遼河口自然濕地保護區(qū)位于遼東灣北部,保護區(qū)內(nèi)擁有面積巨大的濕地生態(tài)系統(tǒng),是世界上生態(tài)系統(tǒng)保存完整的濕地之一。而近年來人類不斷追求經(jīng)濟發(fā)展,過多的人類干擾是的保護區(qū)內(nèi)的濕地生態(tài)環(huán)境問題不斷加劇。因此,采用有效的監(jiān)測手段與制圖方法,對濕地土地利用信息的進行實時監(jiān)測以及濕地變革分析是十分必要的。本文選擇1985-2016年的Landsat系列衛(wèi)星為基本數(shù)據(jù)源。首先,把面向?qū)ο蟮亩喑叨确诸愃枷胱鳛榛A(chǔ)理論,以濕地保護區(qū)監(jiān)測的實際需要為切入點,將多尺度影像分割、多特征融合提取方法相結(jié)合,系統(tǒng)性地研究針對特定數(shù)據(jù)源特定區(qū)域的面向?qū)ο蠓诸愔械膸讉�核心環(huán)節(jié)和相應(yīng)的關(guān)鍵問題,為遼河口濕地保護區(qū)的土地利用信息提取提供輔助和參考。其次,利用提取的濕地土地應(yīng)用覆蓋信息,對濕地近30年的土地應(yīng)用覆蓋進行變化檢測,并結(jié)合數(shù)學(xué)統(tǒng)計模型以及初步的社會經(jīng)濟因子分析30年間濕地變革歷程。結(jié)果表明:1.基于面向?qū)ο蠓ㄌ崛〉牡匚镱愋托畔⑦B續(xù)且不破碎,提取信息結(jié)果不會出現(xiàn)“椒鹽現(xiàn)象”,大大減少了后續(xù)人工修改的工作量,提高了分類精度與數(shù)據(jù)的可靠性。從精度評價結(jié)果來看,其平均精度達到87%,該分類體系可以準確的提取遼河自然濕地保護... 

【文章來源】：大連海洋大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：49 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

研究區(qū)地理位置

FLAASH 大氣校正輸入的主要參數(shù)包括圖像傳感器與圖像目標信息、大氣模型、水汽反演、氣溶膠模型和氣溶膠反演等。以 2015年 9月 2 日為例，具體輸入?yún)?shù)如表 2-2所示，由于 Landsat數(shù)據(jù)為多光譜數(shù)據(jù)缺少相應(yīng)波段并且光譜分辨率低，因此在大氣模型中結(jié)合影像所處緯度以及月份選擇一個固定的水汽含量值。表 2-2大氣校正輸入?yún)?shù)Tab.2-2 Parameters of atmospheric correction輸入?yún)?shù) 參數(shù)取值 輸入?yún)?shù) 參數(shù)取值緯度/(°) 40.87060833 過境日期 20150902經(jīng)度/(°) 121.74215000 過境 GMT 02:34:47.44氣溶膠反演 2-Band（K-T） 大氣模型 Sub-Arctic Summer水汽反演 無 能見度/km 40最小內(nèi)存/MB 100 地面高程/km 0像元大小/m 30 傳感器高度/km 705氣溶膠模型 Rural 傳感器類型 Landsat 8 OLI大氣校正前后綠色植被光譜曲線對比如圖 2-2所示，a 為大氣校正前，b為大氣校正后。校正后綠色植物的光譜曲線在綠光波段（0.55μm）有明顯反射峰，在紅光波段（0.68μm）有一光合作用吸收谷，植被的光譜曲線與真實地物光譜曲線趨勢相近。

尺度分割算法原理度分割是一種在不同尺度上進行分割的技術(shù)，它既能自主生成遙感影像對級結(jié)構(gòu)將這些對象聯(lián)接起來形成具有一定拓撲關(guān)系，層級關(guān)系的對象層，一個特征空間豐富的父子層次網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，每一個對象層之間都存在著相應(yīng)即小尺度影像層中的對象由大尺度影像層分割得到。在層級網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，層，其它層級依據(jù)尺度大小依次分為父子層級關(guān)系，這樣影像的解譯信息子層級的繼承關(guān)系進行逐級傳遞和表達。多尺度分割最突出的特點是同一像的各地類屬性信息不再僅能通過一種尺度來表達，而是根據(jù)地類大小等尺度上的語義描述（如圖 3-1）。從理論上而言，針對不同地類并不是空間別精度越高，而是不同地類都有與其最為相應(yīng)的分辨率（或者尺度）。針分割方法來說，分割尺度值的大小決定了對象的數(shù)目和面積大小，分割數(shù)目越少而對象面積越大，反之亦然。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于面向?qū)ο蟮目犹吝b感監(jiān)測與動態(tài)分析[J]. 韓鵬鵬,黃進良,李仁東,王立輝,胡硯霞,黃維.  農(nóng)業(yè)機械學(xué)報. 2015(01)
[2]基于eCognition面向?qū)ο蠹夹g(shù)的高分辨率遙感影像土地利用分類——以福州瑯岐島為例[J]. 江華.  海峽科學(xué). 2014(08)
[3]基于eCognition的衛(wèi)星遙感影像分析技術(shù)[J]. 孫悅.  無線電工程. 2014(03)
[4]面向?qū)ο蟮倪b感影像水田信息提取方法研究[J]. 王昌滿,趙俊三.  價值工程. 2014(05)
[5]基于TM影像屬性和形態(tài)特征的土地覆被制圖方法[J]. 姜洋,李艷,劉東.  地球信息科學(xué)學(xué)報. 2014(01)
[6]基于NDVI分割與面向?qū)ο蟮臇|洞庭湖濕地植被信息提取技術(shù)[J]. 喬婷,張懷清,陳永富,凌成星.  西北林學(xué)院學(xué)報. 2013(04)
[7]基于特征構(gòu)造的影像跨尺度分類研究[J]. 林麗群,肖洲,李雪.  測繪科學(xué). 2014(04)
[8]面向?qū)ο蟮默敿{斯河流域TM影像分類技術(shù)研究[J]. 郭鵬,徐麗萍,王玲,劉琳,張正勇,常存.  水土保持研究. 2013(03)
[9]基于CA-Markov模型的遼河三角洲濕地景觀格局預(yù)測[J]. 李興鋼,梁成華,王延松,呂久俊.  環(huán)境科學(xué)與技術(shù). 2013(05)
[10]基于決策樹C4.5算法的面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄑ芯縖J]. 陳麗萍,武文波.  遙感信息. 2013(02)

博士論文
[1]空間信息在面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄖ械膽?yīng)用[D]. 韓凝.浙江大學(xué) 2011
[2]基于特征知識庫的遙感信息提取技術(shù)研究[D]. 高偉.中國地質(zhì)大學(xué) 2010

碩士論文
[1]雙臺子河口濱海濕地景觀格局動態(tài)變化分析[D]. 吳英超.大連海事大學(xué) 2011
[2]面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感影像信息提取與尺度效應(yīng)分析[D]. 齊義娜.東北師范大學(xué) 2009
[3]雙臺子河口濕地生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀遙感調(diào)查分析[D]. 張婷婷.沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué) 2007



本文編號：3373053