进行分类，并对分类结果进行面积统计。
该模块主要是通过人机交互，实现时间序列分析和专题制图这两大功能。时间序列分析是针对用户都某一点或某一区域感兴趣，通过手动输入该店经纬度坐标或者直接双击影像显示区域获取该店坐标，获取该点在指定时间范围内整个时间序列，进而研究该点数据的时空变化过程，同时可以对该时间段的影像进行动画播放，以便直观的展现土壤湿度的动态变化过程。专题制图是对用户选取的影像进行专题图输出。
批处理功能是针对用户大量数据输入，想一次性实现诸如预处理、指数计算、旱情监测到专题制图等一系列操作而设计的功能。该功能允许用户自主设定处理流程以及输出路径，系统根据用户选择的流程，自动完成用户指定的所有操作，为用户节省时间，降低工作量。
3 系统截图
系统主界面
影像数据管理
Modis数据批量投影转换
NDVI和NDWI的自动匹配
干旱指数时间序列分析
制作专题图
文章来源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0100vnkd.html
小组成员：白开旭、王超、李镜尧
指导老师：施润和、刘朝顺
1 系统概述
该系统利用Microsoft Visual Studio 2008和ENVI4.7+IDL7.1以及数据库技术，使用用C#和IDL语言，采用C/S模式系统架构，设计出一款人机交互界面友好、系统运行流畅的干旱应急监测业务系统。该系统使用空间覆盖率好（500米）、时间分辨率高（每天）的MODIS影像数据（MOD09-地表反射率产品），经过投影转换、矢量裁剪等预处理操作，将采用HDF格式的MODIS影像数据转换为通用的geotiff格式影像数据，进行归一化干旱指数计算。结合农业气象站点实测土壤相对湿度数据，建立两者间线性关系，根据农业气象干旱等级划分标准，生成相应阈值，对归一化干旱指数影像进行相应分类，生成旱情分布图，借助时间序列分析，动态重现整个时间序列旱情发生发展的时空演变历程，为区域旱情实时监测提供技术支持，为政府及时采取措施应对旱情发展决策制定提供理论指导。
2 技术路线
2.1 系统架构
图1 系统架构设计
2.2系统流程
根据干旱监测的步骤将系统分为数据管理、预处理、指数计算、旱情监测、可视化分析、批处理六个功能模块，每个模块依次衔接又相互独立，符合系统设计的高类聚低耦合的特点，系统功能结构图如下。
图2 系统功能结构图
- 数据管理模块
该模块使用“Microsoft Access数据库 + 影像文件”的方式进行数据管理，同时实现影像定位显示、统计结果饼图显示等数据可视化功能。数据主要包括三大类，一是影像数据，包含原始MODIS影像和预处理后生成的各种影像等；二是农业气象站点实测的土壤相对湿度数据；三是旱情监测统计数据。另外系统创建了通用数据筛选窗口，为各个影像处理模块提供数据选取功能。
- 预处理模块
该模块主要实现三大功能：一是MODIS影像投影转换；二是影像镶嵌；三是基于行政矢量边界对转投影后的geotiff影像进行裁剪。
- 指数计算模块
指数计算主要是利用转投影后的geotiff格式地表反射率影像数据进行归一化植被指数（NDVI）、归一化水体指数（NDWI）和归一化干旱指数（NDDI）计算。
- 旱情监测模块
该模块主要包括回归分析和旱情等级划分两大功能。回归分析功能是指根据用户选定的某一时间范围内的影像数据以及对应实测土壤湿度数据，二者进行回归分析，得出回归方程及相关系数。旱情等级划分是根据回归方程以及农业气象干旱等级划分标准，得出等级划分阈值，对影像进行分类，并对分类结果进行面积统计。
- 可视化分析模块
该模块主要是通过人机交互，实现时间序列分析和专题制图这两大功能。时间序列分析是针对用户都某一点或某一区域感兴趣，通过手动输入该店经纬度坐标或者直接双击影像显示区域获取该店坐标，获取该点在指定时间范围内整个时间序列，进而研究该点数据的时空变化过程，同时可以对该时间段的影像进行动画播放，以便直观的展现土壤湿度的动态变化过程。专题制图是对用户选取的影像进行专题图输出。
- 批处理模块
批处理功能是针对用户大量数据输入，想一次性实现诸如预处理、指数计算、旱情监测到专题制图等一系列操作而设计的功能。该功能允许用户自主设定处理流程以及输出路径，系统根据用户选择的流程，自动完成用户指定的所有操作，为用户节省时间，降低工作量。
3 系统截图
系统主界面
影像数据管理
Modis数据批量投影转换
NDVI和NDWI的自动匹配
干旱指数时间序列分析
制作专题图
文章来源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0100vnkd.html
