以黃河流域小浪底水庫上游至下游的不同渾濁度水體為研究對象,首先根據各種水體的光譜反射特征與影像顏色,分別定義了清澈水體、半渾濁水體和渾濁水體。然后,使用三種分類方法對清澈水體、半渾濁水體和渾濁水體進行分類。其次,按照各渾濁度水體在各波段的光譜反射的差異性,共使用九種水體指數法對小浪底水庫三種渾濁度水體開展對比提取研究。通過計算各水體指數法在水體與非水體的提取值來評估各水體指數法對三種渾濁度水體的凸顯能力和對非水體的抑制能力�；�0閾值和大津閾值兩種閾值對各類水體指數法提取圖像進行閾值分割,分析兩種分割方法對不同水體指數法提取水體的影響。之后,采用Gram-Schmidt Pan Sharpening（GS）融合模型融合30米的多光譜數據與15米分辨率的全色波段數據作為精度評估數據。最后,基于OLI影像和ETM+通過構建三種不同渾濁度水體指數法來單獨提取不同渾濁度水體的范圍。本研究結論有以下幾點:（1）歸一化水體指數法與決策樹方法均可用于水體渾濁度分類,但需要多次設定閾值。前者的優(yōu)點是進行水色分類時還可以區(qū)別背景地物,后者對水色分類效果雖然比較理想,但需要對背景地物進行掩蓋。（2）通過比... 

【文章來源】：西北大學陜西省 211工程院校

【文章頁數】：73 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

研究樣區(qū)圖

第二章 研究樣區(qū)、數據與主要流程并對結果進行定性和定量分析[36]。這幾種融合算法中，HSV 變換與 Brovey 變換的不足之處在于融合結果中多光譜波段數量會減少，主成分（PC）變換后色調變化強烈，Gram-Schmidt Pan Sharpening (GS)最為適合高分辨率影像融合，既可以防止信息過于集中，又可以很好保留遙感影像的光譜與紋理特性,各方法融合結果見圖 2-2。故本研究采用 Gram-Schmidt Pan Sharpening (GS)融合算法對 Landsat 8 多光譜影像與 Pan 波段全色影像相融合，根據融合影像對水體指數法的提取結果進行精度評估。

第四章 基于雙波段水體指數的不同渾濁度地表水體的提取研究數法的提取影像直方圖呈現明顯的規(guī)律性，NDWINIR的背景地物頻數峰值大致出現于-到-0.5 之間，NDWISWIR1的背景地物頻數峰值大致出現于-0.75 到-0.25 之間，NDWISWIR的背景地物頻數峰值大致出現于-0.5 到 0 之間，說明隨著紅外波段波長的增加雙波段水體指數法的背景地物（植被）的值逐漸降低，只要背景地物在紅外波段從近紅到第二短波紅外的反射率呈現遞減趨勢，那么這樣的背景地物直方圖反射峰值隨著波長增加而向右移動的趨勢就不可避免。故進行閾值分割時候顯然不能用相同的閾值對這三種類型的水體指數法進行閾值分割。

【參考文獻】：
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本文編號：2952031