本文關(guān)鍵詞：基于多源遙感數(shù)據(jù)的漓江流域地表覆蓋分類研究

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【摘要】：利用遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行土地利用和地表覆蓋分類研究是遙感技術(shù)最主要的應(yīng)用領(lǐng)域之一。目前隨著多源遙感技術(shù)的發(fā)展以及遙感影像分辨率的進(jìn)一步提高，如何將多源遙感數(shù)據(jù)的不同特點(diǎn)有效結(jié)合用于地表覆蓋分類研究，是我們面臨的一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題。 遙感數(shù)據(jù)的選擇原則是根據(jù)具體的應(yīng)用任務(wù)確定對(duì)數(shù)據(jù)的需求。本文主要根據(jù)空間分辨率和光譜分辨率兩個(gè)方面來選擇數(shù)據(jù)源，，利用Landsat-7/ETM+多光譜數(shù)據(jù)和環(huán)境減災(zāi)衛(wèi)星的高光譜(HJ-1A/HSI)數(shù)據(jù)，以桂林漓江流域?yàn)榇淼膸r溶峰林作為實(shí)驗(yàn)區(qū)，進(jìn)行地表覆蓋類型研究。從兩個(gè)方面進(jìn)行研究。 （1）首先對(duì)漓江流域整體區(qū)域進(jìn)行信息提取，分類，將研究區(qū)分為草木區(qū)、樹林區(qū)、農(nóng)耕地區(qū)、城鎮(zhèn)區(qū)和水體5種不同的LULC（土地利用/土地覆蓋）類型。Landsat-7ETM+多光譜數(shù)據(jù)采用最大似然分類法進(jìn)行分類。環(huán)境減災(zāi)衛(wèi)星的高光譜(HJ-1A/HSI)數(shù)據(jù)采用光譜角填圖法（SAM）分類。最后對(duì)兩種不同的分類結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，從圖像直接比較法和分類精度兩方面進(jìn)行對(duì)比分析。 最大似然法的總體分類精度達(dá)到了80.79%，SAM法的總體精度為86.2745%。其中最大似然法和SAM法分類的林地、水體和城鎮(zhèn)的產(chǎn)品精度分別高達(dá)95.09％、99.80％、92.49％和82.35%、86.90%、95.17%，都在一定程度上滿足巖溶峰林地形大面積范圍內(nèi)地表覆蓋類型精度的要求。 （2）為了進(jìn)一步挖掘HJ-1A高光譜遙感數(shù)據(jù)在地表覆蓋分類中的應(yīng)用價(jià)值，對(duì)漓江流域植被覆蓋類型豐富的感興趣區(qū)域進(jìn)行進(jìn)一步的植被精細(xì)分類實(shí)驗(yàn)。依舊采用SAM光譜角填圖法，將研究區(qū)的植被分類為杉樹林、樺樹林、竹林和松樹林四種類型。通過分類結(jié)果與當(dāng)?shù)刂脖灰阎Y料對(duì)比，驗(yàn)證了分類效果的正確性。 研究表明，遙感影像土地利用/土地覆蓋分為五大基本類型時(shí)，采用Landsat ETM+中空間分辨率多光譜數(shù)據(jù)。對(duì)于植被類型精細(xì)的分類要求時(shí)，可采用HJ-1A高光譜數(shù)據(jù)。
【關(guān)鍵詞】：地表覆蓋 多光譜 高光譜 遙感影像分類
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：P237
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目錄7-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 研究目的和意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-14
• 1.2.1 多源遙感技術(shù)發(fā)展10-12
• 1.2.2 遙感地表覆蓋研究進(jìn)展12-14
• 1.3 本文研究內(nèi)容14
• 1.4 技術(shù)路線14-15
• 1.5 內(nèi)容組織15-17
• 第二章 研究區(qū)概況及野外數(shù)據(jù)采集17-22
• 2.1 研究區(qū)概況17-19
• 2.1.1 地貌概況17-18
• 2.1.2 水文概況18
• 2.1.3 植被概況18
• 2.1.4 研究區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況18-19
• 2.2 野外實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)采集19-22
• 第三章 多源遙感影像數(shù)據(jù)及其預(yù)處理22-35
• 3.1 多源遙感影像數(shù)據(jù)的選取22-26
• 3.1.1 數(shù)據(jù)源選擇22-23
• 3.1.2 兩種數(shù)據(jù)源的情況23-25
• 3.1.3 遙感影像數(shù)據(jù)獲取25-26
• 3.2 遙感影像預(yù)處理26-35
• 3.2.1 ETM+ 數(shù)據(jù)預(yù)處理26-29
• 3.2.2 HJ-1A 高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理29-35
• 第四章 Landsat ETM+影像數(shù)據(jù)分類35-40
• 4.1 分類方法35-36
• 4.2 分類實(shí)驗(yàn)36-40
• 第五章 基于 HJ-1A 高光譜數(shù)據(jù)的物質(zhì)制圖40-50
• 5.1 高光譜技術(shù)40-41
• 5.1.1 高光譜分類的特點(diǎn)40-41
• 5.2 實(shí)驗(yàn)一. 地表覆蓋分類41-47
• 5.3 實(shí)驗(yàn)二. 植被精細(xì)分類47-50
• 第六章 多源數(shù)據(jù)分類結(jié)果比較50-53
• 6.1 目視觀察法50
• 6.2 分類后比較法50-53
• 總結(jié)與建議53-55
• 參考文獻(xiàn)55-59
• 攻讀學(xué)位期間取得的研究成果59-60
• 致謝60

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1071716