【摘要】：近年來,隨著氣候的變化,頻繁、無規(guī)律的洪澇災(zāi)害現(xiàn)象,使得如何預(yù)防和減少洪澇災(zāi)害損失,引起人類的關(guān)注。利用遙感影像對洪災(zāi)區(qū)域面積提取進(jìn)行更新已經(jīng)成為洪澇災(zāi)害的監(jiān)測和經(jīng)濟(jì)損失評估的主要手段。洪災(zāi)期間,由于云層遮擋,使得獲取的遙感影像的利用率普遍低下,影響了洪災(zāi)區(qū)域提取的準(zhǔn)確性。因此,本文針對HJ1和landssat8的數(shù)據(jù)特點,研究適用于這兩種傳感器的云和陰影去除方法,并進(jìn)一步研究多源遙感影像上洪災(zāi)區(qū)域快速提取方法,本文主要研究內(nèi)容如下:(1)本文充分利用影像的波譜信息、時間信息以及云和陰影之間的幾何關(guān)系,有效檢測出目標(biāo)影像上云和陰影的區(qū)域。Landsat8-oli與HJ1B影像,云檢測的生產(chǎn)者精度分別為94.15%、94.69%,最低的使用者精度分別為94.63%、96.85%。兩幅影像上云和陰影檢測整體精度介于93.574%至97.291%。本文還引入光譜相似群(SSG),有效地取代污染區(qū)域(被云和陰影遮蓋)。它能夠很好地將遙感圖像中的被云污染的區(qū)域的結(jié)構(gòu)和紋理信息恢復(fù)出來,達(dá)到去除遙感圖像中云區(qū)域的目的。(2)本文通過對Landsat8、HJ1-CCD影像上九種典型地物光譜特征分析,推導(dǎo)了Landsat8-oli及HJ1-CCD的LBV公式。經(jīng)過LBV變換的影像色彩鮮艷,顯著突出地物信息,方法簡單、快捷,在今后的Landsat8-oli、HJ1-CCD影像數(shù)據(jù)的處理應(yīng)用中將具有潛力。(3)利用LBV變換后的B分量影像上水體信息突出這一特點,同時統(tǒng)計了B分量影像的直方圖信息,驗證了Landsat8-oli與HJ1-CCD數(shù)據(jù)適用于Ostu法進(jìn)行自動選取閾值,用Ostu方法結(jié)合B分量影像進(jìn)行水體的粗提取,產(chǎn)生水體二值圖。并將提取結(jié)果與單波段閾值法、譜間關(guān)系法、水體指數(shù)法相比較,本文方法提取精度最高,其精度達(dá)到90.412%,Kappa系數(shù)為0.8863。這種方法適用于所有Landsat8與HJ1影像,同時也避免了閾值選取中人為因素的干擾。(4)本文引入空間推理技術(shù)對粗提取的水體二值圖進(jìn)一步分析和調(diào)整誤提水體信息,同時按照湖泊、河流、庫塘三個類別進(jìn)行細(xì)分。湖泊、河流、庫塘的用戶精度分別為97.45%、95.64%、92.94%,其總精度為95.6029%。將研究區(qū)地形圖協(xié)調(diào)本文所選取的六期影像數(shù)據(jù)的洪災(zāi)水體分類圖疊加分析,得到準(zhǔn)確的洪災(zāi)區(qū)域面積。
【學(xué)位授予單位】：江西理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：P426.616;P407
【圖文】：

技術(shù)路線流程圖

圖 2.1 HJ1-CCD 影像閾值法提取水體的錯分對比圖2）光譜關(guān)系模型感圖像信息上水體響應(yīng)曲線的光譜特性具有很強(qiáng)的代表性，因此針對不同的以采用光譜關(guān)系模型有效地將水體從其他背景地物中提取出來[51]。駱劍承[52]

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2726693