遙感影像以大范圍、短重復(fù)周期對(duì)地觀測(cè)的特點(diǎn)成為地表/森林覆蓋變化檢測(cè)應(yīng)用的重要數(shù)據(jù)來(lái)源。在多云雨的森林覆蓋區(qū)域,合成孔徑雷達(dá)(SAR)可有效彌補(bǔ)光學(xué)影像的局限性,實(shí)現(xiàn)全天時(shí)、全天候?qū)Φ赜^測(cè)。我國(guó)星載SAR遙感觀測(cè)和應(yīng)用技術(shù)研究發(fā)展迅速。目前在軌的高分三號(hào)是一顆具有高重復(fù)頻率,可獲取不同空間分辨率多極化數(shù)據(jù)的C波段SAR衛(wèi)星,在區(qū)域森林資源動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測(cè)方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。但目前多極化SAR變化檢測(cè)方法多針對(duì)地表覆蓋變化檢測(cè),雖有少數(shù)“森林覆蓋”變化檢測(cè)研究報(bào)道,但都是采用已有森林/非森林覆蓋圖對(duì)“土地覆蓋”變化檢測(cè)結(jié)果直接進(jìn)行掩模處理的方法,缺乏系統(tǒng)深入的針對(duì)“森林覆蓋”變化檢測(cè)的研究。開展相關(guān)研究不僅迫在眉睫,而且可為我國(guó)衛(wèi)星SAR森林資源動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)化應(yīng)用提供技術(shù)支撐,具有重要應(yīng)用價(jià)值。本研究以覆蓋遜克縣北部區(qū)域的兩個(gè)時(shí)相的雙極化(HH、HV)ALOS PALSAR數(shù)據(jù)為研究區(qū),對(duì)和PALSAR成像時(shí)間接近的兩期Landsat-5和Google Earth影像進(jìn)行目視解譯得到森林覆蓋變化參考圖,用于對(duì)本文所研發(fā)方法的檢驗(yàn)。研究實(shí)現(xiàn)了5種“土地覆蓋”變化檢測(cè)方法,包括OTSU、LN-GKIT、WR-GKIT和N R-GKIT等4種自動(dòng)確定閾值的方法和1種基于最大似然分類(MLC)的方法;進(jìn)而嘗試了通過(guò)對(duì)兩期SAR影像的HV極化進(jìn)行森林-非森林分類,提取出非森林覆蓋圖,實(shí)現(xiàn)“森林覆蓋”變化檢測(cè)的思路。對(duì)以上5種方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),精度評(píng)價(jià)結(jié)果表明,這幾種基于單極化SAR的森林覆蓋變化檢測(cè)方法的精度較差,虛警率和漏警率難以同時(shí)達(dá)到較低的水平,LN-GKIT、WR-GKIT閾值分割法是檢測(cè)性能相對(duì)較好的方法。發(fā)展了一種將“基于分類的森林覆蓋變化檢測(cè)”與“貝葉斯最大期望算法-馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)(EM-MRF)分類”相結(jié)合的多極化SAR森林覆蓋變化檢測(cè)方法(EM-MRF-FC)。該方法采用閾值分割法分別對(duì)兩期多極化SAR影像進(jìn)行森林-非森林分類,得到初始森林覆蓋變化圖(IFCM),作為后續(xù)對(duì)多極化比值影像進(jìn)行Fisher變換和EM-MRF分類的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)。將像元類條件概率與馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)(MRF)中的勢(shì)函數(shù)通過(guò)一定的權(quán)重結(jié)合在一起,組成馬爾科夫能量函數(shù),從而計(jì)算出森林覆蓋變化、未變化像元的類別后驗(yàn)概率,根據(jù)最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則確定像元的類別屬性,滿足條件后停止迭代運(yùn)算。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果表明:EM-MRF-FC綜合利用了雙極化信息,并通過(guò)空間上下文信息的提取減輕了斑點(diǎn)噪聲等因素對(duì)森林覆蓋變化檢測(cè)的影響,檢測(cè)性能優(yōu)于非森林覆蓋圖(NFM)與EM-MRF-LC變化檢測(cè)結(jié)果直接掩模法(EM-MRF-LC-NFM)和森林-非森林分類后變化檢測(cè)方法(CBFC);所提取的森林覆蓋變化區(qū)域面積及分布輪廓與參考數(shù)據(jù)最接近,虛警率(0.87%)和漏警率(12.44%)同時(shí)保持在較低的水平;而且該方法只需要初始的森林覆蓋變化圖作為輸入,具有半自動(dòng)化的特點(diǎn)。
【學(xué)位單位】：中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2017
【中圖分類】：S771
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)
        1.2.1 基于像元的SAR變化檢測(cè)
        1.2.2 基于對(duì)象的SAR變化檢測(cè)
        1.2.3 SAR森林覆蓋變化檢測(cè)難點(diǎn)分析
    1.3 研究目標(biāo)和研究?jī)?nèi)容
        1.3.1 研究目標(biāo)
        1.3.2 研究?jī)?nèi)容
    1.4 技術(shù)路線
    1.5 論文結(jié)構(gòu)
第二章 實(shí)驗(yàn)區(qū)及數(shù)據(jù)預(yù)處理
    2.1 實(shí)驗(yàn)區(qū)概況
    2.2 雙極化SAR遙感數(shù)據(jù)
    2.3 雙時(shí)相雙極化PALSAR數(shù)據(jù)預(yù)處理
    2.4 變化檢測(cè)精度評(píng)價(jià)參考圖
    2.5 精度檢驗(yàn)方法
    2.6 本章小結(jié)
第三章 MRF模型基本理論
    3.1 馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)理論框架
    3.2 馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)常用模型
        3.2.1 Ising模型
        3.2.2 Potts模型
        3.2.3 MLL模型
        3.2.4 多尺度MRF模型
    3.3 參數(shù)估計(jì)
        3.3.1 極大似然估計(jì)
        3.3.2 最大偽似然估計(jì)
        3.3.3 最大期望估計(jì)
    3.4 本章小結(jié)
第四章 單極化SAR森林覆蓋變化檢測(cè)
    4.1 最大類間方差法
    4.2 KI算法
        4.2.1 LN-GKIT
        4.2.2 NR-GKIT
        4.2.3 WR-GKIT
    4.3 基于MLC的變化檢測(cè)
    4.4 實(shí)驗(yàn)與分析
        4.4.1 地表覆蓋類型變化檢測(cè)實(shí)驗(yàn)
        4.4.2 非森林覆蓋信息提取
        4.4.3 森林覆蓋變化信息提取及精度檢驗(yàn)
    4.5 本章小結(jié)
第五章 多極化SAR森林覆蓋變化檢測(cè)方法
    5.1 Fisher特征變換
    5.2 Fisher森林覆蓋變化檢測(cè)
    5.3 EM-MRF-LC
    5.4 EM-MRF-FC
    5.5 EM-MRF-FC有效性驗(yàn)證
    5.6 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與討論
    6.1 結(jié)論
    6.2 討論
參考文獻(xiàn)
在讀期間的學(xué)術(shù)研究
致謝

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2880099