ENVI实验报告[五篇材料]

第一篇：ENVI实验报告

一、实验目得 ENVI 就是一套功能齐全得遥感图像处理系统,就是处理、分析并显示多光谱数据、高光谱数据 与雷达数据得高级工具。此次实习主要就是学习一些关于 EＮVI得基本操作,如:图像预处理,影像分析,图像增强,几何校正,监督分类以及专题制图等步骤。

二、实验数据 LE714402９20００２6８SGS０0.tar.gｚ ELEVATＩON＿SＯURCE = ”ＧLS2000“

PROCESSＩNG_SOＦTWAＲE ＝ ”LPGS_9。1＂

EＰHEMEＲIＳ_TYＰＥ = ＂DEFIＮIＴＩＶE＂

ＳPＡＣECRＡFT＿ID = ”Ｌａndsat7＂

ＳENSOR_ID = ”ETM+“

SENＳOR_MODＥ = ”SＡM＂

AＣQＵISIＴION_ＤAＴE = 200０—09—24

WＲS_PATH = １4４

ＢAND_CＯMBＩNATION = ＂1２34５6６７8”

ＰRＯDUＣT_UL_CＯRNER_ＬAT = 4５、5７8682８

PRODUＣT_UL＿CORＮＥR_LON = ８４。０75０064

PＲODＵＣＴ_UR＿CORNＥR_ＬAＴ = ４5.61579６4

ＰRODＵCT＿UR＿COＲNER_ＬON = 87.2821725

PROＤUＣT_LL_COＲNER＿LAＴ ＝ ４３。５718357

PＲODUCＴ_LＬ_CＯＲNEＲ_LON = 8４、1739９７２

PRODUCT_LR_COＲＮER_LＡT = ４3、606４5２５

PＲODUCT_LR＿CORNＥR＿LON = ８７.27２6０７３

PRODUCT_UＬ_CＯRNEＲ_MAPX ＝ 271８00、000

PRODUCT＿UL_CＯRNＥR_MAPY = ５051400.0０0

PROＤUＣＴ_UR_CORNＥR_MAPX = 522０００。00０

ＰRODUCT＿ＵＲ＿CORNER_MAＰY = 5051400、00０

PRODUCT_LL_CORＮER_MAPX ＝ 27１800、0００

PＲOＤUCT＿LL_CORＮER＿MAPY = 482８20０、000

PRODUCT_LＲ_CORNEＲ＿ＭAPX = 52２０00、００0

PRODUＣT＿LR_ＣＯRNＥR_MAPＹ ＝ 482８2０0.0０0 三、实验内容

1。遥感数据下载

2、数据格式转化及多波段得合成３.图像边框得裁剪

4、图像得镶嵌

6、图像几何校正

7。裁剪

８.监督分类

9、专题出图 四、实验步骤 １、遥感数据下载

输入地名及日期,搜索符合自己通途得数据,查瞧并下载

2。数据格式转化及多波段得合成 由于下载图像得格式 tiｆ格式,需要转成ｉmg 格式、并将单波段融合成为多波段,这一步在 erdaｓ中完成。

ｔif 转ｉmg

单波段融合成多波段

3.图像边框得裁剪 通过主图像窗口-ｔoolｓ－region of interｅst－rｏi tool,然后自己在图像上定义出一块感兴趣区(实际中难于确定严格准确得裁剪界限)、4。图像得 镶嵌 Map →m ｏsa ｉcking →georeferenced

启动镶嵌模板

６.图像几何校正

设置参数,参数在原始数据中得 tｘt 中可以查瞧

启动校正模块, 并利用 google 地球进行校正

7、裁剪

分别打开需要裁剪得图像与所在区域得 shaｐefｉle 文件 将矢量文件转成 ROI

用 利用 ROI 裁剪图像 选择主菜单→baｓｉc toolｓ→ｓubsｅｔ data ｖiａ ROIＳ,选择裁剪图像 在 spatial suｂset viａ ROＩ paraｍeters 中,选择由矢量生成得ROI,在“Ｍask pixels ouｔsｉde of RＯI？”项中选择ｙes,Mａsk Bａckｇroｕnd Ｖaｌuｅ为 0。监督分类 打开裁剪后得图像,以 以 RGB:543 显示, 在ｄi ｓpl择 ａｙ中选择 Oveｒ ｒlay →Regi ｏn ｏf ｉｎt ｅr ｅst

样本选择完成后,在 Option→pute ROＩ Ｓｅparabilｉty,选择分类图像,查瞧分离性 Inpｕｔ Fｉlｅ: 裁剪

ROＩ Name:(Ｊｅffｒies－Ｍatusiｔa, Ｔraｎsｆoｒmeｄ Dｉvergｅncｅ)

水体 ［Bｌｕｅ] 36084 poinｔs:

农田 [Gｒeen］ 1812２ ｐoinｔs:(2.0000０00０ 2.00000000)

沙漠 [Siｅnｎa］ 20０3３3 poinｔs:(１。9９973178 2.０00000０0)

未利用土地 ［Orｃｈid] ５78０5 ｐoiｎts:(１、９9９99４94 2.０000000０)

山体 [Purpｌe］ 3５5228 ｐoｉntｓ:(1.98296692 2、00000000)

农田 [Greｅｎ] 18122 pｏintｓ:

水体 ［Bluｅ] 36084 points:(2。00000０00 2、00０00０0０)

沙漠 ［Sieｎnａ］ ２０0３３3 poｉnts:(1、９９954８20 １。9９999924)

未利用土地 [Orｃhid］ 57805 points:(２、000０00０0 ２、0０００0000)

山体 ［Purｐle］ ３552２8 poinｔs:(1、9８7４47１0 １。99928798)

沙漠 ［Siｅnna] ２０033３ ｐoｉntｓ:

水体 ［Ｂluｅ］ 3６08４ points:(1.9９９７3178 2、０00000００)

农田 ［Greｅn］ 18122 ｐoｉnts:(１.9995４8２０ 1、９9999924)

未利用土地 [Orcｈiｄ］ ５7805 ｐｏinｔs:(1、98700177 2.００00０0０0)

山体 ［Puｒplｅ］ 3５５228 ｐointｓ:(１、８４6３5561 1、96５24858)

未利用土地 [Ｏｒchｉｄ］ 57805 points:

水体 ［Bｌue］ 36084 poinｔs:(１、9999９494 2、００00000０)

农田 [Green］ １812２ poinｔs:(2.000０0000 2。0000000０)

沙漠 ［Sｉｅｎnａ] ２0０333 ｐoints:(1、98７0０177 2、000000０0)

山体 [Purple] ３５５228 pｏiｎｔs:(1、9９９873１9 2。０0000000)

山体 ［Ｐｕｒplｅ］ 355２28 pｏｉnｔs:

水体 ［Ｂluｅ] 360８4 poiｎts:(1、９8296692 2、0000０000)

农田 ［Ｇｒeen] １8122 ｐｏints:(1.9８744710 1.99９28798)

沙漠 [Sｉenｎa］ ２00３33 pｏｉnts:(1。8463556１ １.9６524８58)

未利用土地 [Ｏrchiｄ］ 578０5 ｐｏints:(1.９9987３1９ 2、０００0０000)

Pａiｒ Sepaｒation(leaｓt to mｏst);

沙漠 [Siｅnna］ 2０0333 pointｓ ａnd 山体 ［Purple］ 3５5228 pｏints — 1、８46３55６1

水体 ［Bluｅ］ ３6０84 poinｔs aｎd 山体 [Ｐurｐle] ３5５２28 pｏints-1、9829６69２

沙漠 [Ｓｉenna］ 20033３ ｐｏinｔs aｎｄ 未利用土地 ［Orchid］ 5７805 ｐoints — １、9８7０0１7７

农田 [Green] 18122 ｐoints and 山体 ［Pｕrｐle］ 3５5２２8 ｐoints － 1、987４4７1０

农田 [Gｒｅｅｎ］ 18122 ｐoints and 沙漠 [Sieｎnａ］ 2００333 poｉｎｔs-1、999５4８２0

水体 ［Blue］ 360８4 ｐoiｎts and 沙漠 [Sｉenｎa］ 2003３3 ｐｏｉｎts — 1、９９973１78

未利用土地 ［Orchiｄ］ 57８05 points and 山体 ［Purpｌｅ] 35522８ ｐoｉnｔs — １.9９987３１９

水体 [Bｌue] 360８4 pｏiｎｔs ａnd 未利用土地 [Oｒchid] 5７8０5 pointｓ — １、９９99９４94

水体 [Bluｅ］ 3６084 ｐｏinｔs and 农田 ［Ｇreｅn] １8１22 poｉnｔｓ — 2。０0０00０00

农田 [Ｇｒeen］ 181２2 points and 未利用土地 ［Orchｉd］ 5７８05 poinｔｓ-2、０00０00０0

分类统计结果

分类精度评价混淆矩阵 Confusｉon Ｍatrｉｘ: Ｈ:12３4５6＼jianｄu

Overall Accuｒaｃy =(６460２6/6６７344)

96。805５％

Ｋapｐa Coｅｆfiｃiｅnt = ０。94８6

Gｒｏunｄ Truth(Pixelｓ)

Ｃlasｓ

水体

农田

沙漠

未利用土地

山体

Ｕnclassｉｆｉed

０

0

0

0

０

水体 ［Bｌｕe］ 3

359２２

0

0

0

286

农田 ［Greeｎ]

７５

17907

０

１9

沙漠 ［Ｓienna]

3４

１95813

５36

1558０

未利用土地 ［Ｏ

0

２１66

５7269

0

山体 [Ｐuｒplｅ］

154

230６

０

３39115

Totａｌ

３60８4

１8１22

2０0333

５７８05

355000

Grｏund Truth(Ｐixels)

Cｌａｓs

Total

Uｎclassｉｆｉed

0

水体 ［Bｌｕe］ 3

３6２０8

农田 ［Ｇreｅｎ]

18０49

沙漠 ［Siｅｎｎa］

2１２024

未利用土地 ［O

594３9

山体 [Ｐuｒple］

341624

Toｔal

6６7３44

Ｇrｏuｎd Trｕtｈ(Ｐｅrcent)

Claｓs

水体

农田

沙漠

未利用土地

山体

Uncｌaｓsifiｅｄ0、0０

0。0０

0.00

０.０0

0.00

水体 ［Bluｅ］ 3

9９。５5

0。00

０。００0、00

0.0８

农田 [Gｒeen]

0、2１

9８.8１

0.０2

0。00

０.0１

沙漠 ［Sienna]0、090、34

97。７4

0.93

4.39

未利用土地 ［O

0。01

０.00

1、０8

99.0７0、00

山体 ［Purpｌe］

0、１4

0。8５1、15

０、00

95。5３

Ｔoｔal

100.00

100.00

1０0.00

100.00

100、００

Grounｄ Truth(Ｐercｅnt)

Class

Total

Unclａssified

0。０0

水体 ［Ｂluｅ] ３

5。4３

农田 ［Green]

２。７0

沙漠 [Sienna]

3１。77

未利用土地 [O

8、９1

山体 [Ｐuｒplｅ]

51。19

Total

１００、00

Ｃｌass

Ｃommisｓion

Omｉssion

Coｍｍｉｓsio

ｎ

Ｏmiｓsion

(Pｅｒcent)

(Ｐｅrcenｔ)

(Pｉｘeｌs)

(Piｘeｌｓ)

水体 [Ｂｌｕe］ 3

0。79

0、４5

２86/36２08

162/3６084

农田 ［Grｅｅn]

０.7９

１、1９

14２/18049

21５/18122

沙漠 [Sienna］

7、６５

２。26

1６211/21２024

4520/20０３33

未利用土地 [Ｏ3、65

0、93

21７0/59439

５３6/5７805

山体 ［Ｐuｒple]

0.73

4.47

2５09/3４1624

1５８85/３5500０

Clasｓ

Prod.Acc、Uｓeｒ Aｃc。

Prｏd。

Ａｃc.User Aｃc.(Percent)

(Ｐeｒcent)

(Pixeｌs)

(Ｐｉxeｌｓ)

水体 ［Blue] 3

99、55

99。２1

３５９２2/36084

3５922/36208

农田 ［Ｇreeｎ］

9８、8１

9９.21

1７907/1８１22

17907/1８049

沙漠 ［Sｉenna]

97、74

９2.35

195８13/２0０33３

195813／21202４

未利用土地 ［Ｏ

９9。07

９6.35

57２69／5７805

57269/５9439

山体 [Purplｅ］

９５。5３

9９、２７

3391１５/3５5０00

339１1５/３4１624

9。专题出图 1、虚拟边框设置 1)在主显示窗口菜单栏中选择File → Prefeｒenceｓ,打开Displａｙ Paraｍｅters对话框,设置虚拟边框得边界值与颜色、２)点击OK完成虚拟边框得设置。

2、公里网设置

EＮＶＩ 支持同时显示像素公里网、地图坐标公里网以及地理坐标(纬度/经度)网。

添加或修改地图影像公里网:

1)主显示窗口菜单栏中选择Ovｅrlay → Ｇrｉｄ Lines。

打开Ｇrｉｄ Ｌiｎｅ Ｐａｒaｍｅters对话框中,显示默认得公里网设置、2)设置公里网属性参数。

选择Ｏptionｓ → Ediｔ Mａp Ｇｒiｄ Attrｉｂutｅｓ或Ｅdit Geogｒａｐｈic Attｒibutes获 Edit Pｉxel Ａtｔributeｓ修改所选公里网得属性 ３)点击OK,完成参数设置。

4)在Ｇriｄ Line Pａrameｔｅrs对话框中,点击Apply将新得公里网应用到影像图中、3、注记要素操作 １)在主显示窗口菜单栏中选择Overｌaｙ → Annｏｔatiｏn,打开Aｎnotａtion对话框。

2)从Annotaｔioｎ对话框菜单栏得Ｏbｊｅｃt下拉菜单中选择所需得注记要素。

3)选择Imagｅ单选按钮指定注记放置得窗口。

4)在主显示窗口鼠标左键点击注记要素放置得位置,点击鼠标右键锁定注记得位置、５)编辑注记要素。

ａ、移动注记要素 菜单中选择Obｊｅcｔ → Seｌectｉon／Ediｔ,用鼠标左键拖画出一个矩形框选择待移动得注记要素。通过点击小圆柄并拖放可以重

新设置注记要素新位置。

ｂ、修改注记要素得属性 菜单中选择Objecｔ → Selｅcｔion/Ｅｄit,用鼠标左键拖画出一个矩形框选择待修改得注记要素。在Ａnnｏtａtiｏｎ对话框中修改注记要素得属性。

c、删除或复制注记要素 菜单中选择Oｂject → Selectｉｏｎ/Ｅｄｉt,用鼠标左键拖画出一个矩形框选择待修改得注记要素、选择ｓelｅcｔｅd → Ｄeleｔe 或 Dｕplicatｅ,删除或复制注记要素。

6)点击鼠标右键重新锁定注记位置。

４、指北针

1)从Aｎｎotatｉon

对话框菜单栏中选择Oｂｊｅｃt→ Sｙmbol、2)鼠标左键点击Foｎt 按钮得下拉菜单,选择ＥＮＶI Ｓｙmbols、从表中选择需要得指北针,并设置指北针得大小、方向、颜色等属性。

5、地图比例尺 1)在Ａｎｎotａtion 对话框中,选择Ｏｂjｅct → Ｓcａｌe Bａr、2)在Anｎotａtion对话框中设置比例尺得单位、比例尺分隔得数目、字体、大小等参数。

3)鼠标左键点击主显示窗口中放置地图比例尺得位置,鼠标右键

锁定注记得位置。

６、图例 1)在Annｏtation 对话框中选择Objecｔ → Mａｐ Kｅｙ。

2)选择Edit Map Key Ｉｔeｍｓ来添加、删除或者修改单个得图例项。

3)使用鼠标左键放置图例,使用鼠标右键锁定图例得位置。

四、保存 １、Fｉlｅ → Sａｖe Image As → Ｉmage Ｆile,打开Ｏuｔput Ｄispｌaｙ to Iｍaｇe Ｆiｌe对话框、2、在Out 列表框中选择输出得文件类型jpg或tｉff、

第二篇：ENVI学习总结报告

ENVI/IDL学习总结报告

XX部 XXX 本部门组织XX月XX日至XX日前往XX大学参加为期五天的ENVI/IDL学习，本人受益匪浅，收获良多。下面介绍一下学习内容，并结合现有的工作发表一下心得体会。

一、软件简介

ENVI是一个完整的遥感图像处理平台，其软件处理技术覆盖了遥感影像数据的各类基本操作和图像分析工具。其优势众多：它将众多常用的图像处理过程集合成流程化的图像处理工具，进一步提高了图像处理的效率；底层开发语言IDL可以帮助用户轻松添加扩展功能，是进行二维或多维数据可视化、分析和应用开发的理想软件工具；ENVI与ArcGIS的整合为遥感和GIS一体化集成提供了一个典型的解决方案，实现了影像数据处理、分析、管理、发布共享的空间信息工程化和流程一体化；企业级服务器产品ENVI Services Engine 能够以Web Services方式组织、创建和发布先进的ENVI/IDL图像分析能力，并部署到任何集群环境或者云平台中，为客户提供在线按需的遥感服务。

ENVI的应用非常广泛，涵盖了科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋，测绘勘察和城市与区域规划等各个领域。

二、学习内容

本次学习的主要内容有遥感软件ENVI的操作与应用以及IDL语言的使用入门，具体包括遥感图像处理基础操作、基于不同场景不同专题的遥感应用、IDL语言快速入门以及基于IDL语言的二次开发等。

1、ENVI部分

在开始具体的软件操作之前，老师首先介绍了遥感影像的一般处理流程以及相关的遥感基础知识，并且简要介绍了常用卫星数据的获取来源和卫星参数。

其次为ENVI软件的基础操作部分，即学习了在ENVI环境下不同文件类型的打开、显示、保存，头文件的编辑以及常用系统设置的修改等基本操作。

后面的学习则是按照五个专题分别讲述ENVI软件的各项操作、功能及其应用： “高分影像的分类和城市绿地信息提取”专题主要学习了利用0.5米空间分辨率的WorldView-2影像通过正射校正、图像融合、快速大气校正、面向对象的信息提取等操作得到城市绿地的分布范围。

“湖泊水质遥感监测”专题学习了利用国产环境小卫星CCD数据反演太湖叶绿素a浓度的完整流程。整个过程涉及环境小卫星的数据读取、图像裁剪、几何校正、FLAASH精确大气校正、实测数据与影像数据的匹配、Excel最小二乘法回归反演模型、Bandmath反演水质参数等内容。

“植被覆盖度反演”专题以两幅北京地区Landsat8影像为数据源，采用改进的像元二分模型详细介绍植被覆盖度遥感估算过程，涉及Landsat8影像大气校正、图像镶嵌与裁剪、NDVI计算与统计、Band Math使用等。

“气溶胶遥感监测”专题介绍了利用MODIS L1B 1KM数据进行气溶胶反演的完整流程，专题涉及了MODIS L1B数据的辐射校正、几何校正、云检测、采用暗像元法（DDV）进行气溶胶反演等内容。此外，专题还学习了如何使用IDL编写的扩展工具来完成相应的任务。“林冠状态遥感动态监测”专题是以两个不同成像时间的Quick Bird多光谱图像为数据源，通过检测影像中黑松树林冠状态的变化来监测森林的健康状况。其具体操作内容为：先面向对象分类提取出林区，并做快速大气校正；然后对不同时相的同一种植被指数作差值运算得到植被指数差，这些植被指数差能反映两个时间段森林林冠变化状况；最后确定一定的阈值范围，阈值范围反映的就是监测区森林健康状况变化情况，即林冠状态的变化，从而提取虫害受灾区域。

2、IDL部分

IDL(Interactive Data Language)语言是第四代科学计算可视化语言,集开放性、高维分析能力、科学计算能力、实用性和可视化分析等特点为一体，ENVI软件便是利用IDL语言开发出来的经典之作。

任何编程开发语言的学习都是一个由浅入深的过程，这次IDL开发部分的培训也是如此，但由于时间有限，同样采取的是专题式教学来传授重点内容：

首先学习掌握了IDL的各类语法基础，包括变量的定义与使用、运算符的使用、数组运算、字符串、指针、结构体、链表和哈希表等结构的定义和相关操作函数的使用；其次学习数据的输入输出，重点关注了ASCII文件，二进制文件，JPEG图像，ENVI HDF头文件等的读写操作；然后学习了如何使用IDL语言以及ENVI提供的二次开发工具对ENVI的功能进行增强，添加新的功能函数或调用ENVI已有的功能，其具体内容有ENVI的波段运算和波谱运算、ENVI Classic功能扩展与二次开发，并介绍了全新的ENVI5.1面向对象的开发模式；最后鉴于难度和时间的限制，老师以演示举例的方式简要介绍了IDL与其他语言混合编程技术，IDL与ArcGIS一体化集成开发技术以及ENVI企业级服务器产品——ENVI Services Engine。

三、体会感想

1、关于ENVI软件和IDL语言开发

从个人的使用经历来看，新版本的ENVI软件在遥感图像处理和分析方面确实有了很大的改善提高。在来到自动化中心之前，我使用过的遥感软件只有Erdas,对此类软件的感受就是慢，而且容易死机。后来因为参与海珠生态城项目而第一次接触ENVI软件，工作电脑上的版本还是年代久远的4.6版，界面和显示都比较简单，交互操作也很不适应，加之电脑硬件配件不高，在运行时经常会有死机退出的现象，这也使我延续了之前的看法。

而本次培训使用的ENVI产品是最新的5.1版本，与Esri合作之后，ENVI在软件界面和显示控制上有了很大的改观，尤其是更符合了ArcGIS用户的习惯，同时考虑到老用户以及部分功能的使用，保留了与传统的操作界面一致的ENVI Classic。此外，新版本增加了对新传感器数据和文件格式的支持，并且对于常用的遥感处理流程，新版ENVI吸收了一些新的算法思想，提供了许多流程化工具箱，使得遥感图像的处理和分析更加简单高效。最后加之中山大学GIS实验室的电脑配置也很好，这次学习过程中的遥感影像处理速度都比较快，而且处理之后的成果也比较好。

对于IDL语言，这次是我第一次接触，两天的学习肯定是不能使人精通的，况且内容跳跃性大，主要还是以熟悉了解为主。但是从介绍的案例来看，随着IDL语言自身的发展，使用IDL扩展ENVI的功能，定制个性化的ENVI软件，或者借助ENVI的接口来做二次开发正越来越被广泛的应用。在个人看来，如果需要在遥感应用的某一领域进行更加深入的研究和学习，大批量的处理分析遥感数据，或者开发相应的遥感处理分析及成果展示系统，那么掌握IDL是必须的。

2、关于本次培训学习内容在实际工作中的应用 这里结合城市规划的需求和已有的工作经历谈一下自己对遥感技术在城市规划中应用的一些想法。

城市规划向来都是遥感技术应用的一大领域。从最基础的正射影像图和各类专题图的制作、城市土地利用的监测评价、违章建筑的督察管理、城市植被覆盖度调查到城市历史变迁动态研究、城市水系分布变化监测、城市道路网络分析、污染源分布点调查、气溶胶监测和城市热岛效应分析，这些都是遥感技术在城市规划管理方面的具体应用。

1)应用现状

目前遥感影像在部门实际工作中的应用还有所欠缺。这是因为数据库里的遥感数据都是经过校正融合拼接后的高分辨率影像图，信息丢失量过大，可分析利用的信息太少，通常只适合通过数字化的方式来制作地形图、影像线划图，或直接作为其他专题地图的底图显示，而难以实现太多直接利用影像的分析应用。

以海珠生态城项目为例，利用现有数据库中的真彩色正射影像，仅能够进行地物简单分类，且得到的结果不仅不够理想，还需要耗费大量人力和时间对分类后的结果做修改，反倒不如直接目视解译并数字化得到的分类结果。而假使采用的是包含了近红外波段的高分辨率多光谱影像，则能够通过计算出归一化植被指数（NDVI）更快速准确的提取出城乡绿地的分布范围，并结合影像纹理了解城乡植被的种类，调查植被的健康状况，对城乡的绿化用地、耕地、林地等进行保护和监管。

2)愿景展望

如今我国大力发展遥感和卫星事业，连续发射了高分一号，高分二号两颗高分辨率卫星，意在为各级政府，科研部门提供高精度、宽视场的空间观测服务。尤其是刚刚发射的高分二号，是目前我国分辨率最高的光学对地观测卫星，具有米级空间分辨率、高辐射精度、高定位精度和快速姿态机动能力，主要用户定位为国土资源部、住建部、交通运输部、林业局等，并为土地利用动态监测、矿产资源调查、城乡规划监测评价、交通路网规划、森林资源调查、荒漠化监测等行业和首都圈等区域应用提供服务支撑。

随着我国对高分影像的大力推广，本部门以后可以周期性获取到更多拥有丰富信息的卫星和航空影像，从而能够参与实现更多基于遥感影像的城市规划应用。为了实现以上的应用，可以利用ENVI与ArcGIS一体化集成开发的解决方案来完成，具体实施可以参照ENVI应用集锦中的城市遥感动态监测管理系统案例。

由此设想我们可以建立自己的城市遥感动态监测系统，以中心现有GIS平台为基础，3S 技术一体化为核心。由现有的基础地理信息数据库、遥感影像数据库、城乡规划数据库和项目审批数据库等组成系统所需的数据库。由ENVI/IDL提供处理和分析遥感数据的工具，ArcGIS Engine 提供的叠加分析、缓冲区分析等GIS分析功能，实现土地利用信息的分类提取，对城乡植被各个监测指数的计算分析；实现多时相的城乡影像数据之间、单一时相遥感影像数据与规划编制、规划审批成果之间的变化图斑提取；实现对城乡总体的影像范围变化的提取，并准确快速地获取其空间特征。然后通过图斑核查和实地测量，及时了解城市的土地利用变化情况，掌握城市建设中与规划不符的情况；通过叠置分析了解城乡空间结构的动态变化，包括扩展变化的主要方向、速度及规律，分析城乡交通建设、政策法规、经济投资区的建设和当地的自然地理环境对城市扩展速度和方向的影响。最后结合统计功能，综合各调查结果，制作专题地图成果，为城乡规划的监察和管理服务。

最后，对于刚刚接触和学习ENVI/IDL的我而言，首要还是熟练掌握此类软件的使用和开发，为了可能到来的工作任务做好准备。

XXXX年XX月XX日

第三篇：ENVI实验心得

ENVI实验心得

姓 名：

学 号：

班 级：

专 业：

ENVI——完整的遥感图像处理平台ENVI(The Environment for Visualizing Images)是美国Exelis Visual Information Solutions公司的旗舰产品。它是由遥感领域的科学家采用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。它是快速、便捷、准确地从影像中提取信息的首屈一指的软件解决方案。今天，众多的影像分析师和科学家选择ENVI来从遥感影像中提取信息。ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等领域。

通过本次实验，我学习了ENVI软件的简单使用方法，了解了ENVI软件的一些常用功能。通过利用ENVI软件处理遥感图像，更加深入地学习了遥感方面的基础知识，对遥感应用的研究有了更深层次的理解。

比如，三个波段复合而成的彩色图像含有的信息要多于单波段的图像，而且彩色图像更加直观、鲜明，所以图像复合及假彩色处理是遥感图像处理的常用手段。另外，利用遥感图像可以对图像内场景进行分类，显示出不同类别地物在空间的分布情况。这也就是遥感可以应用于地物探测、识别的原因。

同时通过对ENVI软件的不断熟悉和操作，让我学到很多，ENVI作为对遥感学习的初步入门软件，熟练地掌握是必须具备的技能，在学习中，我遇到了很多困难，看到很多未知的，不解的知识，还有自己原先掌握的知识的困惑，很庆幸，我能够和同学交流体会，去图书馆，上网查询，让我体会到学习的乐趣，相信随着对遥感越来越多的接触，我会学到更多，相信这次实习在我将来求知的路上会起到不小的促进作用。并且我总结了一些ENVI的优势。，ENVI具有以下几个优势：

1.先进、可靠的影像分析工具——全套影像信息智能化提取工具,全面提升影像的价值。

2.专业的光谱分析——高光谱分析一直处于世界领先地位。

3.随心所欲扩展新功能——底层的IDL语言可以帮助用户轻松地添加、扩展ENVI的功能，甚至开发定制自己的专业遥感平台。

4.流程化图像处理工具——ENVI将众多主流的图像处理过程集成到流程化（Workflow）图像处理工具中，进一步提高了图像处理的效率。

5.与ArcGIS的整合——从2007年开始，与ESRI公司的全面合作,为遥感和GIS的一体化集成提供了一个最佳的解决方案。

第四篇：ENVI实习报告

第三章

1、用envi打开图像截图： File→Open image file

2、找出图像的最大值、最小值、均值、方差： 在主图像窗口中：右键→Quick Stats

3、找出图像的直方图：

在统计窗口中：Select Plot→Histogram：All Bands

4、找出图像的像素值：

在主图像窗口中：Tools→Spatial Pixel Editor

第四章

1.全色图像

可用波段列表中：Gray Scale→Load Band

2、彩色合成图像

可用波段列表中：RGB Color选择波段3、2、1（真彩色）→Load Band

3、密度分割

在主图像窗口中：Tools→Color Mapping→Density Slice

4、直方图拉伸：

在主图像窗口中：Enhance→Interactive Stretching→在弹出的窗口中：Stretch-Type→任选一种图像增强方式

5、直方图匹配 另外打开一幅不同的图

在原主图像窗口中：Enhance→Histogram Matching→在Histogram Matching Input parameters 窗口中：在Match To中选择想匹配的图像，在Input Histogram 选择直方图的来源：Image、Scroll、Zoom、Band、ROI→OK

第六章

1、傅里叶变换

ENVI主菜单：Filter→FFT Filtering→Forward FFT→在正向傅里叶变换图像文件窗口中选择图像文件→OK

2、主成分变换：

ENVI主菜单：Transform→Principal component→Forward PC Rotation→Compute New Statistics and Rotate

3、缨帽变换

ENVI主菜单：Transform→Tasseled Cap

4、代数运算

ENVI主菜单：Basic Tools→Band Match

5、彩色变换

ENVI主菜单：Transform→Color Transforms→RGB to HSV

第七章

滤波操作

ENVI主菜单：Filter→Convolutions and Morphology

第九章

1、监督分类（1）、创建感兴趣区

主图像窗口：Tools→ Region Of Interest→ROI Tool，进行感兴趣区域的创建，如下一共创建了林地、草地、沙地、裸地、耕地、其他6种感兴趣区。可以使用 ROI Tool窗口中的Off来关闭绘制感兴趣区域的状态。这样可以方便的在主影像窗口进行其它操作；在非常小面积的地域选择感兴趣区域时可以，使用Zoom影像窗口来绘制。

（2）、分类评价

感兴趣区可分离性分析

ROI Tool窗口中：Options→Compute ROI Separablity

3）、监督分类分析

Classification→Supervised→Maximum Likelihood

（4）、分类后处理 混淆矩阵：

2、非监督分类 Isodata原理

ENVI主菜单：Classification → Unsupervised→ Isodata.非监督分类合并：

第五篇：实验报告

实验报告

固体碱催化剂KF/CaO-MgO-Fe3O4的制备与表征

摘要：采用在制备复合物CaO—MgO的过程中加入一定量磁性基质Fe3O4来制备磁性复合物CaO—MgO—Fe3O4，再以等体积浸渍法负载KF，制备了负载型磁性固体碱催化剂KF／CaO—MgO—Fe3O4，并将其用于催化菜籽油与甲醇酯交换反应制备生物柴油。重点考察催化剂制备条件对酯交换反应的影响。实验结果表明,在m(CaO)：m(MgO)=9:

1、KF负载量为载体质量的20％和500℃焙烧2h制备的催化剂具有较好的催化活性，酯化率达98.4％。磁性催化剂具有多孔结构，孔径在100nm左右，催化剂粒径(30—50)nm，是负载型磁性纳米固体碱催化剂。

关键词：磁性纳米固体碱；生物柴油；复合氧化物催化剂；磁性纳米复合氧化物催化剂

1.时代背景

生物柴油是一种典型的“绿色能源”，它是以植物油、动物油、餐饮废油等为原料制成的液体燃料，是一种清洁的可再生能源，是优质的石油替代品。大力发展生物柴油，对经济可持续发展，推进能源利用，控制城市空气污染，减轻环境压力具有十分重要的战略意义。

能源是经济社会发展的重要动力，面对全球经济的迅速发展，人类对能源的需求日益增长，中国能源消耗每年以超过10%的速度增长。长期以来，石化燃料一直是人类消费的主要能源。石化能源不可再生，按照目前已探明的世界石油储量和开采速度，全球石油的平稳供应只能维持40.6年。世界石油资源的日益枯竭和世界经济高速发展对石油资源的需求急速膨胀，使得原油的价格日益飚升，厄瓜多尔石油部长预计09年全球原油均价为55一60美元/桶(中金在线，2009)，2009年原油均价或至75美元/桶(中证网，2008)。中国社会科学院2008年4月7日发布的《中国能源发展报告(2008)》蓝皮书中预计，2007一2020年间，中国石油消费仍将保持较高的增长速度，其中2010年和2020年中国石油消费量将达4.07亿吨和5.63亿吨，分别比2006年提高17.42%和62.47%。报告预计，2007年至2010年石油需求年均增长率为4.5%，2010至2020年石油需求年均增长率为3.3%。其中柴油比重将继续提高，由2006年的34%提高到2007年的36%;汽油所占比重将减少;煤油比重保持在3%至4%之间(中证网，2008)。近年来，中国石油消费逐年递增，GDP和石油消费关联度提高、交通运输业迅速发展、企业拥有量快速增加等因素共同推动着中国的石油消费。根据中国石油和化学工业协会的统计，2008年我国原油表观消费量为3.65亿吨，其中进口原油1.79亿吨，对外依存度达到49%。随着农用柴油机械的发展，我国柴油市场的供需矛盾将不断突出，预计到2010年，我国柴油的需求量将超过1.5亿吨。同时，世界柴油需求量占燃料油总量的比例将会继续上升，全球柴油供应量不足的矛盾将不断激化，因此世界各国都把目光放到了石油替代能源—生物柴油的开发与应用上面。生物柴油是一种清洁的绿色能源。生物柴油和常规柴油的性能比较见表1(孙纯和刘金迪，2006)。与普通柴油相比，生物柴油具有诸多优良的环保性能。使用生物柴油燃料，可降低90%的空气毒性，降低94%的患癌率。由于生物柴油的含氧量高达10%，因此燃烧较为充分，排烟少，废气中只有少量一氧化碳和氮氧化合物，没有苯并芘及二恶英等。排放的CO与矿物柴油相比减少约48%，有催化剂时减少约95%，排放的CO2比矿物柴油减少约50%，SO2和硫化物的排放可减少30%，有催化剂时可减少70%以上;燃烧后残炭低，废气中微小颗粒物含量低(0.02%);具有良好的低温发动启动性能，无添加剂冷滤点达一20℃;具有较好的润滑性能，降低了喷油泵、发动机缸体和连杆的磨损率，使用寿命更长;具有较好的安全性能，生物柴油闪点大于100℃，高于矿物柴油，在运输、储存、使用方面十分安全;具有良好的燃烧性能，其十六烷值超过50，燃烧性能优于矿物柴油，燃烧后残留物呈微酸性，可延长催化剂和发动机的使用寿命;生物柴油的生物降解率高(3星期后降解率:生物柴油98%，矿物柴油70%);具有可再生性能，与矿物柴油不同，其原料来源为各种植物油或动物油，原料供应源源不断;无须改动柴油机，即可直接添加使用生物柴油，并且无需另外添设加油设备、储存设备及人员的特殊技能培训;生物柴油以一定比例与石化柴油调和使用，可降低油耗、提高动力，且能减少尾气污染，改善环境质量(邢英和郡怡佳，2006;张良波，2008)。

2001年美国环保署颁布的生物柴油测试报告表明，与石油柴油相比，使用B20(20%生物柴油与80%柴油的混合物)的柴油混合燃料，可以使尾气中的生物柴油催化剂—磁性纳米固体碱的制备及应用烟尘含量降低10.1%，低碳烃降低21.1%，一氧化碳降低11.0%;若使用未掺杂的生物柴油，则可以使致癌物质多环芳烃减少80一90%，一氧化碳减少48%，二氧化硫减少30%一50%，烟度降低75%。生物柴油尾气排放符合欧Ⅲ标准。

国外生物柴油发展现状：能源危机和环境污染等问题的持续存在，越来越呼唤清洁能源的诞生。经科学家数十年的艰辛努力，新型替代能源—生物柴油得到了迅速发展，并己开始规模化使用。近年来，美国和欧盟纷纷制定优惠政策，鼓励本国企业大力发展生物柴油产业，支持农民种植油料作物，并提供高额的财政补贴，对生物柴油给予税收优惠，以提高生物柴油的市场竞争力，其发展势头十分强劲。

美国历来都相当重视能源战略，积极发展可替代能源是美国能源战略中的重要组成部分，作为一种新型替代能源，生物柴油在美国已经发展了相当长的时间。自20世纪90年代初，美国就开始将生物柴油投入商业应用，目前生物柴油己成为该国增长最快的新能源产品。1992年美国制定的能源政策措施中计划，到2010年，非石油的替代燃料要占到进口石油燃料总量的10%。2002年，美国材料试验学会(ASTM)通过了生物柴油标准。

2006年，美国生物柴油产量达2.5亿加仑，并计划于2012年使美国的生物柴油消费量增加到4.62亿升。截至2006年9月，美国共有81家生物柴油厂，另外还有82个项目正在投建或扩建当中。为了进一步鼓励使用生物柴油，美国农业部决定今后两年每年拿出1.5亿美元用以补贴生物柴油等生物燃料的使用。2006年，欧盟生物柴油产能超过600万吨，产量达到420万吨。2007一2010年间，欧盟生物柴油产量将维持33.9%的年增长幅度，并计划在2010年将生物

柴油占欧盟交通能源使用量的比例提高到5.8%，2020年提高到10%。为了增加生物柴油在燃料消费市场的需求量，欧盟于2008年1月提出了相应的议案，要求到2010年欧盟国家生物柴油消费量达到燃料消费市场的10%;另一项强制性目标要求欧盟国家到2012年生物柴油消耗量必须达到燃料总消耗量的6.5%，从而确保实施欧盟生物柴油的长期发展计划，实现环境的可持续性发展。欧盟制定了多项优惠政策鼓励开发和使用生物柴油，如免征生物柴油增值税，并规定机动车使用生物燃料占动力燃料总额的最低比例。德国、法国、意大利、奥地利、比利时、丹麦、匈牙利、爱尔兰、西班牙等国也纷纷开始研究和发展生物柴油，并制定了各自的发展战略，在生物柴油研究开发和产业化方面取得了相当的进展。

德国是目前全球最大的生物柴油生产国，主要采用纯态生物柴油(B100)作为车用燃料，实施免征燃油税政策(邢英和都怡佳，2006)。德国政府大力提倡使用生物柴油，对德国的生物柴油生产企业全额免除税收，使得生物柴油的价格低于普通柴油。2004年德国已有 1800个加油站供应生物柴油，并已颁布了德国生物柴油标准(DIN V51606)。法国对生物柴油的税率也为零，市场上

使用BS生物柴油，在排放控制严格的地区，使用B30生物柴油作为公共交通燃料。在欧洲，意大利是生物柴油使用最广泛的国家，基本上使用纯态生物柴油作为车用燃料，主要用于柴油车辆和农业机械方面。意大利对生物柴油的税率也为零，在国内已普及使用，使用标准是BS。在奥地利，生物柴油的税率为石化柴油的4.6%，目前有3个生物柴油生产厂，总生产能力超过14万吨/年。

葡萄牙的生物柴油生产主要使用菜籽油、大豆油和棕搁油，目前约有6家工厂，生产能力超过30万吨/年。近年来，西班牙也开始大力发展生物柴油产业，目前在建和己建设完成的生物柴油企业约10家，产能约40一60万吨/年，所有这些生物柴油项目建成后，西班牙有望挤入欧洲生物柴油生产四强。芬兰富腾能源公司在芬兰南部城市波尔沃兴建了1家生物柴油厂，于2007年夏季完工并投产，产量约为17万吨/年。拉脱维亚Bio一Venia公司也计划在波罗的海沿岸的文茨皮尔斯建造该国首座大型生物柴油总厂，产量约10万吨/年(段炼，2009)。近年来，阿根廷生物柴油出口量巨大。根据阿根廷农业部的统计资料显示，2007年阿根廷生物柴油出口量达31.9万吨的，其中76%出口给美国，23.7%出口给欧洲;2008年，阿根廷生物柴油产量突破150万吨，生物柴油协会预计，到2010年生物柴油产量将达到220万吨。目前阿根廷约有生物柴油生产厂8家，产能约60万吨/年。阿根廷政府鼓励企业投建生物柴油厂，为生物柴油企业提供优惠的税收措施，希望到2010年可以开始使用5%生物柴油。

在世界市场上，马来西亚逐步上升为生物柴油的主要出口国(段炼，2009)。马来西亚的生物柴油工业兴起于2006年，2006年7月，GoldenHope成立了第一个产能3万吨/年的工厂，2007年上半年，与马来西亚棕榈油委员会(MPOB)又合作兴建了第二个6万吨/年的的分厂。据市场统计，2007一2008年，已经投入运营的生物柴油工厂约12一巧家。到2007年底，这些工厂生产量达到约60一70万吨，到2008年中期约有200一2400万吨。在马来西亚生产的燃料作为Enffue(环境友好型燃料)的品牌被出口到世界各国，如美国、欧盟以及亚太国家。日本从1995年开始研究生物柴油，1999年建立了以煎炸油为原料日产259吨的生物柴油工业化生产实验装置，2003年生物柴油年产量达40万吨，并实施了生物能源“阳光计划”(全球品牌网，2009)。此外，印度有“绿色能源工程计划”(全球品牌网，2009)。加拿大惊呼本国生物能源行业落后于美欧和日本，大力调整政策迎头赶上;目前，瑞士正准备种植10万公顷生物柴油植物，借此解决每年50%左右的石油需求量;南美的巴西、阿根廷、哥伦比亚和亚洲的韩国以及俄罗斯等国也正积极发展生物柴油。

国内生物柴油发展现状：与国外相比，我国生物柴油的研发起步较晚，但发展迅速。目前我国生物柴油各方面的研究都取得了阶段性成果，一部分科研成果已达到国际先进水平，研究内容包括油脂植物的分布、筛选、培育、遗传改良及其加工工艺和设备。海南正和生物能源公司、湖南天源清洁燃料有限公司、四川古杉油脂化工公司和福建卓越新能源发展公司都己开发出拥有自主知识产权的生物柴油生产技术，并相继建成规模超过万吨的生物柴油生产厂，这标志着生物柴油产业在中国大地的蓬勃发展(武彤等，2008)。

我国对可再生能源生产企业也逐渐采取各种采取优惠措施，如减半征收增值税。随着《可再生能源法》的颁布，国家对可再生能源生产的政策也逐步确立，并出台了其他一系列配套细则，如2006年1月国家发改委颁布的《可再生能源产业发展指导目录》、《可再生能源发电有关管理规定》等法律;2006年6月财政部出台的《可再生能源发展专项资金管理暂行办法》;国务院常务会议审议并原则通过的《可再生能源中长期发展规划》等。从“十一五”起，国家和地方就开始在资金和财税两个方面大力支持可再生能源生产企业的发展。我国“十一五”纲要提出要发展各种石油替代品，将发展生物基液体燃料确定为国家产业的发展方向。2007年9月4日，国家发展和改革委员会向全社会公布了我国《可再生能源中长期发展规划》，提出到2010年生物柴油年利用量达到20万吨，2020年生物柴油年利用量达到200万吨。

2001一2004年是我国生物柴油企业发展的起始阶段。2003年，四川古杉油脂化学公司在河北邯郸建成了3万吨/年的生物柴油工厂，这是当时我国建成的最大的生物柴油工厂。截至2003年，我国共有5家生物柴油生产工厂，年生产能力约9万吨，年产量达到4一5万吨，主要以餐饮和食品企业回收的废油为生产原料。2004年我国新建生物柴油项目明显增多，当年开工建设的生物柴油项目主要有:河南星火生物工程公司的5万吨/年项目、福建源华能源科技公司的3万吨/年项目、四川古杉集团本部的3万吨/年项目、山东绿诺新能源公司的2万吨/年项目。此外，还有许多小型生物柴油项目开工建设。

从2005年开始，我国生物柴油产业进入高速发展阶段。到2005年底，我国已有8家生物柴油生产厂，年生产能力超过20万吨，较上年增长一倍多。其中，四川古杉油脂化工公司旗下的三个生物柴油工厂合计年生产能力达到7万吨，成为我国最大的生物柴油生产企业;河南星火生物工程公司的生物柴油年产能达到5万吨，位居全国第二位。2005一2006年我国生物柴油产业发展速度超出市场预期，新开工建设的生物柴油项目共有20多个，其中出现了一批年产5万吨以上的大型生物柴油项目。2006年部分大型生物柴油项目陆续竣工投产，使得我国生物柴油产能迅速增加。国家粮油信息中心统计数据显示，到2006年底，我国已有25家生物柴油生产企业，年生产能力达到120万吨，是2005 年的6倍。2006年我国建成投产的主要生物柴油项目有:安徽国风集团和江苏清江生物能源科技公司年产20万吨的生物柴油项目，这两个企业是目前我国单厂生产规模最大的生物柴油企业;四川古杉集团和山东华鹜集团年产10万吨生物柴油项目;浙江东江能源科技有限公司年产5万吨的生物柴油项目;江苏丹阳河海植物油厂年产4万吨的生物柴油项目;中国生物柴油国际控股有限公司、河南天冠燃料乙醇公司及石家庄金谷生物制品厂年产3万吨的生物柴油项目。

到2006年底，我国生物柴油产能达到300万吨/年，生物柴油产能继续增加，生产企业近50家。其中，江苏碧路生物能源饲料蛋白公司投资建设的年产25万吨生物柴油项目于2007年底建成投产，成为我国最大的生物柴油工厂。2007年我国建成投产的年产5万吨以上的其他大型生物柴油项目主要有:江苏宜兴四海公司巧万吨/年项目;辽宁瑞联科技发展公司、河北富宽油脂集团公司、河南星火生物工程公司、河南天冠燃料乙醇公司上海公司、江苏无锡华宏生物燃料公司、广西柳州明慧生物燃料公司、内蒙古天宏生物能源科技公司及四川古杉集团北京分公司10万吨/年项目;吉林植物油公司和金鹰集团福建莆田公司6万吨/年项目;河北东安实业公司、闻仁德上海环保能源公司及中国生物柴油国际控股有限公司5万吨/年项目。此外，还有许多年产5万吨以下的生物柴油项目建成投产。2007年全国生物柴油产能已达300万吨，但实际产量只有30万吨，增产空间较大。随着我国生物柴油产能快速扩张，生物柴油产量也随之增加。但由于2007年10月份以来国内外食用植物油价格大幅上涨，伴随着废弃油脂的价格也一路攀升，原料竞争加大，生物柴油生产成本提高，导致目前国内已建成的大型生物柴油企业开工率都保持较低水平，国内企业对生物柴油产业的投资热情降低，在一定程度上制约了国内生物柴油产业的发展。2008年新开工建设的生物柴油项目已明显减少，而停建和缓建的生物柴油项目却在不断增加，许多原计划今年扩大产能的企业也大都暂停了改扩建工作。尽管如此，近年我国生物柴油生产能力仍将会继续保持增加的趋势，只是增速开始放缓。2008年国家发改委批准了中石油南充炼油化工总厂6万吨/年、中石化贵州分公司5万吨/年和中海油海南6万吨/年3个小油桐生物柴油产业化示范项目，中国生物柴油的产业化得到逐步推进。四力l古杉、海南正和、福建卓越、重庆华正、北京清研等数十家企业参与生物柴油产业的开发与生产，并取得了一定的成果。到2008年底我生物柴油催化剂—磁性纳米固体碱的制备及应用国生物柴油生产能力至少增加100万吨，达到400多万吨。

近年来，我国相继建成了许多年产量过万吨的生物柴油厂。计划到2010年，我国年生产生物柴油100万吨;到2020年，年产生物柴油将达到900万吨。预计到2010年，我国生物柴油需求量将达2000万吨。面对着巨大的需求缺口，投资我国生物柴油的时机己经出现。

2.磁性纳米固体碱

2.1 磁性纳米固体碱的制备设想：通过一定的方法，将固体碱材料多功能化，即将系列碱土金属氧化物的负载型固体碱催化剂与磁性基质组合制备成系列磁性固体碱催化剂(KF/XO一Fe3O4，X=Mg，Ca，Sr)，赋予固体碱催化剂以磁性，制备出磁性纳米固体碱双功能催化剂，比较该系列催化剂的催化性能，筛选出催化效果较好的催化剂，并研究其在生物柴油制备中的应用。由于氧化钡(BaO)会溶解在甲醇中，并且有毒，因此一般很少研究氧化钡催化制备生物柴油。主要研究内容如下:(l)磁性固体碱催化剂的制备采用等体积浸渍法，研究了催化剂(KF/XO一Fe3O4,X=Mg，Ca，Sr)制备条件的优化(KF/XO的质量比、焙烧温度和焙烧时间)，并采用透射电镜(TEM)、低温从吸附一脱附、X一射线粉末衍射(XRD)、拉曼(Raman)、Hanunett指示剂和振动样品磁强计(VSM)等手段对催化剂进行表征。(2)筛选出催化效率较好的催化剂，进一步研究其在生物柴油制备中的应用，包括优化酯交换反应条件(催化剂用量、醇/油摩尔比、反应温度和反应时间)，催化剂耐酸耐水性能和催化剂回收、重复使用和再生。初步探讨催化反应机理。(3)初步设计生产工艺流程和磁性分离管。2.2 磁性纳米固体催化剂的制备：以共沉淀法、等体积浸渍法和焙烧法制备催化剂。以n(Na2CO3)：，n(NaOH)=3：1的溶液为底液和沉淀剂，称取一定比例的无水CaCl2和MgCl2·6H20，混合加人蒸馏水，搅拌至完全溶解，置于恒压滴液漏斗。400 r/min进行搅拌，控制滴液速率为l滴/s。滴加完毕后，60℃陈化6h，停止搅拌，静置1h，抽滤，洗涤至无杂质离子，马弗炉900℃焙烧4 h，得到钙镁复合氧化物载体。取一定量的载体粉末，以一定比例的KF溶液等体积浸渍，一定温度下焙烧一定时间，即得负载型KF／CaO—MgO固体碱催化剂。

2.3 磁性纳米固体碱的研究结论：采用共沉淀法，以钙和镁氧化物为复合载体，制备负载型纳米固体碱催化剂KF/CaO—MgO，在m(CaO)：m(MgO)=9：

1、KF负载量为载体质量的25％、焙烧温度600℃和焙烧时间3 h的条件下，制备的催化剂催化活性最高，酯化率达到95％以上。因此，磁性固体催化剂制备生物柴油是成功可行的。磁性固体催化剂是一种高效的环境友好催化材料，是在固体催化剂上负载磁性基质，使其不仅具有磁性功能而且具有碱性的催化功能的双重功能。这种催化剂具有较高的催化活性；易与反应体系分离回收，具有可再生能力；对环境友好，对反应设备没有腐蚀。

3.复合氧化物固体碱催化剂的研究

水滑石经煅烧后形成的复合氧化物中二价金属离子和三价金属离子分散均匀，可形成与无水碳酸钠碱强度相当的固体碱；通过调节水滑石中所含双金属离子的种类以及配比可对其碱强度和孔径分布实现有效调节。据报道，以水滑石煅烧制得的复合氧化物作为非均相催化剂可用于催化制备生物柴油，如David G Cantrell等用醇油物质量比为30：1，反应时间为3 h，在60℃下油脂转化率最高为74．8％；Wenlei Xie等。在催化剂用量为油重的7.5％，醇油物质量比为15：l，反应9 h后，油脂转化率为67％；陈和等在230℃，醇油物质量比12：1，催化剂用量为棉籽油油重的2％条件下，反应3 h后甲酯收率达到90％以上；Chawalit N等以Ca—Zn复合氧化物为催化剂，在60℃，101.325 kPa，醇油物质量比30：1，催化剂用量为油重的10％，反应1h后甲酯收率达94％；颜姝丽等将Zn／A1类水滑石的煅烧产物用于菜籽油一甲醇酯交换反应，发现具有较好的催化活性；齐涛等通过调节Zn／Al类水滑石中Zn／Al物质的量比，在200℃，2.5 MPa，醇油物质的量比为42：1，催化剂用量为油重的1.4％条件下用于催化菜籽油甲醇酯交换反应，菜籽油转化率达到80％。以水滑石煅烧制备的复合氧化物作为碱催化剂应用于生物柴油酯交换反应具有较高活性，但较大醇油比和较长反应时间限制了其在工业的应用。在前期研究基础上，通过共沉淀法，合成Zn／Al=4的复合氧化物，考察并优化了该固体催化剂在亚临界条件下催化菜籽油一甲醇酯交换反应的工艺条件以及高FFA和水含量对其催化反应的影响。Zn／A1复合氧化物催化生物柴油酯交换反应（齐涛 鲁厚芳 蒋炜 梁斌；四川大学化工学院）所得结论：1.用共沉淀法合成了Zn／A1为4的LDH，XRD分析表明样品具有较好的单一类水滑石结构。样品于400℃煅烧处理8 h后，对亚临界条件下菜籽油一甲醇的酯交换反应具有较好的催化活性。2.以Zn／A1复合氧化物为催化剂，在反应温度200℃，醇油物质量的比为24：1，搅拌转速为400 r／min，压力为2.5 MPa，催化剂用量为菜籽油油重的1.4％条件下，反应90min，菜籽油转化率可达84.25％。在催化酯交换反应中，该催化剂对FFA和水分具有一定的耐受能力。在FFA含量为油重的6％，水质量分数为10％时，油脂转化率仍在80％以上。

除此之外，下面有两例有关“复合氧化物催化剂”的研究进展。

Ca／Al复合固体碱催化剂用于生物柴油的制备(孙广东 李瑞娇 吴谋成；华中农业大学生物质能研发中心，食品科学技术学院)所得结论: 1.采用菜籽油为原料．自制固体碱催化剂制备生物柴油的试验条件为醇油摩尔比为12：1。催化剂用量为原料油质量的10％。反应时间9h，反应温度65℃，在此条件下收率90％以上。2.由于采用固体催化剂，非均相反应所需时间比传统采用液体酸或碱的时间长．但后处理大大简化．副产物甘油极易分离．避免了环境污染和有用化学品的流失。3.自制固体碱催化剂经过简单的处理后可重复使用。其生物柴油的主要指标达到了相关标准。

固体碱SrO—La203催化大豆油合成生物柴油(淳宏 谢文磊；河南工业大学化学化工学院)的研究：用共沉淀法制备了SrO—La2O3，复合氧化物固体碱催化剂，用于催化大豆油与甲醇的酯交换反应，并考察了催化剂制备方法及制备条件对大豆油转化率的影响。结果表明，采用共沉淀法、以氨水为沉淀剂，催化剂中Sr与La摩尔比1.5：1，催化剂焙烧温度973 K条件下显示出固体碱催化剂的最佳催化活性和稳定性。考察了酯交换反应条件对大豆油转化率的影响，结果表明，在甲醇沸点温度下，醇油摩尔比15：

1、催化剂用量占反应物总量3％、反应时问4 h的最佳条件下，大豆油转化率最高达92.63％。考察了SrO—La203，固体碱催化剂重复使用性能，结果表明，当催化剂重复使用3次后，再用773 K温度活化2h，催化剂活性仍保持90％以上，经5次重复利用后大豆油转化率仍能保持在90％左右。SrO—La203固体碱催化剂用于催化大豆油酯交换反应合成生物柴油，考察了反应条件、催化剂制备方法对大豆油转化率的影响，最后还考察了催化剂的稳定性能、在极性溶剂中活性组分的流失以及失活原因等方面问题。而且还考察了金属锶与镧摩尔比对固体碱催化剂的催化活性有较大影响。锶与镧摩尔比由0增大到2.0时，SrO—La203，固体碱催化大豆油酯交换反应的催化活性呈先增大后减小的趋势。在Sr／La摩尔比为1.5：1时，SrO—La203，催化剂对大豆油的转化率达到最大，为87.42％。原因是在SrO—La203系列固体碱中，金属锶与镧摩尔比较低时，经高温焙烧后形成的活性中心能够裸露在催化剂表面，并且随摩尔比增加有越多的碱性中心形成，催化活性不断增加；但过多增加锶含量，高温煅烧后不但不能完全分解形成的碱性中心，而且聚集在担体的表面和孔道内，堵塞孔道，使催化剂比表面积下降，固体碱催化活性降低。实验结果表明，SrO—La203，固体碱催化剂在催化大豆油与甲醇酯交换反应过程中Sr／La摩尔比选择1.5：1较合适。

综合上述前人的研究，利用复合氧化物固体碱催化剂来制备生物柴油的技术已经相当成熟，但仍存在一些问题。例如，如何保持它的高活性一直不变；如何寻找到最佳的二价金属和三价金属离子来制备复合氧化物固体碱；如何提高复合氧化物固体碱的催化活性及稳定性等等。尽管如此，但我相信随着化工技术的发展，采用此技术来制备生物柴油将不断被完善，形成化工生产规模。

4.固体碱KF/CaO-MgO-Fe3O4的设想

本课题拟通过一定的方法，将固体碱材料多功能化，即将磁性纳米固体碱与复合氧化物固体碱组合制备成KF/CaO-MgO-Fe3O4，赋予固体碱催化剂以磁性﹑稳定性﹑强碱性，制备出磁性纳米复合氧化物固体碱多功能催化剂，比较不同制备条件下催化剂的催化性能，筛选出催化效果较好的催化剂，并研究其在生物柴油制备中的应用。主要研究内容如下:(l)该固体碱催化剂的制备采用沉淀法和等体积浸渍法（本实验由于时间有限而且药品供给齐全，所以直接称取一定量CaO﹑MgO﹑Fe3O4粉末和KF·2H2O晶体进行搅拌混匀，然后高温煅烧），研究了该催化剂制备条件的优化(KF/（CaO-MgO）的质量比、焙烧温度、焙烧时间和后期对氧化钙和氧化镁的质量比)，并采用X一射线粉末衍射(XRD)和Hanunett指示剂等手段对催化剂进行表征。(2)筛选出催化效率较好的催化剂，进一步研究其在生物柴油制备中的应用，包括优化酯交换反应条件(催化剂用量、醇/油摩尔比、反应温度、反应时间和原料油的酸值及水含量)，催化剂耐酸耐水性能和催化剂回收、重复使用和再生。(3)初步探讨催化反应机理。

5.固体碱KF/CaO-MgO-Fe3O4的制备与酯交换反应

称取现成的CaO 9g﹑MgO 1g﹑Fe3O4 0.4g粉末以及一定量KF·2H2O晶体，并加入少许蒸馏水，在烧杯中用玻璃棒进行搅拌混匀，然后转移到坩埚里，再在马弗炉中一定温度下焙烧一段时间，待冷却后用坩埚钳取出，并装袋贴标签，放入干燥器中备用。

由于我们组的实验重点在于固体碱催化剂的制备与研究，因此酯交换反应时，参考文献中理论数据取菜籽油25g﹑无水甲醇 10.5g﹑催化剂 1g和磁石两粒 置于圆底二颈烧瓶，然后放在集热式恒温加热磁力搅拌器中反应三小时（67℃），待反应完全后进行减压过滤，去除混合物中的催化剂；再进行减压蒸馏，去除多余的甲醇，最后将混合液倒入分液漏斗中置于铁架台上进行静置，待分层明显后，从下放出甘油，从上收集粗生物柴油，称量甘油的质量和量取粗生物柴油的体积，并将粗生物柴油密封保存在贴好标签的药瓶里，以待后期气相色谱分析。

6.影响固体碱KF/CaO-MgO-Fe3O4的催化活性的因素分析

6.1 KF的用量

查阅相关文献资料，在催化剂制备过程中，25%KF用量（占载体CaO-MgO质量的百分数）作为理论最佳参考用量，另外我们组为研究不同KF用量对该固体碱催化活性的影响再取两组不同值（20%和30%）作为比较对象来研究。6.2 反应温度和焙烧时间 对于大多数催化反应来说，催化反应温度是一个必须考虑的因素，然而在催化剂制备过程中反应温度仍是一个重要的影响因素。纳米固体碱催化剂KF／CaO—MgO制备生物柴油的研究（李斌，段学友，王运，文利柏，韩鹤友）结果表明，在m(CaO)：m(MgO)=9:

1、KF负载量为载体质量的25％和600℃焙烧3 h制备的催化剂具有较好的催化活性，酯化率达95％以上。因此，我们组把600℃和3h作为最佳反应温度和焙烧时间，然后仍各取两组不同值500℃和700℃，2h和4h作为参照来进行实验探。

气象色谱分析前生物柴油的产率估计

气象色谱分析后生物柴油的实际产率

6.4 CaO﹑MgO质量比

基于实验时间有限，我们组积极听取老师意见，先将CaO﹑MgO质量比定为9:1，然后再综合上面所考虑的因素设计正交试验表进行实验，再根据所得甘油的质量来对产率进行初步估计，竟而选择出比较合适的反应温度﹑KF用量和焙烧时间，再在这三者一定的条件下探讨研究钙镁比对固体碱催化活性的影响，这样既节约时间，又合理可行。根据以上数据，我们选择第七组﹑第九组和理论最佳组所对应的上面三个条件来研究三组不同钙镁比8：2，7：3，9：1对催化活性和产率的影响，从而选出制备固体碱催化剂的最佳反应条件来催化制备生物柴油。7.探讨制备生物柴油的最佳反应参数

查阅相关文献，取理论最佳酯交换反应条件：醇油摩尔比为12:1（菜籽油 25g﹑无水甲醇 10.5g），催化剂用量 1g，反应温度67℃，反应时间3h。确定上述因素后，我们组重点考察了制备三组不同CaO﹑MgO质量比（8:2,7:3,9:1）的固体碱催化剂对酯交换的影响，相关数据如下：

注：理论最佳组中钙镁比为9:1的一组由于产率高于百分之百，故而舍去，经分析有以下可能原因：1.在做气象色谱分析时，水杨酸甲酯或生物柴油的加入量不符合标准；2.这组固体碱是我们组制备的第一组催化剂，由于试验经验不足等问题，在实验操作过程中可能存在一些错误；3.气象色谱分析时操作过程可能出现错误等。

8.结论与后期实验

综合上述实验操作与数据，可以得到以下结论：

(1)经浸渍法制备的磁性纳米固体碱KF/CaO-MgO-Fe3O4催化剂用于菜籽油酯交换反应中，具有较高的催化活性，菜籽油转化率最高达98.4％，最低达62.8％，从此可看出催化剂的制备方式不同对生物柴油产率的影响。

（2）在甲醇沸点温度下，醇油摩尔比12：1（菜籽油25g﹑无水甲醇10.5g），催化剂用量1g，反应时间3h时，固体碱KF/CaO-MgO-Fe3O4在m(CaO)：m(MgO)=9:

1、KF负载量为载体质量的20％、焙烧温度500℃和焙烧时间2h的最佳制备条件下菜籽油转化率可达98.4％。但考虑钙镁比对产率的影响，我们可以初步总结出8:2是一个比较稳定合适的比例，但仍需后期实验考察与分析。

（3）从以上数据可知，根据甘油的质量来进行产率的初步估计时存在巨大偏差，因此我们组根据估计的产率选择适当的固体碱制备条件来探讨钙镁比对产率的影响时没有预测的合理，这也是后期实验必须解决的问题。对于钙镁比的影响，除以上研究过的三组，再可选取实验序号为1﹑3﹑4和9所对应的固体碱制备条件来考察研究。（4）针对理论最佳组，在后期实验中也应重新试验，再综合上述所有数据进行对比判断，从而得出在酯化反应条件一定的情况下，针对固体碱的制备条件不同来选择最佳制备方案的结论。

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