本文關(guān)鍵詞：基于時空融合算法的纓帽變換分量時序數(shù)據(jù)集構(gòu)建方法研究

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【摘要】：高空間分辨率的遙感影像可以在精細的空間尺度上對地表生物物理參量進行研究,但目前的遙感衛(wèi)星及其傳感器難以做到同時保有高空間分辨率和高時間分辨率的特點。近年來發(fā)展起來的時空融合算法可以綜合不同時間、空間分辨率的多源遙感影像各自的優(yōu)勢,得到既有高空間又有高時間分辨率的影像,以滿足較高空間分辨率下的時序變化監(jiān)測研究的需求。時空融合算法主要針對多光譜反射率數(shù)據(jù)進行,而基于多光譜反射率構(gòu)建的光譜指數(shù)與地表特定的生物物理性質(zhì)相關(guān),具有更明確的指示意義,因而基于時空融合算法建立的光譜指數(shù)時序數(shù)據(jù)能夠在時間上較為連續(xù)地反映地表的變化狀況,對地表變化研究提供一種新的指示數(shù)據(jù)。在根據(jù)反射率數(shù)據(jù)提出的諸多指數(shù)中,纓帽變換是一種針對多光譜遙感影像發(fā)展起來的特殊的主成分變換,變換分量包括亮度、綠度和土壤濕度等物理意義明晰的幾個分量,對土地覆蓋類型、植被類型及其分布,以及地表水分狀況等均具有較好的指示意義�；跁r空融合算法,對MODIS與Landsat TM/OLI數(shù)據(jù)纓帽變換參數(shù)進行時空融合,獲得區(qū)域內(nèi)時間連續(xù)性較好的纓帽變換數(shù)據(jù)集,可以定量反映地表植被覆蓋狀況以及不同植被類型物候變化特征,為研究區(qū)生態(tài)環(huán)境變化提供一種定量的參考指標(biāo)。本文選擇甘肅省古浪縣冰草灣地區(qū)和寧夏中衛(wèi)市中西部為研究區(qū),以Landsat 8 OLI和MODIS逐日反射率數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,探討了時空融合算法在纓帽變換時序數(shù)據(jù)集構(gòu)建中的應(yīng)用。本文首先分析了基于反射率數(shù)據(jù)時空融合算法應(yīng)用到纓帽變換數(shù)據(jù)時的適用性,在此基礎(chǔ)上對相似像元的選擇方法和權(quán)重函數(shù)進行了改進,構(gòu)建了研究區(qū)纓帽變換分量時序數(shù)據(jù)集并對不同地物類型的時序特征進行了分析。本文得出的基本結(jié)論如下：(1)應(yīng)用較多的現(xiàn)有算法融合結(jié)果中對于土地覆被發(fā)生變化的較小區(qū)域的值與參考數(shù)據(jù)之間存在比較明顯的差異,對于本研究所用到的Landsat OLI和MODIS纓帽變換數(shù)據(jù),濕度分量的融合精度總體高于亮度分量和綠度分量,且不同地物類型的精度存在差異。對算法中相似像元選擇方法和權(quán)重函數(shù)進行改進后,融合結(jié)果能夠很好的體現(xiàn)地表的紋理特征和不同地物類型的分布規(guī)律,各分量的值與真實參考數(shù)據(jù)的值之間具有較好的一致性,融合結(jié)果總體精度較好。(2)計算過程中移動窗口大小和預(yù)估分類數(shù)決定了融合過程中相似像元的篩選結(jié)果和各相似像元的權(quán)重值,最終對融合結(jié)果的精度產(chǎn)生影響,但不同參數(shù)組合對融合結(jié)果的質(zhì)量影響有限,預(yù)估分類數(shù)與實際土地覆被類型數(shù)目一致時,融合結(jié)果的精度相對更高。(3)基于時空融合算法構(gòu)建的纓帽變換分量時序數(shù)據(jù)集能夠較好地反映植被生長周期內(nèi)的變化特征,可以用于定量說明植被生長過程中的物候變化特點。
【關(guān)鍵詞】：時空融合 纓帽變換 物候變化特征
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：P237
【目錄】：

• 中文摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-19
• 1.1 選題背景及研究意義9-11
• 1.2 國內(nèi)外研究進展11-16
• 1.2.1 傳統(tǒng)遙感影像融合研究進展12-13
• 1.2.2 遙感影像時空融合研究進展13-16
• 1.3 研究內(nèi)容與技術(shù)路線16-18
• 1.4 論文框架18-19
• 第二章 原理與方法19-30
• 2.1 遙感數(shù)據(jù)時空融合原理和方法19-26
• 2.1.1 時空適應(yīng)性反射率融合模型19-22
• 2.1.2 ESTARFM算法基本原理22-26
• 2.3 纓帽變換26-27
• 2.4 改進型算法基本原理27-28
• 2.5 融合數(shù)據(jù)的質(zhì)量評價方法28-30
• 第三章 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)預(yù)處理30-37
• 3.1 研究區(qū)概況30-31
• 3.2 數(shù)據(jù)來源及其特征31-33
• 3.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理33-36
• 3.3.1 Landsat 8 OLI大氣校正33-34
• 3.3.2 MOD09GA投影轉(zhuǎn)換及噪聲信息的去除34-36
• 3.4 土地利用與土地覆蓋類型36-37
• 第四章 結(jié)果與討論37-70
• 4.1 Landsat OLI與MODIS纓帽變換分量比較37-39
• 4.2 基于已有算法的纓帽變換分量融合結(jié)果比較39-51
• 4.2.1 亮度分量融合效果分析40-44
• 4.2.2 綠度分量融合效果分析44-47
• 4.2.3 濕度分量融合效果分析47-51
• 4.3 改進算法融合結(jié)果精度分析51-60
• 4.3.1 亮度分量融合效果51-54
• 4.3.2 綠度分量融合效果54-57
• 4.3.3 濕度分量融合結(jié)果57-60
• 4.4 算法精度對比60-63
• 4.5 算法參數(shù)設(shè)置分析63-65
• 4.6 纓帽變換分量時序數(shù)據(jù)集的構(gòu)建和特征分析65-70
• 4.6.1 纓帽變換分量時序數(shù)據(jù)集的構(gòu)建65-66
• 4.6.2 典型地物類型纓帽變換分量時序特征分析66-70
• 第五章 結(jié)論與展望70-73
• 5.1 主要結(jié)論70-71
• 5.1.1 現(xiàn)有時空融合算法對纓帽變換分量融合的適用性70
• 5.1.2 改進算法融合精度評價70-71
• 5.1.3 參數(shù)設(shè)置對融合結(jié)果的影響71
• 5.1.4 典型地物類型纓帽變換分量時序特征分析71
• 5.2 不足與展望71-73
• 參考文獻73-79
• 在學(xué)期間的研究成果79-80
• 致謝80

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