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基于GF-1WFV數(shù)據(jù)的森林覆蓋變化檢測方法研究

發(fā)布時間:2022-01-15 17:48
  森林是人類陸地上最大的生態(tài)系統(tǒng),在凈化空氣、調(diào)節(jié)氣候、涵養(yǎng)水源、減少風(fēng)沙危害等方面起著重要作用,其數(shù)量或質(zhì)量的變化對于全球生態(tài)環(huán)境、生物多樣性和氣候變化都有重要影響。及時準(zhǔn)確地獲取森林覆蓋變化信息,對于研究環(huán)境變化和森林管理規(guī)劃具有重要意義。本文利用國產(chǎn)高分一號(GF-1)衛(wèi)星16 m分辨率多光譜(WFV)數(shù)據(jù),在進行輻射校正、正射校正、影像配準(zhǔn)和相對輻射歸一化等處理后,構(gòu)造兩種森林覆蓋變化檢測方法:一種為基于核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)變化檢測法,首先對數(shù)據(jù)進行KPCA處理,利用其第一主成分構(gòu)造差值影像;然后采用最大類間方差法(OTSU)進行自動閾值選取,最后判斷提取出研究區(qū)森林覆蓋變化信息。另一種為基于IFZ(Integrated Forest Z-Score)統(tǒng)計特性的時間序列法,首先剔除水體、陰影等暗目標(biāo)的影響,利用暗目標(biāo)森林峰TDA(Trainning Data Automation)方法提取森林訓(xùn)練樣本,獲得準(zhǔn)確純凈森林像元,構(gòu)建IFZ指數(shù);然后利用時間序列VCT(Vegetation Change Tra... 

【文章來源】:中國林業(yè)科學(xué)研究院北京市

【文章頁數(shù)】:98 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于GF-1WFV數(shù)據(jù)的森林覆蓋變化檢測方法研究


研究技術(shù)路線

位置圖,山原,橫斷山脈,海拔


圖 2-1 研究區(qū)位置圖Fig.2-1 Location of study site.1.2 地勢狀況雅江縣地處四川省西部高原山區(qū),境內(nèi)有橫斷山脈、大雪山脈和沙魯里山脈,地北部向南部逐次降低,其西南部是高山,海拔達 5000 米以上;中部為河谷地貌;東西北部為山原地貌。山原占 92.5%,極高山占 5%,平壩占 2.5%。東部的努其巴山拔達 5252 米,為最高點,最低為布林永河谷,海拔僅為 2266 米。冕寧縣地處橫斷山脈的牦牛山地帶,其地貌以多為山地為主,其海拔在 1000~4之間,境內(nèi)有安寧河沖積平原。

外業(yè)調(diào)查,點圖,樣本,高程信息


圖 2-2 外業(yè)調(diào)查樣本核查點圖Fig.2-2 Field checkpointh 數(shù)據(jù)可以為用戶提供高程信息、歷史影像地物類型優(yōu)勢,能更好地輔助目視解譯森林變化檢測的5 萬縣界行政邊界矢量圖數(shù)據(jù),用來獲取研究區(qū)

【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于主成分分析的手寫體數(shù)字識別方法研究[J]. 梁佐堂,劉欣濤.  信息技術(shù). 2016(08)
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[3]基于PCA的變化向量分析法遙感影像變化檢測[J]. 黃維,黃進良,王立輝,胡硯霞,韓鵬鵬.  國土資源遙感. 2016(01)
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[6]多時相遙感影像變化檢測方法研究進展綜述[J]. 殷守敬,吳傳慶,王橋,馬萬棟,朱利,姚延娟,王雪蕾,吳迪.  光譜學(xué)與光譜分析. 2013(12)
[7]利用遙感指數(shù)時間序列軌跡監(jiān)測森林擾動[J]. 楊辰,沈潤平,郁達威,劉榮高,陳鏡明.  遙感學(xué)報. 2013(05)
[8]基于纓帽變換的景洪市時間序列Landsat影像森林擾動自動識別方法研究[J]. 張連華,龐勇,岳彩榮,李增元.  林業(yè)調(diào)查規(guī)劃. 2013(02)
[9]核函數(shù)的選擇研究綜述[J]. 汪廷華,陳峻婷.  計算機工程與設(shè)計. 2012(03)
[10]森林資源變化遙感監(jiān)測技術(shù)研究進展[J]. 李世明,王志慧,韓學(xué)文,賈可.  北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2011(03)

博士論文
[1]基于多源數(shù)據(jù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的森林資源蓄積量動態(tài)監(jiān)測[D]. 吳達勝.浙江大學(xué) 2014
[2]基于多源數(shù)據(jù)源的森林資源年度動態(tài)監(jiān)測研究[D]. 王雪軍.北京林業(yè)大學(xué) 2013

碩士論文
[1]基于VIIRS-TVDI的干旱區(qū)農(nóng)田土壤濕度反演方法研究[D]. 武彬.山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 2016
[2]基于TM數(shù)據(jù)的川東北低山區(qū)土壤肥力因子空間分布反演研究[D]. 田玉珂.四川農(nóng)業(yè)大學(xué) 2014
[3]柬埔寨森林覆蓋變化遙感監(jiān)測研究[D]. 范應(yīng)龍.中國林業(yè)科學(xué)研究院 2014
[4]基于主成分分析我國外匯儲備影響因素研究[D]. 董曉青.山東大學(xué) 2014
[5]高維數(shù)據(jù)可視化研究及在商業(yè)智能中的應(yīng)用[D]. 屈治禮.江蘇科技大學(xué) 2013
[6]基于高光譜遙感數(shù)據(jù)的樹種組分類方法探討[D]. 于龍.浙江農(nóng)林大學(xué) 2013
[7]基于MODIS的奧卡萬戈三角洲植被動態(tài)監(jiān)測研究[D]. 劉增賢.上海師范大學(xué) 2013
[8]區(qū)域森林植被擾動遙感監(jiān)測研究[D]. 楊辰.南京信息工程大學(xué) 2013
[9]基于多時相遙感影像的土地利用變化檢測研究[D]. 段賽仙.昆明理工大學(xué) 2013
[10]基于eCognition分類的森林蓄積量估測研究[D]. 張騰飛.西安科技大學(xué) 2012



本文編號:3591053

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