本文關(guān)鍵詞：基于時(shí)空融合算法的纓帽變換分量時(shí)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(xì)的空間尺度上對(duì)地表生物物理參量進(jìn)行研究,但目前的遙感衛(wèi)星及其傳感器難以做到同時(shí)保有高空間分辨率和高時(shí)間分辨率的特點(diǎn)。近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的時(shí)空融合算法可以綜合不同時(shí)間、空間分辨率的多源遙感影像各自的優(yōu)勢(shì),得到既有高空間又有高時(shí)間分辨率的影像,以滿足較高空間分辨率下的時(shí)序變化監(jiān)測(cè)研究的需求。時(shí)空融合算法主要針對(duì)多光譜反射率數(shù)據(jù)進(jìn)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(shí)空融合算法建立的光譜指數(shù)時(shí)序數(shù)據(jù)能夠在時(shí)間上較為連續(xù)地反映地表的變化狀況,對(duì)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(duì)多光譜遙感影像發(fā)展起來(lái)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(gè)分量,對(duì)土地覆蓋類(lèi)型、植被類(lèi)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(shí)空融合算法,對(duì)MODIS與Landsat TM/OLI數(shù)據(jù)纓帽變換參數(shù)進(jìn)行時(shí)空融合,獲得區(qū)域內(nèi)時(shí)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(lèi)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(shí)空融合算法在纓帽變換時(shí)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(shí)空融合算法應(yīng)用到纓帽變換數(shù)據(jù)時(shí)的適用性,在此基礎(chǔ)上對(duì)相似像元的選擇方法和權(quán)重函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn),構(gòu)建了研究區(qū)纓帽變換分量時(shí)序數(shù)據(jù)集并對(duì)不同地物類(lèi)型的時(shí)序特征進(jìn)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(duì)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(duì)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(lèi)型的精度存在差異。對(duì)算法中相似像元選擇方法和權(quán)重函數(shù)進(jìn)行改進(jìn)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(lèi)型的分布規(guī)律,各分量的值與真實(shí)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(jì)算過(guò)程中移動(dòng)窗口大小和預(yù)估分類(lèi)數(shù)決定了融合過(guò)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(duì)融合結(jié)果的精度產(chǎn)生影響,但不同參數(shù)組合對(duì)融合結(jié)果的質(zhì)量影響有限,預(yù)估分類(lèi)數(shù)與實(shí)際土地覆被類(lèi)型數(shù)目一致時(shí),融合結(jié)果的精度相對(duì)更高。(3)基于時(shí)空融合算法構(gòu)建的纓帽變換分量時(shí)序數(shù)據(jù)集能夠較好地反映植被生長(zhǎng)周期內(nèi)的變化特征,可以用于定量說(shuō)明植被生長(zhǎng)過(guò)程中的物候變化特點(diǎn)。
【關(guān)鍵詞】：時(shí)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(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：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(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展11-16
• 1.2.1 傳統(tǒng)遙感影像融合研究進(jìn)展12-13
• 1.2.2 遙感影像時(shí)空融合研究進(jìn)展13-16
• 1.3 研究?jī)?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(shí)空融合原理和方法19-26
• 2.1.1 時(shí)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(jìn)型算法基本原理27-28
• 2.5 融合數(shù)據(jù)的質(zhì)量評(píng)價(jià)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(lái)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(lèi)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(jìn)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(duì)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(shí)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(shí)序數(shù)據(jù)集的構(gòu)建65-66
• 4.6.2 典型地物類(lèi)型纓帽變換分量時(shí)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(shí)空融合算法對(duì)纓帽變換分量融合的適用性70
• 5.1.2 改進(jìn)算法融合精度評(píng)價(jià)70-71
• 5.1.3 參數(shù)設(shè)置對(duì)融合結(jié)果的影響71
• 5.1.4 典型地物類(lèi)型纓帽變換分量時(shí)序特征分析71
• 5.2 不足與展望71-73
• 參考文獻(xiàn)73-79
• 在學(xué)期間的研究成果79-80
• 致謝80

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