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2.1 环境遥感技术原理 3
2.2 主要误差来源及削弱方法 3
2.2.1 遥感影像误差 3
2.2.2 地形资料误差 3
2.2.3 数据处理模型误差 4
3 数据处理实例 5
3.1 数据来源 5
3.2 数据处理实例 6
3.2.1 坐标系的自定义 7
3.2.2 全色影像正射纠正 10
3.2.3 遥感影像配准 12
3.2.4 遥感影像裁剪 14
3.2.5 遥感影像融合 14
3.2.6 大气校正 14
3.3 生态因子生成和环境评价 14
3.3.1 生态因子生成 14
3.3.2 生态因子归一化 16
3.3.3 生态环境状况评价 17
3.4 实例结果 18
4 总结 20
致 谢 21
参考文献 22
1 绪 论
1.1 概述
在进行自然生态环境综合评价的过程中，需要定期做多次的监测工作，从而得到大量的较为准确的数据，实时准确、快速的地获取地表的大量信息，及时发现地球表面状况和变化特点，运用遥感进行环境监测与传统手段相比视野广、快速准确、经济有效、获取信息量多、全面综合系统性、较高的效率和较强的适应性、可进行持续动态监测，在技术发展上也较为成熟，能迅速获取各种生态环境变化和发展的基本数据和图像资料，运用相应的软件处理技术研究生态环境系统各要素之间的关系，建立大区域范围内的生态环境要素变化规律模型，为动态监测提供基础数据和决策依据。
这里的研究方案是在自定义的以克拉索夫斯基椭球为基准面的北京54坐标系（D_BEIJING_1954）中，先以数字栅格地图（DRG）为控制点的选择源，对SPOT全色影像进行正射纠正，将Landsat TM影像与正射纠正后的影像进行配准和裁剪，做到多光谱与全色影像匹配并融合，得到具有较高分辨率的多光谱影像，再对得到的多光谱影像进行大气校正，提取植被覆盖度和土壤指数，与从数字高程模型（DEM）中获取的坡度因子相结合，通过归一化处理，得到生态环境指数，最后根据生态环境指数对环境现状作出综合评价。
1.2 国内外研究现状
1.3 研究内容
论文从不同分辨率的遥感影像入手，通过影像的融合和环境因子提取分析等手段，综合多种环境因子对研究区域的整体自然环境进行综合评价，得到自然生态环境的综合状况和变化情况，主要内容包括以下几个方面：
（1）自定义坐标系：由于所选择地区数字栅格地图（DRG）所使用的标准数据坐标系是北京54坐标系，为了使标准数据的数据坐标和遥感影像数据的坐标相匹配，从而更为准确地对遥感影像进行几何纠正，需要我们在遥感影像数据预处理之前进行北京54坐标系的自定义。
（2）遥感数字图像处理：首先是对全色SPOT影像进行正射纠正，保证数据坐标的准确性，并消除遥感影像畸变。再对两个不同分辨率的影像进行图像配准，分别将配准后的影像进行裁剪，最后将两幅影像融合成高分辨率的高光谱影像。
（3）环境因子提取和归一化处理：在融合后得到的高光谱影像中提取植被覆盖度和土壤指数，利用数字高程模型（DEM）计算地形坡度值，最后将植被覆盖度、土壤指数和地形坡度值进行归一化处理，环境指数。