發(fā)布時(shí)間：2022-02-19 15:10

　　研究識(shí)別山地冰川面積對(duì)預(yù)測(cè)全球氣候變化和洪水災(zāi)害具有重要意義。在總結(jié)國(guó)內(nèi)外山地冰川識(shí)別方法的基礎(chǔ)上,以各拉丹冬冰川及其周圍冰川群作為研究對(duì)象,基于有關(guān)遙感數(shù)據(jù)對(duì)比分析了目前計(jì)算冰川面積的9種主要方法,包括比值法、雪蓋指數(shù)法（NDSI）、非監(jiān)督分類方法、監(jiān)督分類方法、面向?qū)ο蠓诸惙椒ê蜕窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法,并基于混淆矩陣對(duì)這些分類方法進(jìn)行了精度評(píng)價(jià)。結(jié)果表明:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法的總體分類精度為99.372%,比值法和NDSI的總體分類精度分別為99.370%和99.359%,最大似然分類方法、SVM分類方法和面向?qū)ο蠓诸惙椒ǖ目傮w分類精度均高于98%,最小距離分類方法的漏分率最高為34.51%,非監(jiān)督分類方法的漏分率和錯(cuò)分率分別為11.07%和11.31%。試驗(yàn)結(jié)果表明:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法的整體冰川提取效果好,可以區(qū)分水體、積雪和冰;比值法和NDSI識(shí)別裸冰效果好,但無(wú)法區(qū)分水體和冰。最大似然分類方法、SVM和面向?qū)ο蠓诸惙椒ǖ恼w冰川提取效果較好;最小距離分類方法容易將部分冰川區(qū)域漏分為非冰川區(qū)域;非監(jiān)督分類方法容易錯(cuò)分冰川區(qū)和非冰川區(qū)。 

【文章來(lái)源】：水利水電技術(shù). 2020,51(05)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：12 頁(yè)

【部分圖文】：

不同方法冰川提取結(jié)果對(duì)比

表1 試驗(yàn)選用的 Landsat 8 影像數(shù)據(jù)信息 序 號(hào) 數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí) 條帶號(hào) 行編號(hào) 中心經(jīng)度/(°) 中心緯度/(°) 日期/年-月-日 云量/% 1 LC81380372015275LGN00 138 37 91.4259 33.177 1 2015-10-02 0.131 數(shù)據(jù)介紹

表4 各個(gè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)分析 方 法 優(yōu) 點(diǎn) 缺 點(diǎn) 比值法 計(jì)算簡(jiǎn)單,裸冰提取效果好;能夠提取陰影中的冰川 不能有效區(qū)分水體、積雪、冰 NDSI 計(jì)算簡(jiǎn)單,裸冰提取效果好 不能有效區(qū)分水體、積雪、冰;不能提取陰影中的冰川 K-Means IsoData 不需要人為干涉 冰川提取效果不好,錯(cuò)分嚴(yán)重,大量積雪、河道被識(shí)別為冰 最小距離分類 — 冰川提取效果不好,漏分嚴(yán)重;受樣本質(zhì)量影響 最大似然分類 可以區(qū)分積雪和冰 不能區(qū)分水體和冰;受樣本質(zhì)量影響 SVM 可以區(qū)分積雪和冰 大面積水體和冰可以區(qū)分,但小面積水和冰不能準(zhǔn)確區(qū)分;受樣本質(zhì)量影響 面向?qū)ο蠓诸?冰川邊界平滑清晰,可以區(qū)分水體、積雪和冰 尺度不好確定;冰舌部分邊界劃分不精確 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類 可以區(qū)分水體、積雪和冰;冰川提取效果好 受樣本質(zhì)量影響;隱藏層數(shù)量、迭代次數(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也會(huì)影響結(jié)果圖5 不同方法冰川提取結(jié)果對(duì)比

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]不同信息源和方法提取積雪面積的比較研究[D]. 付鵬.西北師范大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3633129