本文關鍵詞：遙感圖像信息容量與地表熱環(huán)境間關系研究

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【摘要】：中國現(xiàn)在處于快速的城市化過程,城市化對城市小氣候、環(huán)境和生態(tài)安全有持久且深遠的影響,隨著地表植被狀況與覆被類型與地表理化性質(zhì)的改變,地氣系統(tǒng)之間的水熱交換過程也發(fā)生變化,進而改變了城市“熱”環(huán)境系統(tǒng)。 遙感信息容量是計算機圖形學在遙感圖像處理上的發(fā)展,通過對遙感圖像灰度值的統(tǒng)計計算反應像素之間的變化程度；遙感信息容量能有效的表示圖像的有效信息量的大小,并且用數(shù)值表示。遙感信息容量計算模型構建于多維直方圖理論之上,根據(jù)約束區(qū)間的不同取值,其計算結果能夠有效的表征遙感圖像質(zhì)量或地表的復雜程度,數(shù)值主要受遙感圖像的灰度值變化影響,影響其大小因子有：地貌類型、地表覆蓋物、地物之間相互關系等。 本文在對信息容量深入研究的基礎上,著重分析了現(xiàn)有遙感信息容量計算模型對于不同圖像的評價效果。并且以陜西省關中平原地區(qū)為例,以Landsat8OLI多光譜數(shù)據(jù)和TIRS熱紅外數(shù)據(jù)為主要數(shù)據(jù)源,以遙感定量反演和GIS空間分析為技術支撐,計算了實驗區(qū)中多種植被指數(shù)、同時采用不同的地溫反演方法對西安城市的地表溫度狀況進行分析與評價,并且以空間分析和地統(tǒng)計等方法分析Landsat8數(shù)據(jù)的信息容量與植被指數(shù)和地表溫度之間的耦合關系。研究取得主要結論的是： 1.在研究遙感圖像的信息容量特征的基礎上,分析了模型對圖像變化的響應特征,說明了信息容量能夠反映這些圖像處理方法對圖像質(zhì)量的提高。 2.根據(jù)不同的地溫反演方法,分析了兩種的Landsat8的反演方法。表明地表溫度反演算法中,單窗算法是最合適TIRS傳感器數(shù)據(jù)的算法。 3.探討了信息容量與幾種植被指數(shù)之間的耦合關系,表明遙感信息容量與NDVI和植被蓋度之間的確定指數(shù)達到0.8以上相關性在0.85以上。 4.研究表明信息容量與地表溫度變化相關性在0.93以上,說明信息容量對地表溫度的變化十分敏感。 5.通過論證信息容量與地表溫度之間的關系,拓寬了信息容量在地學上的意義,研究引入了更廣泛的研究領域中。
【關鍵詞】：遙感信息容量 地表溫度 植被指數(shù) 相關性
【學位授予單位】：西北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：P237;X16
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-6
• 目錄6-9
• 第一章 緒論9-20
• 1.1 研究背景9-12
• 1.1.1 區(qū)域熱環(huán)境特征9-10
• 1.1.2 遙感數(shù)字圖像信息特征10-11
• 1.1.3 遙感信息容量11-12
• 1.2 研究現(xiàn)狀12-15
• 1.3 研究目的與意義15-16
• 1.4 研究內(nèi)容16-18
• 1.4.1 研究來源16
• 1.4.2 研究內(nèi)容16-17
• 1.4.3 論文組織結構17-18
• 1.4.4 技術路線圖18
• 1.5 本章小結18-20
• 第二章 研究區(qū)概況與方法20-31
• 2.1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來源20-24
• 2.1.1 研究區(qū)概況20-21
• 2.1.2 數(shù)據(jù)來源21-23
• 2.1.3 數(shù)據(jù)預處理23-24
• 2.2 研究方法與理論24-27
• 2.2.1 遙感地學分析24
• 2.2.2 遙感數(shù)據(jù)信息研究方法24-25
• 2.2.3 柵格數(shù)據(jù)的GIS空間分析25-26
• 2.2.4 GIS地統(tǒng)計分析26-27
• 2.3 關鍵技術27-29
• 2.3.1 TIRS熱紅外圖像的溫度反演27-29
• 2.3.2 柵格計算框架下的多數(shù)據(jù)源綜合分析29
• 2.4 本章小結29-31
• 第三章 遙感數(shù)字信息容量模型構建與分析31-46
• 3.1 模型構建31-35
• 3.1.1 遙感圖像直方圖31-32
• 3.1.2 遙感數(shù)字圖像信息容量模型構建32-33
• 3.1.3 信息容量約束區(qū)間33-35
• 3.2 模型分析35-41
• 3.2.1 信息容量的圖像質(zhì)量評價分析35-38
• 3.2.2 信息容量的地表復雜度評價分析38-39
• 3.2.3 窗口信息容量特征39-41
• 3.3 信息容量對圖像變化的響應特征41-45
• 3.3.1 信息容量對圖像不同波段的響應41-43
• 3.3.2 信息容量對圖像變化的響應特征43-45
• 3.4 本章小結45-46
• 第四章 信息容量與植被指數(shù)關系分析46-58
• 4.1 植被指數(shù)46-50
• 4.1.1 植被指數(shù)概述46
• 4.1.2 植被指數(shù)選擇46-50
• 4.1.3 植被蓋度50
• 4.2 植被指數(shù)與信息容量相關性特征分析50-52
• 4.2.1 實驗樣區(qū)50-51
• 4.2.2 信息容量與植被指數(shù)計算51-52
• 4.3 結果分析52-56
• 4.3.1 信息容量與多種植被指數(shù)均值回歸分析52-54
• 4.3.2 信息容量與植被均方差回歸分析54-56
• 4.4 本章小結56-58
• 第五章 地表熱環(huán)境空間特征分析58-71
• 5.1 地表溫度反演過程58-62
• 5.1.1 亮度溫度58-59
• 5.1.2 地表溫度計算59-61
• 5.1.3 兩種算法結果比較61-62
• 5.2 地表溫度空間特征分析62-68
• 5.2.1 地表溫度與植被關系特征62-66
• 5.2.2 地表溫度與信息容量關系分析66-67
• 5.2.3 地表溫度與窗口信息容量趨勢特征67-68
• 5.3 地表溫度與信息容量空間關系特征68-69
• 5.4 本章小結69-71
• 第六章 結論與展望71-73
• 6.1 研究結論71-72
• 6.2 不足與展望72-73
• 參考文獻73-77
• 碩士學位期間取得的科研成果77-78
• 致謝78-79
• 附件79

【參考文獻】

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本文編號：1051288