【摘要】：土地覆被分類對國土資源調(diào)查評估及全球變化具有基礎(chǔ)性和關(guān)鍵性意義。這些研究最重要的工作之一就是準(zhǔn)確高效的獲取土地利用信息,即如何利用多源遙感數(shù)據(jù)快速、準(zhǔn)確地進行土地覆被分類。但以中國西南地區(qū)(重慶、四川、貴州)為代表的多云霧山區(qū),以亞熱帶濕潤性季風(fēng)氣候為主導(dǎo),空氣濕度大、霧日多,一年中云量大于20%的Landsat OLI影像占90%以上,為山區(qū)土地覆被分類帶來了極大的困難和挑戰(zhàn)。因此,本文以重慶部分地區(qū)為研究區(qū)。首先基于兩景不同云量的Landsat OLI數(shù)據(jù),輔以NDVI、紋理、高程和坡度等信息,采用面向?qū)ο蠓诸惙椒?確定隸屬度函數(shù)并建立分類規(guī)則,進行土地覆被分類;由于SAR數(shù)據(jù)成像不受云霧的影響,本文還采用全極化ALOS-2影像分類,先通過極化SAR濾波和地形校正等預(yù)處理,再對其極化特征分解,建立相應(yīng)的分類規(guī)則進行分類;最后本文還嘗試了將Landsat OLI與ALOS-2數(shù)據(jù)融合,對融合后的數(shù)據(jù)采用面向?qū)ο笞钹徑诸惙ㄌ崛⊥恋馗脖恍畔�。研究得出的主要結(jié)論如下:(1)兩景不同云量的光學(xué)數(shù)據(jù)分類結(jié)果為:云量為26.28%的Landsat OLI數(shù)據(jù)的總精度為58.09%,Kappa系數(shù)為0.4913;云量為8.43%的Landsat OLI數(shù)據(jù)的總精度為82.74%,Kappa系數(shù)為0.791。云量少的數(shù)據(jù)比云量多的數(shù)據(jù)分類精度提高了30%左右。表明云量對光學(xué)影像分類精度的影響較大,因此在多云霧山區(qū)尋找其他數(shù)據(jù)代替光學(xué)數(shù)據(jù)進行分類勢在必行。(2)對不受云霧影響的ALOS-2微波數(shù)據(jù),首先基于RD定位模型,采用正射校正、后向散射歸一化等方法最大程度地消除地形影響,再進行極化特征分解。采用面向?qū)ο蠓诸惙椒?對ALOS-2進行圖像分割,經(jīng)過多次調(diào)試,確立相應(yīng)的地物分類算法得到分類結(jié)果,總精度為83.80%,Kappa系數(shù)為0.8039。(3)為了更好地提取土地覆被信息,經(jīng)過不斷嘗試,采用乘積變換方法對Landsat OLI和ALOS-2數(shù)據(jù)進行融合。對于融合后的影像,采用面向?qū)ο笞钹徑确诸惙椒ㄟM行分類,通過對分類結(jié)果進行檢驗,結(jié)果顯示:分類總精度為86.97%,Kappa系數(shù)為0.8447,取得了較好的分類精度。(4)就三種數(shù)據(jù)總體分類精度而言,Landsat OLI和ALOS-2融合數(shù)據(jù)分類總體精度最高,Landsat OLI數(shù)據(jù)(云量8.43%)與ALOS-2數(shù)據(jù)總體分類精度其次,Landsat OLI數(shù)據(jù)(云量26.28%)總體分類精度最低。就三種數(shù)據(jù)對各地物類型提取精度而言,Landsat OLI和ALOS-2融合數(shù)據(jù)對林地、耕地、灌草地、園地、水體和人工建筑的提取精度均較高,Landsat OLI數(shù)據(jù)(云量8.43%)僅對灌草地的提取有相對優(yōu)勢,ALOS-2數(shù)據(jù)對林地、水體和人工建筑提取有相對優(yōu)勢。(5)對多云霧山區(qū)土地覆被分類方案選取如下:少云霧時期,應(yīng)選取獲取方式簡單、數(shù)據(jù)處理容易的Landsat OLI數(shù)據(jù)進行分類,當(dāng)然若對分類要求較高或需對一級地類再細分時,可選用Landsat OLI和ALOS-2融合數(shù)據(jù)進行土地信息提取。對于多云霧時期,無可利用的光學(xué)遙感數(shù)據(jù),全極化ALOS-2數(shù)據(jù)具有很好的替代性。
【學(xué)位授予單位】：西南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：P237
【圖文】：

西南大學(xué)碩士學(xué)位論文思路為代表的多云霧山區(qū)，高質(zhì)量遙感影像十分稀缺。首先，于 25%的光學(xué)影各一景，采用面向?qū)ο蠓椒▽ο襁M行土地影像獲取困難這一問題，本文選用 SAR 影像并對其進行對象方法進行土地覆被信息提取，以期代替研究區(qū)多云霧；然后，由于光學(xué)和 SAR 影像擁有其各自的優(yōu)勢，本文合，并采用融合影像進行分類；最后，通過對不同數(shù)據(jù)云霧山區(qū)土地覆被分類的數(shù)據(jù)和方法，具體技術(shù)路線圖如研究區(qū)域

研究區(qū)氣候溫和、降雨量充沛、雨熱同期、四季分明、多云霧、日照少、濕度大。年平均氣溫為 18.5℃，年降水量為 1114.6 mm 左右，多年平均日照時間為 1254.5 小時，屬于低日照區(qū)域。其中云霧山全年霧日多達 204 天，堪稱 世界之最 。2.1.3 研究區(qū)生態(tài)環(huán)境全市水熱條件較好，生境類型豐富，分布有針葉林、闊葉林、針闊混交林、竹林、灌叢、草叢等眾多植被類型，森林覆蓋率達到 40%以上。境內(nèi)共有 6000 多中國植被類型，有號稱 巴渝峨眉 的縉云山和國家級自然保護區(qū)金佛山，僅亞熱帶植被就達到1700 多種。研究區(qū)地處華鎣山生態(tài)屏障和“四山”生態(tài)保護紅線，地帶性植被為亞熱帶常綠闊葉林和亞熱帶常綠針闊混交林，其中以縉云山植被保存最為完整、物種最豐富。在推進生態(tài)文明建設(shè)，深入實施“藍天、碧水、寧靜、綠地、田園”環(huán)保行動，建設(shè)長江上游重要生態(tài)屏障，使重慶成為山清水秀美麗之地的戰(zhàn)略背景下，研究區(qū)面臨生態(tài)系統(tǒng)保護與開發(fā)建設(shè)之間的壓力較大。

西南大學(xué)碩士學(xué)位論文表 2.2 ALOS-2 數(shù)據(jù)詳細參數(shù)列表Tab.2.2 Detailed parameter list of ALOS-2 data數(shù)據(jù)模式 帶寬 分辨率 幅寬 極化方式 散射系數(shù) 用式ght）84MHz3*1m(Rg*Az )25km SP -24 dB精受式p)Ultra Fine 84MHz 3m 50 km SP/DP -24 dB Highsensitive42MHz 6m 50 kmSP/DP/FP/CP-28 dB海Fine 28MHz 10m 70 km -26 dB 植式AR)ScanSARnomial14MHz28MHz100m(3looks)350 km(5Scan)SP/DP-26 dB-23 dBScanSARwide14MHz60m(1.5looks)490 km(7Scan)-23 dB海船極化(HH,HV,VV,VH)，DP 雙極化(HH+HV,VV+VH)，F(xiàn)P 全極化(HH+HV+VV+VH)

【參考文獻】

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本文編號：2768879