濕地遙感監(jiān)測技術(shù)在定量分析、提取濕地信息、水資源管理、洪澇災(zāi)害監(jiān)測和濕地保護等領(lǐng)域已被廣泛應(yīng)用。松嫩平原分布著我國東北部典型的內(nèi)陸濕地生態(tài)系統(tǒng),隨著人類活動的干擾和極端水文狀況頻發(fā),濕地水文格局發(fā)生顯著變化,導(dǎo)致濕地面積大幅縮小,濕地景觀破碎化嚴(yán)重,且缺乏相關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)研究。因此,實時、精確地掌握松嫩平原大尺度的濕地水文狀況變化等,不僅為洪澇災(zāi)害監(jiān)測、區(qū)域水文分布式模型等研究領(lǐng)域內(nèi)提供了可靠數(shù)據(jù)源和技術(shù)支持,還對大尺度濕地淹水范圍動態(tài)監(jiān)測具有重要意義。本文綜合利用時間序列的Radarsat-2影像和MODIS影像提出一種自適應(yīng)閾值選取方法進行松嫩平原淹水范圍提取。該方法首先選取感興趣區(qū)的雷達(dá)影像為參考數(shù)據(jù),面向?qū)ο蠓诸惙椒ň_提取不同時相感興趣區(qū)的淹水范圍;隨后,基于M ODIS影像提取6類水體指數(shù)作為分類特征變量,其中包括:歸一化的差異水體指數(shù)、歸一化植被指數(shù)、改進的歸一化差異水體指數(shù)、歸一化池塘指數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差水分指數(shù)和歸一化差異濁度指數(shù)用于濕地淹水范圍提取,將感興趣區(qū)范圍內(nèi)8m空間分辨率的Radarsat-2影像分類結(jié)果與500m分辨率MODIS影像的特征變量進行尺度匹配,最后,分別針... 

【文章來源】：哈爾濱師范大學(xué)黑龍江省

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

研究區(qū)地理位置

哈爾濱師范大學(xué)碩士學(xué)位論文類的精度，閾值隨著步長間隔的變化由小至大，伴隨著淹水像元的漏分誤差兩者呈現(xiàn)相反趨勢變化，在此過程中取漏分誤差和錯分誤差的交IS 影像最優(yōu)的閾值，結(jié)合不同時相提取的最優(yōu)指數(shù)和閾值的組合，最終文情勢動態(tài)監(jiān)測完成不同時相濕地淹水范圍信息如圖所示（3-1）。

像平面分割成多個具有像素特征的對象，具有類似、不重疊區(qū)域的最小對象[63多尺度分割方法，聚集初始的影像內(nèi)的一個像元，通過在原始圖像中聚合單像素來生成均勻的圖像目標(biāo)區(qū)域增長的算法�；谌我庀袼刈韵露系姆指罘阶R別像元之間的相似性，將相似的相鄰像元合并為對象 ，影像對象依賴于分割度的變化；根據(jù)均質(zhì)性閾值達(dá)到上限標(biāo)準(zhǔn)，可完成多次合并，這一過程是將較小對象逐層合并成較大的對象，被分割的對象在很大程度上依賴于分割或合并的程。在接近閾值后，紋理和灰度特征通常決定了均勻性的設(shè)置[64]。假定形成的影像對象層為 Level 1，此時會形成大小不一的破碎斑塊狀，如最佳同質(zhì)性擬合對象并不相鄰，將繼續(xù)對子對象進行尋找，每次循環(huán)中，影像對層中的逐個對象都會被使用一次，如圖（3-2）基于 Level 1 進行差異分割，實質(zhì)該層中影像對象合并，當(dāng)合并對象用盡時，循環(huán)停止，次分割形成 Level2，以此環(huán)的分類能夠得到較好結(jié)果，多尺度方法分割時，應(yīng)結(jié)合不同的研究區(qū)特征、圖分辨率以及分類狀況設(shè)置相應(yīng)的參數(shù)如：緊密度（compactness）、尺度（scale）形狀（snap），諸多因素都會影響最終分割結(jié)果導(dǎo)致影像分類精度變化。本文參多尺度分割對數(shù)據(jù)影像設(shè)置的參數(shù)為分割形狀 0.1、尺度 50、緊致度 0.5 等。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于亞像元分解重構(gòu)的MODIS水體提取模型及方法研究[D]. 付必濤.華中科技大學(xué) 2009



本文編號：3239898