Landsat衛(wèi)星數(shù)據(jù)因其較高的數(shù)據(jù)質(zhì)量和易獲取性,一直是大、中尺度土地覆蓋分類的主要數(shù)據(jù)源。然而,部分傳統(tǒng)分類方法較多依賴于單一時(shí)相數(shù)據(jù),結(jié)果精度較低,對(duì)農(nóng)田、草地、落葉林地和常綠林地等不同類型植被覆蓋區(qū)域的分類效果較差;雖然有許多研究也嘗試將多時(shí)相影像數(shù)據(jù)用于分類,但其在特征構(gòu)造時(shí)多基于簡(jiǎn)單代數(shù)運(yùn)算或線性組合,致使特征的判別性不夠顯著。實(shí)際上,部分Landsat影像數(shù)據(jù)存在“條帶”問(wèn)題,而且部分區(qū)域經(jīng)常有云/雪覆蓋,這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)狀況為相關(guān)研究提出了巨大挑戰(zhàn)。對(duì)此,本文提出一種基于年度時(shí)間序列Landsat數(shù)據(jù)的土地覆蓋分類方法(LandUTime),旨在克服上述局限,提高分類精度,保障算法適用性、穩(wěn)定性和魯棒性。圍繞該分類方法,論文的主要研究工作和成果如下:(1)提出了基于年度時(shí)序數(shù)據(jù)回歸的特征構(gòu)造算法該算法以年度時(shí)間序列Landsat影像數(shù)據(jù)為輸入,利用回歸分析技術(shù)對(duì)地表的變化模式進(jìn)行建模,從時(shí)間序列模型中構(gòu)造分類特征。本文在兩個(gè)研究區(qū)開(kāi)展了驗(yàn)證實(shí)驗(yàn),分別取得了88.76%和89.44%的總體分類精度,較傳統(tǒng)基于單時(shí)相數(shù)據(jù)分類方法的精度提高了8.85%和9.51%。結(jié)果表明基于... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所)北京市

【文章頁(yè)數(shù)】：119 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

LandUTime土地覆蓋分類方法

技術(shù)路線圖

具體情況如下：研究區(qū) A 位于中國(guó)安徽省西南部，地處淮河以南，以潛山縣為主體，另跨太湖縣、懷寧縣、桐城市、岳西縣、舒城縣和霍山縣的部分地區(qū)，占地面積 4107.8平方公里，介于北緯 30°26′13.05″～31°05′21.40″與東經(jīng) 116°11′33.19″～116°47′30.85″之間（圖 2.1）。地處大別山東南麓，長(zhǎng)江北岸，皖河上游，西北高東南低，由西北向東南呈梯狀延伸為中低山區(qū)、丘陵、崗地和平原。土壤類型較多，土壤呈垂直分布規(guī)律，250 米為黃紅壤，至 800 米為山地黃棕壤，800 米以上為山地棕壤，局部發(fā)育山地草甸土。該研究區(qū)處在亞熱帶與北溫帶過(guò)渡帶，四季分明，氣候溫和，雨量充沛，光照充足，無(wú)霜期長(zhǎng)，適宜于暖溫帶和亞熱帶各種林木生長(zhǎng)。有各種典型的植被（包括比例相當(dāng)?shù)某＞G林與落葉林）和土地覆蓋類型。森林覆蓋率高，且人為因素影響下的土地覆蓋（建設(shè)用地、農(nóng)田等）區(qū)域也比較明顯，具有比較強(qiáng)的區(qū)域代表性。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]土地資源遙感應(yīng)用研究進(jìn)展[J]. 張?jiān)鱿?汪瀟,溫慶可,趙曉麗,劉芳,左麗君,胡順光,徐進(jìn)勇,易玲,劉斌.  遙感學(xué)報(bào). 2016(05)
[2]Societal response to challenges of global change and human sustainable development[J]. XU GuanHua,GE QuanSheng,GONG Peng,FANG XiuQi,CHENG BangBo,HE Bin,LUO Yong,XU Bing.  Chinese Science Bulletin. 2013(25)
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博士論文
[1]中國(guó)東中西部城市擴(kuò)展遙感監(jiān)測(cè)、驅(qū)動(dòng)因素及效應(yīng)比較研究[D]. 廖從健.浙江大學(xué) 2013



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