【教程】DEM差值计算实现农作物株高计算的操作方法
Part1背景知识
数字高程模型（DEM，Digital Elevation Model）大部分时候，用作地形地貌分析。将概念泛化，提出了数字表面模型（DSM，Digital Surface Model）。可以理解为，DSM数据，把建筑物、植被去除后，就得到了DEM（图1）。
根据这个现象，可以用来计算植被的高度。在农业中，可以在播种前获取一景DEM（土壤的高度），每个生长期，获取一景DSM（作物的高度）。二者相减，就得到了各个生长期农作物的高度数据。这个数据，可以用来评价作物的生长高度，也可以用作作物表型分析，得出一系列有价值的计算结果（图2）。
图 1一块农田上的房屋和植被
图 2基础高程与上覆植被关系图
Part2实验一：Bandmath相减
（1）打开数据
在ENVI中依次打开农田的土壤DEM和拔节期DEM数据。
图3 平地DEM与拔节期作物DEM
（2）查看数据
从灰度值查询框，可以看出两景数据，存在高度差，这个差值就是作物的生长高度。
图 3高度差异即作物高度
（3）波段运算
由于两景图像进行了配准，叠置关系是正确的，因此可以尝试直接进行Bandmath计算。b1*1.0-b2*1.0，这里乘以1.0是为了确保计算结果是浮点型，防止四舍五入引起误差。
图 4构建计算公式
（4）出现问题
原则上，b1选择拔节期DEM，b2选择平地DEM，直接计算即可。但是发现，选择一个数据后，另一个会消失。
图 5 波段选择前
图 6 波段选择后
（5）分析原因
查看两景图像的头文件。发现拔节期的维数为20541 x 50271 x 1，平地的维数为20548 x 50282 x 1。两景图像的像素无法精确地一一对齐，导致无法实现相减计算。
图 7 维数差异
（6）改进思路
分析数据，发现图像存在一个大范围的黑边，且是无效数据-32767.0。通过裁剪一个图框，将两景数据精确地配准起来，应该可以解决这个问题。
图 8 黑边像素
Part3试验二：数据规整化
（1）绘制感兴趣区
在平地DEM数据浏览窗口，打开感兴趣区。
图 9 感兴趣区
选择全局浏览窗口，绘制感兴趣区。
图 10 全局窗口
在全局窗口绘制出整体区域，尽量多包括一些边缘像素，防止有效数据被裁剪掉了。点右键完成边框的绘制。
图 11 绘制农田范围
保存这个感兴趣区。
图 12 保存感兴趣区
（2）平地数据裁剪
选择感兴趣区裁剪图像。
图 13 保存感兴趣区
选择平地数据。
图 14 选择平地数据
选择像元，设置红框外的像素值为0，命名1_pingdi，点击OK。
图 15 选择平地数据
（3）拔节期数据裁剪
选中感兴趣点集合。
图 16 感兴趣区选中
将ROI数据格式导出为EVF格式。
图 17 到处ENVI标准矢量格式
将感兴趣导出，矢量图层命名为：sameRegion。
图 18 设置保存选项
把同样区域的图层文件，叠加到拔节期数据上。
图 19 矢量数据叠加
可以看到图框的范围。
图 20 重叠区域设置
选择裁剪工具。
图 21 裁剪感兴趣区
选择拔节期数据。
图 22 数据选择
设置相应的参数，完成对拔节期数据的裁剪。
图 23 图层选择
Part4株高计算的实现
（1）波段运算
在Bandmath处，输入b1*1.0-b2*1.0。
图 24 波段运算设置
可以正常计算。
图 25 计算成功
至此，得到株高的计算结果图。建议在ArcGIS里面进行相应的制图。也可以在ENVI里面进行大致的制图分析。
（2）调整计算系数
由于植株的高程变化较小，仅仅为万分位级，制图时很难有效区分。因此，将小数点进行后移4位处理。
图 26 株高数值过小
在Bandmath里输入：b1*10000.0
图 27 小数点后移操作
选择文件。
图 28 保存文件
（3）密度分割
加载新生成的文件，选择密度分割。
图 29 制图前密度分割
根据数据情况，生成密度分割结果文件。
图 30 密度分割结果文件
（4）制图结果
得到整片农田的株高变化结果图。
图 31 DEM差值计算实现农作物株高计算的结果图
Part5结论与讨论
在农作物播种前，获取一下农田的本底高程，再在作物的各个生长期，分别获取其数字表面模型，可以掌握整片农田的长势情况，是一项重要的作物表型研究方法。文中简单介绍了相应的实现操作方法，对相关领域研究具有启发意义。
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