TIMESAT提取物候信息操作流程

太过爱你忘了你带给我的痛 2024-02-06 00:01 52阅读 0赞

### TIMESAT提取物候信息操作流程 ###

**软件环境**：[Matlab][] R2014a+TIMESAT3.2  
**数据介绍**：MODIS A3或Q1的NVI（NDVI）均测试过这个流程，可行（大拇指）。  
TIMESAT输入n年数据，提取n-1年的物候参数。通常用三年的数据，取中间一年的物候影像。因为软件无论提取的是像元的前两年物候，还是后两年，均有中间的年份，像元的物候更完整；还能保证是完整的物候周期，结果更准确。  
如果是一年的数据，倒也是可以用一年的数据复制成三年，骗过软件。  
**本文介绍**：操作过程中的小记录，害怕自己忘记，所以是“傻瓜式”教程。不涉及软件安装与配置，不涉及理论原理和软件原理，只是从准备TIMESAT可兼容的数据，到生成物候影像的**操作流程**。

#### 操作流程 ####

##### 1数据准备 #####

**①研究区影像提取**。进行反演的遥感影像最好是矩形的。因为不规则的裁剪，边缘像元的缺损容易使反演结果产生错误。在TIMESAT中，不规则裁剪可能会因为nodata值太多，生成时序曲线失败。所以解决方案就是使用包含研究区域的矩形影像。（如果是矩形区域还失败的话，可能是因为研究区沿海。扩大数据范围，降低水体在影像中的占比，可以解决。）  
下图影像的范围就是进行作业的影像，矢量是研究区（河北省）。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBASktT5piT_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center]

**②波段提取**。**影像一定是只是植被指数的单波段影像**。这个就没什么好说的了，就八仙过海，各显神通吧。  
**③转化为dat或img格式**。TIMESAT兼容这两种数据格式。使用ArcGIS中【栅格转其他格式（批量）】工具，将提取波段后的数据（.tif）转化为可兼容的格式（.dat）。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBASktT5piT_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 1]**④建立数据列表**。TIMESAT用数据列表的txt读取时间序列影像，所以需要建立数据列表txt，可以用excel实现。**路径**要完全正确，必须带有**后缀**，**首行**是影像景数。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBASktT5piT_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 2]

##### 2生成物候二进制文件 #####

①timesat界面介绍。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBASktT5piT_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 3]

**②TSM\_GUI**生成时序曲线，**保存设置文件**（\* .set）。  
横坐标为影像期数，纵坐标为像元值。提取的点，不同专业有不同叫法。选择拟合函数，大部分用的是S-G，我用的是逻辑斯蒂；根据需要调整阈值提取点位，操作手册上建议的阈值是0.2，我用的是0.14。  
·第一个点【返青期、生长季开始期等】就是植被指数曲线开始上升时，叶面积开始增大。  
·第二个点【抽穗期、生殖生长转折期等】就是曲线最大值，叶面积登顶后开始减小。  
·第三个点【成熟期、收获期】就是曲线下降到最小值，叶面积降至最小。

> 在这里我有个疑问，不过以后再解决吧。  
> 如果从原理出发，NVI影像像元值的值域该是\[-1，1\]，可我处理的影像像元值的值域是（-500,4000），查了文献都没有强调，看了修改值域的博文，嗯，并不是很明白原理，逻辑没有走通，所以先认为可能对提取物候结果没有影响

A.调整参数，生成时序曲线  
![生成时序曲线][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBASktT5piT_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 4]B.保存设置文件（\* .set）。  
![保存设置文件][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBASktT5piT_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 5]  
**③TSF\_process**拟合物候参数文件（ \* \_TS.tpa）。单击TSF\_process选择刚刚保存的\*.set文件，软件开始按行拟合。出现文件路径后，拟合完成  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBASktT5piT_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 6]**④TSF\_seas2img**生成物候二进制文件。单击TSF\_seas2img选择拟合好的文件\*\_TS.tpa，接下来直接走图。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBASktT5piT_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 7]![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBASktT5piT_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 8]![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBASktT5piT_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 9]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBASktT5piT_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 10]

##### 3生成物候影像 #####

**①二进制文件另存为TIFF文件**。打开ENVI，打开一景同区域影像（需要它的头文件），以图示方式打开生成的二进制文件“\*\_s1”文件。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBASktT5piT_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 11]  
弹出Header Info对话框，输入头文件，设置参数。

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBASktT5piT_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 12]![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBASktT5piT_size_18_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center]  
设置完成后，小OK鼠标一点，影像就显示了。此时生成的影像是过程文件，需要另存为TIFF文件。（就不用多suo了吧）  
**②定义投影**。此时物候影像没有坐标系，需要在ArcGIS中对TIFF影像【定义投影】。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBASktT5piT_size_18_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 1]  
**③影像期数转化为天数**。主要使用ArcGIS的栅格计算器  
\-剔除负值（生成二进制文件时设置的Nodata的值）。  
\-此时像元值表示为影像期数，所以值域应该在中间年份的影像期数之间。我的就应该是\[24,46\]。但实际像元值的值域是\[0,43\]。  
\-所以再剔除前23景影像的参数值，保证留下的是中间年份的。我用的方法是计算【影像-23】后，再次剔除负值。  
\-再以计算公式【影像\*时间分辨率+1】，将期数转化为天数。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBASktT5piT_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 13]经过统计，返青期主要集中在81-162天之间。有异常值也是正常的，毕竟数据有云、有水、有积雪、有……，【但】像元数很少（也就是在误差范围内的意思）。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBASktT5piT_size_16_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center]**④按研究区裁剪**。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBASktT5piT_size_17_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center]

[Matlab]: https://so.csdn.net/so/search?q=Matlab&spm=1001.2101.3001.7020
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBASktT5piT_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/103cf87ceafc483ebf97196c925f27f8.png
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