象山港水產(chǎn)養(yǎng)殖區(qū)用地的多源高分遙感數(shù)據(jù)融合評價研究
發(fā)布時間:2020-12-17 07:02
遙感影像是一種利用傳感器對地觀測的遙控的技術(shù),近幾年隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,遙感影像的融合技術(shù)可以融合不同光譜特性、不同空間分辨率以及時間分辨率的影像數(shù)據(jù),在多個學(xué)科中廣泛的應(yīng)用,融合的遙感影像可以綜合對數(shù)據(jù)源的特征進行分析、提取以及實際應(yīng)用來提高影像的質(zhì)量,使得研究者更加清晰、容易的理解、獲取與挖掘質(zhì)量良好的數(shù)據(jù)信息。同時不同傳感器之間的影像信息也可以得到互補。因此在實際的學(xué)習(xí)中,多傳感器的遙感影像融合的應(yīng)用是必不可少的,越來越受到研究者們的重視。由于研究的目的不同以及研究方法的不同,高分辨率遙感影像的最佳融合方法也不相同,并且目前沒有一個統(tǒng)一的遙感影像融合質(zhì)量評價的體系。目前高分辨率的遙感影像雖然受到很多學(xué)者們的青睞,但是隨著分辨率的提高也會帶來椒鹽現(xiàn)象嚴重等問題,并且高分辨遙感要影像融合的評價也大多是針對陸地為研究區(qū)域。本文以象山港養(yǎng)殖區(qū)的浮筏養(yǎng)殖與圍網(wǎng)養(yǎng)殖為研究對象,采用3種分辨率較高的遙感影像,對其全色與多光譜影像進行不同方法的融合,得出針對不同的研究對象最佳的融合方法,為養(yǎng)殖信息的提取以及進一步的處理提供技術(shù)支持。并在此基礎(chǔ)上引用一個新的影像評價指標CQmax對各數(shù)據(jù)融合后的影...
【文章來源】:浙江海洋大學(xué)浙江省
【文章頁數(shù)】:63 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
研究區(qū)空間分布圖
2.2.2 圍網(wǎng)養(yǎng)殖圍網(wǎng)養(yǎng)殖區(qū)主要采用圍網(wǎng)式養(yǎng)殖(如圖 2-3 所示),利用木材結(jié)合漁網(wǎng)形成一個密閉的養(yǎng)殖水域,并將漁網(wǎng)埋入水底,在圍網(wǎng)內(nèi)水底鋪 10 厘米細沙,便于梭子蟹底棲淺埋,圍網(wǎng)面積根據(jù)育苗需要約 50-200 平方米。梭子蟹主要以鮮活貝類、沙蠶為食。每年 6 月份將蟹苗投入圍養(yǎng)水域進行養(yǎng)殖并做周期性的養(yǎng)護工作。在遙感影像上的體現(xiàn)一個個離散的圓圈或多邊形,多邊形內(nèi)部仍為水體,這種形狀的產(chǎn)生主要是由于圍網(wǎng)養(yǎng)殖的形態(tài)結(jié)構(gòu)俯視形態(tài)。(a)筏式養(yǎng)殖 (b)海帶晾曬結(jié)構(gòu) (c)浮筏養(yǎng)殖遙感示意圖圖 2-2 海帶養(yǎng)殖圖Fig 2.2 Picture of Seaweed farming
第四章 針對圍網(wǎng)養(yǎng)殖區(qū)高分影像融合評價第四章 針對圍網(wǎng)養(yǎng)殖區(qū)高分影像融合評價1 針對圍網(wǎng)養(yǎng)殖區(qū)高分一號融合后影像評價主觀評價雖然會受到環(huán)境、顯示平臺以及個人興趣與偏好的影響[76]。但主觀價的學(xué)者一般都具有較高的專業(yè)水平和豐富的經(jīng)驗,直接用眼睛對影像進行評與分析;蛘呖梢杂闷渌跋駡D作為參考進行對比評價,評價效果依然有一定可靠性并且定性評級的過程與方法簡單、方便、快捷。本文為了較清晰地進行視解譯分析,從研究區(qū)裁剪出一塊包含浮筏和網(wǎng)箱養(yǎng)殖的區(qū)域進行融合評價,真彩色 RGB 波段組合,并以 2%的線型拉伸進行顯示。融合效果如圖所示。高分一號 MS高分一號 PAN
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于GIS的桑溝灣及周圍海域海帶養(yǎng)殖適宜性評價[J]. 孫倩雯,劉慧,尚偉濤,于良巨,姜曉鵬,蔡碧瑩,常麗榮,肖露陽. 漁業(yè)科學(xué)進展. 2020(01)
[2]高景一號影像多方法融合效果評價分析[J]. 盧剛,高磊,王彥敏. 遙感信息. 2018(06)
[3]高分二號衛(wèi)星影像融合技術(shù)研究[J]. 肖昶,余曉敏,韓逸飛. 地理空間信息. 2018(06)
[4]一種國產(chǎn)高分衛(wèi)星遙感影像變分融合方法[J]. 尹峰,孟祥超,梁鵬. 國土資源遙感. 2018(02)
[5]高分二號全色-多光譜影像融合方法對比研究[J]. 鄭雅蘭,王雷光,陸翔. 西南林業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)). 2018(02)
[6]一種單時相高分辨率遙感影像時空融合算法[J]. 李大成,韓啟金,趙涌泉. 計算機工程與應(yīng)用. 2018(05)
[7]高分二號衛(wèi)星影像融合方法比較及效果優(yōu)化研究[J]. 湯耶磊,王鴻燕,劉榮. 測繪與空間地理信息. 2018(02)
[8]沿海牡蠣養(yǎng)殖的WorldView-2影像融合方法評價[J]. 周為峰,曹利,李小恕,程田飛. 遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2018(01)
[9]高分二號衛(wèi)星影像融合方法比較研究[J]. 謝士琴,趙天忠,王威,史京京. 系統(tǒng)仿真學(xué)報. 2017(11)
[10]基于高分二號衛(wèi)星融合數(shù)據(jù)的城鎮(zhèn)黑臭水體遙感監(jiān)測研究[J]. 靳海霞,潘健. 國土資源科技管理. 2017(04)
博士論文
[1]光學(xué)遙感影像壓縮及融合的質(zhì)量評價研究[D]. 馬旭東.武漢大學(xué) 2014
碩士論文
[1]基于像素級的高分辨率遙感影像融合方法研究[D]. 湯耶磊.東華理工大學(xué) 2018
[2]國產(chǎn)高分衛(wèi)星影像質(zhì)量評價及特征分析[D]. 曾彩云.成都理工大學(xué) 2017
[3]面向林地信息的高分一號遙感影像融合與分類研究[D]. 林雪.北京林業(yè)大學(xué) 2016
[4]多源遙感圖像融合技術(shù)研究[D]. 王文欣.西安電子科技大學(xué) 2012
[5]像素級遙感圖像預(yù)處理與融合技術(shù)研究[D]. 李玉蘭.河南理工大學(xué) 2009
本文編號:2921610
【文章來源】:浙江海洋大學(xué)浙江省
【文章頁數(shù)】:63 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
研究區(qū)空間分布圖
2.2.2 圍網(wǎng)養(yǎng)殖圍網(wǎng)養(yǎng)殖區(qū)主要采用圍網(wǎng)式養(yǎng)殖(如圖 2-3 所示),利用木材結(jié)合漁網(wǎng)形成一個密閉的養(yǎng)殖水域,并將漁網(wǎng)埋入水底,在圍網(wǎng)內(nèi)水底鋪 10 厘米細沙,便于梭子蟹底棲淺埋,圍網(wǎng)面積根據(jù)育苗需要約 50-200 平方米。梭子蟹主要以鮮活貝類、沙蠶為食。每年 6 月份將蟹苗投入圍養(yǎng)水域進行養(yǎng)殖并做周期性的養(yǎng)護工作。在遙感影像上的體現(xiàn)一個個離散的圓圈或多邊形,多邊形內(nèi)部仍為水體,這種形狀的產(chǎn)生主要是由于圍網(wǎng)養(yǎng)殖的形態(tài)結(jié)構(gòu)俯視形態(tài)。(a)筏式養(yǎng)殖 (b)海帶晾曬結(jié)構(gòu) (c)浮筏養(yǎng)殖遙感示意圖圖 2-2 海帶養(yǎng)殖圖Fig 2.2 Picture of Seaweed farming
第四章 針對圍網(wǎng)養(yǎng)殖區(qū)高分影像融合評價第四章 針對圍網(wǎng)養(yǎng)殖區(qū)高分影像融合評價1 針對圍網(wǎng)養(yǎng)殖區(qū)高分一號融合后影像評價主觀評價雖然會受到環(huán)境、顯示平臺以及個人興趣與偏好的影響[76]。但主觀價的學(xué)者一般都具有較高的專業(yè)水平和豐富的經(jīng)驗,直接用眼睛對影像進行評與分析;蛘呖梢杂闷渌跋駡D作為參考進行對比評價,評價效果依然有一定可靠性并且定性評級的過程與方法簡單、方便、快捷。本文為了較清晰地進行視解譯分析,從研究區(qū)裁剪出一塊包含浮筏和網(wǎng)箱養(yǎng)殖的區(qū)域進行融合評價,真彩色 RGB 波段組合,并以 2%的線型拉伸進行顯示。融合效果如圖所示。高分一號 MS高分一號 PAN
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于GIS的桑溝灣及周圍海域海帶養(yǎng)殖適宜性評價[J]. 孫倩雯,劉慧,尚偉濤,于良巨,姜曉鵬,蔡碧瑩,常麗榮,肖露陽. 漁業(yè)科學(xué)進展. 2020(01)
[2]高景一號影像多方法融合效果評價分析[J]. 盧剛,高磊,王彥敏. 遙感信息. 2018(06)
[3]高分二號衛(wèi)星影像融合技術(shù)研究[J]. 肖昶,余曉敏,韓逸飛. 地理空間信息. 2018(06)
[4]一種國產(chǎn)高分衛(wèi)星遙感影像變分融合方法[J]. 尹峰,孟祥超,梁鵬. 國土資源遙感. 2018(02)
[5]高分二號全色-多光譜影像融合方法對比研究[J]. 鄭雅蘭,王雷光,陸翔. 西南林業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)). 2018(02)
[6]一種單時相高分辨率遙感影像時空融合算法[J]. 李大成,韓啟金,趙涌泉. 計算機工程與應(yīng)用. 2018(05)
[7]高分二號衛(wèi)星影像融合方法比較及效果優(yōu)化研究[J]. 湯耶磊,王鴻燕,劉榮. 測繪與空間地理信息. 2018(02)
[8]沿海牡蠣養(yǎng)殖的WorldView-2影像融合方法評價[J]. 周為峰,曹利,李小恕,程田飛. 遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2018(01)
[9]高分二號衛(wèi)星影像融合方法比較研究[J]. 謝士琴,趙天忠,王威,史京京. 系統(tǒng)仿真學(xué)報. 2017(11)
[10]基于高分二號衛(wèi)星融合數(shù)據(jù)的城鎮(zhèn)黑臭水體遙感監(jiān)測研究[J]. 靳海霞,潘健. 國土資源科技管理. 2017(04)
博士論文
[1]光學(xué)遙感影像壓縮及融合的質(zhì)量評價研究[D]. 馬旭東.武漢大學(xué) 2014
碩士論文
[1]基于像素級的高分辨率遙感影像融合方法研究[D]. 湯耶磊.東華理工大學(xué) 2018
[2]國產(chǎn)高分衛(wèi)星影像質(zhì)量評價及特征分析[D]. 曾彩云.成都理工大學(xué) 2017
[3]面向林地信息的高分一號遙感影像融合與分類研究[D]. 林雪.北京林業(yè)大學(xué) 2016
[4]多源遙感圖像融合技術(shù)研究[D]. 王文欣.西安電子科技大學(xué) 2012
[5]像素級遙感圖像預(yù)處理與融合技術(shù)研究[D]. 李玉蘭.河南理工大學(xué) 2009
本文編號:2921610
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