水蝕荒漠化已成為全球矚目的環(huán)境問題之一。遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)具有宏觀性與時(shí)效性,被廣泛應(yīng)用于包括荒漠化信息的提取監(jiān)測與評價(jià)分析領(lǐng)域中。然而,前人研究中仍然存在一些不足。首先,采用Landsat衛(wèi)星等低空間分辨率影像數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源提取水蝕荒漠化區(qū)域精細(xì)化程度不夠。其次,水蝕荒漠化遙感信息客觀詳實(shí)的自動(dòng)提取探索較少。基于此,隨著國產(chǎn)衛(wèi)星業(yè)務(wù)化的推廣,本文選取水蝕荒漠化較為發(fā)育的云南省楚雄彝族自治州、大理白族自治州及麗江市交界的漁泡江流域幸福村-金沙江匯入口河段作為研究區(qū),選用高分一號(GF-1)衛(wèi)星數(shù)據(jù),精細(xì)化探索GF-1遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)水蝕荒漠化自動(dòng)信息提取方法。本文取得創(chuàng)新性成果如下:1.實(shí)驗(yàn)優(yōu)選衍生方差紋理修正型土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(Var_MSAVI)為水蝕荒漠化因子植被覆蓋信息提取的最佳方法。考慮植被覆蓋信息為水蝕荒漠化重要指標(biāo)之一,采用RVI、NDVI、SAVI、MSAVI、EVI、GEVI六個(gè)常用的植被指數(shù)模型,分別展開基于影像紋理特征空間信息的衍生紋理植被指數(shù)模型與像元二分模型的對比分析�；诘染嗖键c(diǎn)法的客觀評價(jià),衍生方差紋理修正型土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(Var_M<...

【文章頁數(shù)】：99 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 存在問題分析
    1.3 研究意義
    1.4 研究內(nèi)容與技術(shù)路線
        1.4.1 研究內(nèi)容
        1.4.2 技術(shù)路線
    1.5 論文創(chuàng)新點(diǎn)
第二章 水蝕荒漠化自動(dòng)提取方法及其理論基礎(chǔ)
    2.1 水蝕荒漠化判識標(biāo)志
    2.2 水蝕荒漠化判識標(biāo)志提取方法
        2.2.1 坡度分析方法
        2.2.2 溝谷密度提取方法
        2.2.3 地形起伏度提取方法
        2.2.4 地表切割深度提取方法
        2.2.5 植被信息提取方法
    2.3 層次分析法
    2.4 水蝕荒漠化提取結(jié)果精度評價(jià)方法
        2.4.1 主觀評價(jià)
        2.4.2 客觀評價(jià)
第三章 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)預(yù)處理
    3.1 研究區(qū)概況
    3.2 數(shù)據(jù)源及數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.2.1 數(shù)據(jù)源
        3.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
第四章 GF-1水蝕荒漠化遙感信息自動(dòng)化提取實(shí)驗(yàn)及優(yōu)選
    4.1 坡度分析及分級定標(biāo)
    4.2 溝谷密度提取及分級定標(biāo)
    4.3 地形起伏度提取及分級定標(biāo)
    4.4 地表切割深度提取及分級定標(biāo)
    4.5 植被覆蓋度提取及分級定標(biāo)優(yōu)選
        4.5.1 基于植被指數(shù)與像元二分模型結(jié)合的植被覆蓋度提取實(shí)驗(yàn)
        4.5.2 基于紋理信息與植被指數(shù)結(jié)合的植被覆蓋度提取實(shí)驗(yàn)
        4.5.3 植被覆蓋度分級定標(biāo)優(yōu)選
第五章 水蝕荒漠化遙感信息自動(dòng)提取實(shí)驗(yàn)分析
    5.1 水蝕荒漠化遙感信息自動(dòng)提取實(shí)驗(yàn)示范應(yīng)用
    5.2 結(jié)果評價(jià)
        5.2.1 主觀評價(jià)
        5.2.2 客觀評價(jià)
    5.3 水蝕荒漠化遙感信息自動(dòng)提取流程總結(jié)
第六章 結(jié)語
    6.1 討論
    6.2 結(jié)論
    6.3 不足與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間完成的科研成果
致謝



本文編號：3876093