本文關(guān)鍵詞：基于GF-1遙感影像的湖南省典型濕地類型信息提取研究　出處：《中南林業(yè)科技大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：濕地是地球表面重要的生態(tài)系統(tǒng)之一,兼具水生生態(tài)系統(tǒng)和陸地生態(tài)系統(tǒng)的特點(diǎn)。遙感技術(shù)具有快捷、準(zhǔn)確反映地表大區(qū)域范圍土地變化的能力,能夠及時(shí)、準(zhǔn)確掌握濕地分布和變化信息,遙感技術(shù)成為濕地生態(tài)系統(tǒng)研究中重要的工具。本文以東洞庭湖為研究區(qū),探索GF-1遙感影像對(duì)濕地資源信息提取的能力以及最優(yōu)算法,通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)差、信息熵以及最佳指數(shù)(OIF)分析GF-1遙感影像適用于濕地信息提取的最佳波段指數(shù),對(duì)比分析常規(guī)軟件ENVI、均值漂移以及分水嶺分割算法對(duì)GF-1數(shù)據(jù)的分割效果,整合NDVI邊緣線索的均值漂移算法多尺度分割影像樣本,找到適合各濕地類型的最佳分割尺度,結(jié)合有效影像特征,分別進(jìn)行單一尺度規(guī)則分類、分層分類以及監(jiān)督分類,并評(píng)價(jià)分類效果。利用GF-1數(shù)據(jù)提取湖南省典型濕地類型信息,得到湖南省濕地資源分布信息數(shù)據(jù)。主要研究結(jié)果如下：(1)研究綜合考慮光譜特征與信息量大小,通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)差、信息熵、最佳指數(shù)3個(gè)定量評(píng)價(jià)指標(biāo)以及目視效果判斷,確定GF-1遙感影像最佳波段組合為432組合。(2)整合NDVI邊緣線索的均值漂移分割是最優(yōu)濕地區(qū)域分割算法。分水嶺分割算法不適用于弱邊緣較多的濕地區(qū)域,三類分水嶺分割算法中,距離變換以及控制標(biāo)記符變換的分水嶺分割算法欠分割嚴(yán)重,而梯度變換的分水嶺分割算法會(huì)產(chǎn)生過(guò)于細(xì)碎的分割結(jié)果。單一均值漂移算法略微優(yōu)于分水嶺分割算法與ENVI軟件算法,但對(duì)弱邊緣的分割仍不理想,考慮加入其它的輔助數(shù)據(jù)優(yōu)化對(duì)弱邊緣的分割,通過(guò)平均分割區(qū)域數(shù)、經(jīng)驗(yàn)評(píng)價(jià)函數(shù)、局部方差的對(duì)比分析得出,整合NDVI邊緣線索的均值漂移分割優(yōu)于整合NDWI以及PC1邊緣線索的均值漂移分割。(3)不同濕地類型對(duì)應(yīng)不同的最優(yōu)分割尺度,整合對(duì)象間異質(zhì)性和對(duì)象內(nèi)同質(zhì)性的全局評(píng)分能夠評(píng)價(jià)分割的優(yōu)劣,最優(yōu)分割尺度大小與其分布的細(xì)碎程度有較大關(guān)系。分布最為集中大塊的水體與泥灘地,最優(yōu)分割尺度為120,而分布分散的蘆葦以及苔草的最優(yōu)分割尺度為80,分布最細(xì)碎的辣蓼+泥蒿與雜草,最優(yōu)分割尺度為50。(4)配合專家知識(shí)的規(guī)則分類要優(yōu)于計(jì)算機(jī)分類。通過(guò)分析GF-1的多光譜數(shù)據(jù)各個(gè)波段的光譜與紋理特征、NDVI以及CIWI指數(shù),遴選出能夠有效提取濕地類型的特征,構(gòu)建分類規(guī)則。3類分類算法中,精度最高的為分層分類方法,總體精度是89.62%。而規(guī)則分類只有84.43%,這說(shuō)明分割結(jié)果對(duì)分類精度有直接影響。(5)通過(guò)對(duì)全省濕地信息的提取發(fā)現(xiàn),湖南省濕地植被多數(shù)集中分布在洞庭湖區(qū)域內(nèi),且分布具有環(huán)境梯度特征,另外湖南省的濕地率不高,統(tǒng)計(jì)全省提取的濕地面積是96.64萬(wàn)公頃(水稻田面積未計(jì)入),分布也相對(duì)集中,大部分濕地急需保護(hù)與生態(tài)恢復(fù)。
【學(xué)位授予單位】：中南林業(yè)科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：X87;X171.1

【引證文獻(xiàn)】

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1 張順謙;郭海燕;卿清濤;田宏;;若爾蓋高原草地沙化的MODIS遙感及其驅(qū)動(dòng)力研究[A];中國(guó)氣象學(xué)會(huì)2006年年會(huì)“氣候變化及其機(jī)理和模擬”分會(huì)場(chǎng)論文集[C];2006年

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本文編號(hào)：1328371