本文關(guān)鍵詞：面向?qū)ο蟮纳郴恋谿F-1遙感分類技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：當(dāng)前,我國防沙治沙形勢依然十分嚴(yán)峻,在干旱、半干旱及半濕潤地區(qū),由于不合理的人類活動與脆弱的生態(tài)環(huán)境相互作用造成土地生產(chǎn)力下降、土地資源喪失、地表呈現(xiàn)類似沙漠景觀的土地退化。我國是受土地沙化侵害最嚴(yán)重的國家之一,實(shí)時了解和掌握我國的沙化土地分布、范圍和動態(tài)對于分析我國沙化土地的變化過程以及生態(tài)工程的成效等都有十分突出的作用。目前國家林業(yè)局全國沙化土地監(jiān)測多以地面調(diào)查結(jié)合遙感影像的目視解譯進(jìn)行,地面調(diào)查需要較多的人力、物力、財(cái)力,而目視解譯的結(jié)果不僅與技術(shù)人員的水平相關(guān)而且這種目視解譯的方法并沒有充分利用遙感影像的信息,造成遙感影像極大的浪費(fèi),這樣對于更加準(zhǔn)確地動態(tài)分析我國沙化土地的發(fā)生發(fā)展過程造成一定的困難。沙化土地與其他土地覆被類型相比又呈現(xiàn)復(fù)雜的特征,它不僅與植被的覆蓋度相關(guān)同時還受到土壤類型的影響。因此,在多尺度上研究和發(fā)展針對沙化土地的遙感識別方法迫在眉睫。本文以渾善達(dá)克沙地為研究區(qū),以GF-1衛(wèi)星數(shù)據(jù)、GF-2衛(wèi)星數(shù)據(jù)和TM系列數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,以野外調(diào)查的樣地信息為評價數(shù)據(jù),首先比較了兩種遙感影像分割方法并提出了改進(jìn)的方法,然后在多尺度的遙感影像分割中研究了不同沙化土地類別最優(yōu)分割尺度的確定方法,然后針對多達(dá)60多種的遙感影像特征,本文提出了最優(yōu)影像特征選擇方法并形成了沙化土地類型遙感識別流程圖。在上述研究的基礎(chǔ)上,對遙感影像空間尺度上的尺度效應(yīng)和不同年份間渾善達(dá)克沙地沙化土地的變化情況進(jìn)行了分析,主要的研究結(jié)果如下:(1)分形網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化分割算法有較高的適用性,算法的實(shí)現(xiàn)效率也較高,但是單一尺度下的分割效果不夠理想,需要多尺度分割。Full Lambda-Schedule算法是基于全局優(yōu)化的算法,分割的結(jié)果更好,但是運(yùn)算量巨大,效率較低,不適合大范圍遙感影像的處理,需要先將影像進(jìn)行過分割再用該算法進(jìn)行影像分割,這樣降低了運(yùn)算量,提高了運(yùn)算效率,具有一定的適應(yīng)性。為了確定在多尺度分割中每個地物類別的最優(yōu)分割尺度,本文將本來自動選擇最優(yōu)分類特征的J-M距離運(yùn)用到最優(yōu)分割尺度選擇中再綜合運(yùn)用最終的分類精度來確定每個地物類別的最優(yōu)分割尺度。(2)基于GF-1數(shù)據(jù)特點(diǎn)共產(chǎn)生了60多種對象特征,并綜合運(yùn)用信息增益比、J48決策樹、隨機(jī)樹、標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù)等人工選擇影像特征�；谏鲜鲅芯拷Y(jié)果形成了沙化土地類型遙感識別流程圖并得到了渾善達(dá)克沙地的沙化土地分布圖。與傳統(tǒng)的基于像元的分類相比,該方法精度較高,達(dá)到了85.61%,椒鹽現(xiàn)象不太明顯;與其他面向?qū)ο蟮姆诸愌芯肯啾?該方法整體的處理范圍更大,達(dá)到了200km×200km,具有較高的可復(fù)制性,使更大范圍的基于GF-1衛(wèi)星的沙化土地類型遙感識別的研究成為可能。(3)基于上述研究結(jié)果提出將評價類別間可分離性的J-M距離方法應(yīng)用到對遙感數(shù)據(jù)空間分辨率的研究得到了沙化土地的尺度效應(yīng),結(jié)果說明遙感影像的空間分辨率越高并不一定分類的精度就越高,對于某個特定的沙化土地類別是存在一個最優(yōu)的空間分辨率,在此分辨率下,沙化土地的分類精度達(dá)到最高。此外,本文在2002年和2013年的沙化土地評價結(jié)果的基礎(chǔ)上完成了十年間的沙化土地變化監(jiān)測和動態(tài)分析。2002年和2013年渾善達(dá)克沙地總體的沙地面積分別為21740 km2和20542 km2,沙地總面積減少了約1192 km2,占原有沙地面積的5.48%。2002年和2013年的固定沙地分別為7116 km2和5613 km2,半固定沙地分別為10861 km2和10320 km2,流動沙地分別為3763 km2和4609 km2。由此可以看出,渾善達(dá)克沙地的沙化土地類型主要以半固定沙地為主,固定沙地的面積次之,流動沙地的面積最小,沙化情況在一定程度上得到遏制。
【關(guān)鍵詞】：沙化土地 多尺度分割 最優(yōu)分割尺度 最優(yōu)特征選擇 動態(tài)分析
【學(xué)位授予單位】：中國林業(yè)科學(xué)研究院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：P237;X171.1
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-14
• 第一章 緒論14-27
• 1.1 引言14-23
• 1.1.1 研究背景15-16
• 1.1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-23
• 1.1.3 項(xiàng)目來源與經(jīng)費(fèi)支持23
• 1.2 研究目標(biāo)和研究內(nèi)容23-25
• 1.2.1 研究目標(biāo)23-24
• 1.2.2 研究內(nèi)容24-25
• 1.3 技術(shù)路線25
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)25-26
• 1.5 本章小結(jié)26-27
• 第二章 試驗(yàn)區(qū)概況與數(shù)據(jù)獲取27-37
• 2.1 試驗(yàn)區(qū)概況27-29
• 2.1.1 地理位置27
• 2.1.2 地形地貌27-28
• 2.1.3 氣候28
• 2.1.4 土壤28-29
• 2.1.5 植被29
• 2.2 數(shù)據(jù)獲取29-34
• 2.2.1 高分遙感數(shù)據(jù)29-31
• 2.2.2 Landsat TM/ETM+數(shù)據(jù)31-32
• 2.2.3 野外調(diào)查數(shù)據(jù)32-34
• 2.3 遙感影像數(shù)據(jù)的預(yù)處理34-36
• 2.3.1 大氣校正34-35
• 2.3.2 幾何校正35-36
• 2.4 本章小結(jié)36-37
• 第三章 沙化土地信息提取的最優(yōu)分割尺度37-50
• 3.1 分形網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化分割算法38-39
• 3.2 Full Lambda-Schedule分割算法39-40
• 3.3 沙化土地的尺度效應(yīng)40-41
• 3.4 沙化土地最優(yōu)分割尺度41-42
• 3.5 實(shí)驗(yàn)與分析42-49
• 3.5.1 不同分割方法結(jié)果比較42-45
• 3.5.2 沙化土地的尺度效應(yīng)和最優(yōu)分割尺度45-49
• 3.6 本章小結(jié)49-50
• 第四章 基于面向?qū)ο蟮纳郴恋仡愋瓦b感識別50-62
• 4.1 沙化土地遙感特征選擇50-54
• 4.2 沙化土地類型遙感識別方法54-56
• 4.3 沙化土地特征選擇和識別結(jié)果分析56-59
• 4.4 本章小結(jié)59-62
• 第五章 近10年渾善達(dá)克沙地監(jiān)測與動態(tài)分析62-69
• 5.1 渾善達(dá)克沙地評價62-64
• 5.2 渾善達(dá)克沙地動態(tài)分析64-68
• 5.3 本章小結(jié)68-69
• 第六章 結(jié)論與討論69-73
• 6.1 結(jié)論69-71
• 6.2 討論71-73
• 參考文獻(xiàn)73-78
• 在校期間的學(xué)術(shù)研究78-80
• 致謝80-81

【參考文獻(xiàn)】

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 黃慧萍;面向?qū)ο笥跋穹治鲋械某叨葐栴}研究[D];中國科學(xué)院研究生院（遙感應(yīng)用研究所）;2003年

  本文關(guān)鍵詞：面向?qū)ο蟮纳郴恋谿F-1遙感分類技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：377361