本文選題：高分辨率遙感　切入點：芒果林提取　出處：《中國科學院大學(中國科學院遙感與數(shù)字地球研究所)》2017年碩士論文

【摘要】：近年來,我國芒果種植業(yè)得到快速發(fā)展,但傳統(tǒng)芒果林種植面積調查主要依托于慢速、低效的人工普查登記方法,迫切需要研究芒果林的遙感提取方法。芒果種植主要分布在熱帶亞熱帶地區(qū),該地區(qū)多云多雨的氣候環(huán)境常常造成光學衛(wèi)星遙感影像的缺位,因此利用多時相遙感數(shù)據(jù)對植被信息進行提取存在一定的困難。另外,我國南方土地利用/覆被存在類型多樣、結構分散、破碎度大等特點,這都為利用遙感影像提取芒果林的種植面積帶來困難。所幸的是,高分辨率影像可以提供豐富的地物結構、紋理和細節(jié)等信息,本文基于高分二號(GF-2)衛(wèi)星影像,開展了芒果林信息提取研究,探討了不同的影像融合方法、不同空間分辨率影像的光譜特征在芒果林信息提取中適用性,研究了基于光譜波段信息與光譜指數(shù)和紋理特征參量組合下的芒果林遙感提取方法。主要的研究結論如下:(1)對于不同的地物和遙感數(shù)據(jù)源,每種融合方法均具有其各自的適用性及局限性。針對此問題,本研究開展了以GF-2號為數(shù)據(jù)源,以芒果林為目標地物的影像融合研究。本研究利用了PCA融合、Gram-Schmidt融合和NNDifuse融合三種融合算法分別對整個研究區(qū)和局部地區(qū)芒果林兩個尺度的影像進行了融合實驗,并通過定性和定量的評價方法對影像融合質量進行評價。結果表明:三種融合算法下芒果林的行間距均能夠在融合影像上較好地反應出來。通過均值偏差、信息熵和平均梯度對三種融合影像進行評價可以發(fā)現(xiàn):NNDifuse融合算法得到的影像在平均梯度、均值偏差和信息熵方面均優(yōu)于其它兩種方法。因此,NNDifuse融合算法下獲得的影像對于芒果林遙感提取最為適用。(2)在僅僅利用遙感影像的光譜信息對芒果林進行提取時,分辨率過低會形成大量混合像元從而降低芒果林與其它地類的可區(qū)分程度,分辨率過高使得單顆芒果樹以及芒果樹周圍土壤的細節(jié)信息太過突出,反而會忽視芒果林的整體信息。針對此問題,本研究綜合考慮芒果林行間距的特點以及我國高分系列衛(wèi)星空間分辨率的大小,通過重采樣處理,設計了1米、2米、4米和8米分辨率下遙感影像的光譜信息對于芒果林信息提取的適用性實驗。結果表明:1米和2米分辨率下,芒果林的空間分布范圍差別不大,但2米分辨率的芒果林制圖精度和用戶精度更高。4米分辨率下,芒果林提取精度降低,耕地是降低芒果林提取精度的主要因素;8米空間分辨率下,芒果林和耕地混分更為嚴重。因此,2米空間分辨率為該地區(qū)芒果林信息遙感提取的最佳分辨率。(3)針對遙感分類中因“同物異譜”和“異物同譜”而造成的地物難以區(qū)分的問題,本研究在以往遙感分類主要依據(jù)光譜波段信息的基礎上,引入光譜指數(shù)與紋理特征參量,開展了基于不同光譜波段、植被指數(shù)和紋理特征組合的芒果林遙感提取研究。結果表明:僅僅利用光譜信息時芒果林的提取精度較低,難以達到芒果林空間分布圖的制圖要求;光譜指數(shù)能小幅度提升芒果林的提取精度,但總體提取精度不高;紋理信息對于提高芒果林提取精度至關重要,相較于僅僅利用光譜信息,綜合紋理信息后芒果林的制圖精度提高了17.04%,用戶精度提高了7.08%,在紋理信息中對比度和方差對于區(qū)分芒果林和其它植被尤為重要;而綜合光譜、紋理和植被指數(shù)的組合模式提取的芒果林空間分布結果最優(yōu),其中芒果林的制圖精度達到89.29%,用戶精度達到97.40%。
[Abstract]:......
【學位授予單位】：中國科學院大學(中國科學院遙感與數(shù)字地球研究所)
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP751

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本文編號：1674772