本文基于2017年Landsat8遙感影像數(shù)據(jù),依據(jù)實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)以及妙峰山林場地形圖、小班圖等專題圖資料確定妙峰山林場森林可燃物類別。對比分析油松林、落葉松林、側(cè)柏林等主要針葉樹種,櫟樹林、槐樹林、五角楓林等主要闊葉樹種,以及以繡線菊為主的灌木林等幾種森林可燃物類型的光譜特征曲線。之后利用EnMap-Box中的基于向量機(jī)(SVM)算法、隨機(jī)森林(RF)以及基于CART的決策樹方法進(jìn)行分類,選出總體分類精度最高的分類方法并應(yīng)用到影像分類中,最終將森林可燃物類別劃分為八種:油松林(Pinus tabuliformis)、落葉松林(Larixgmelinii)、側(cè)柏林(Thujaplicata)、櫟樹林(Quercusrubra)、槐樹林(Sophorajaponica Linn.)、五角楓林(Acer mono Maxim.)、灌木林以及其他(包括道路、建筑物等)。同時(shí)使用非防火期(5月7日、9月28日)兩幅、防火期(11月15日、12月17日)兩幅圖像一共四個(gè)相圖進(jìn)行空間配準(zhǔn),并基于特征組合進(jìn)行變化檢測,研究探討基于單時(shí)相和多時(shí)相可燃物分類的結(jié)果差異。研究結(jié)果表明:(1)通過光譜特征建立...

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 森林可燃物分類相關(guān)研究
        1.2.1 可燃物分類相關(guān)基礎(chǔ)
        1.2.2 基于遙感的可燃物分類研究
    1.3 基于EnMap-Box的影像處理
    1.4 研究方案
        1.4.1 研究目標(biāo)
        1.4.2 研究內(nèi)容
        1.4.3 擬解決的關(guān)鍵問題
        1.4.4 技術(shù)路線
2 研究區(qū)概況
    2.1 地理位置
    2.2 氣候條件
    2.3 人文狀況
    2.4 海拔信息
    2.5 森林類型
    2.6 土壤類型
3 研究方法
    3.1 遙感影像預(yù)處理方法
        3.1.1 獲取地面控制點(diǎn)
        3.1.2 地形校正
        3.1.3 幾何精校正
        3.1.4 圖像融合
        3.1.5 圖像增強(qiáng)
        3.1.6 同源影像數(shù)據(jù)配準(zhǔn)
    3.2 數(shù)據(jù)來源與取樣方法
        3.2.1 LandSat8遙感影像
        3.2.2 輔助數(shù)據(jù)
        3.2.3 光譜特征
        3.2.4 選擇樣本
    3.3 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的遙感影像分類方法
        3.3.1 決策樹分類法
            3.3.3.1 基于灰度共生矩陣提取紋理信息
            3.3.3.2 基于波段組合提取歸一化植被指數(shù)
            3.3.3.3 數(shù)據(jù)融合
            3.3.3.4 決策樹生成
        3.3.2 隨機(jī)森林分類法
            3.3.2.1 基本原理
            3.3.2.2 最優(yōu)森林深度和規(guī)模
        3.3.3 基于向量機(jī)分類法
            3.3.3.1 基本原理
            3.3.3.2 參數(shù)尋優(yōu)
    3.4 分類結(jié)果分析與評價(jià)方法
        3.4.1 單時(shí)相分類結(jié)果評價(jià)
        3.4.2 多時(shí)相分類結(jié)果評價(jià)
            3.4.2.1 基于主成分變換與聚類分析的變化檢測
            3.4.2.2 基于特征融合的變化檢測
4 結(jié)果與分析
    4.1 實(shí)驗(yàn)區(qū)可燃物遙感影像特征分析
        4.1.1 光譜特征分析
        4.1.2 亮度和紋理特征分析
    4.2 基于單時(shí)相的森林可燃物類型劃分研究
        4.2.1 基于決策樹
        4.2.2 基于隨機(jī)森林
        4.2.3 基于向量機(jī)
        4.2.4 三種分類方法精度比較
    4.3 不同時(shí)相的森林可燃物類型劃分方法選擇
        4.3.1 不同時(shí)相基于SIFT算法進(jìn)行配準(zhǔn)
        4.3.2 不同時(shí)相影像分類精度分析
    4.4 妙峰山林場多時(shí)相影像可燃物分類結(jié)果與分析
        4.4.1 多時(shí)相影像分類變化檢測結(jié)果
        4.4.2 多時(shí)相Landsat8影像可燃物分類結(jié)果
        4.4.3 多時(shí)相可燃物分類體系
5 結(jié)論與討論
    5.1 結(jié)論
    5.2 討論
參考文獻(xiàn)
個(gè)人簡介
導(dǎo)師簡介
獲得成果目錄清單
致謝



本文編號：3899118