高溫目標(biāo)多光譜識(shí)別指數(shù)構(gòu)建及決策樹判別方法研究
發(fā)布時(shí)間:2021-02-02 13:34
地表高溫目標(biāo)的常見(jiàn)形式包括林火、草原火、煤層自燃、土法煉焦、油井火炬、火山噴發(fā)等。高溫目標(biāo)的遙感識(shí)別及其屬性反演對(duì)環(huán)境監(jiān)測(cè)、災(zāi)害預(yù)警、資源調(diào)查等具有重要理論意義和實(shí)用價(jià)值。通常,高溫目標(biāo)的溫度(500 K+)顯著高于地表常溫地物(300 K),其視反射率在短波紅外波段(1.303.00μm)也較常溫地物高,而在攝影紅外波段(0.761.30μm)則一般較低。相較于中、熱紅外數(shù)據(jù),短波紅外波段能更精確識(shí)別高溫目標(biāo)并對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確定位,因此被視為高溫目標(biāo)識(shí)別的有利波段。目前,短波紅外高溫目標(biāo)識(shí)別的方法主要有:歸一化火點(diǎn)指數(shù)(NDFI)法、馬氏距離多元截尾法、馬氏距離多類判別法以及因子分析法等。本文基于ASD高光譜實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)以及Landsat8 OLI多光譜遙感影像數(shù)據(jù),在深入研究典型常溫地物、高溫目標(biāo)光譜特性的基礎(chǔ)上,利用方差分析思想構(gòu)建可分性度量指標(biāo)對(duì)高溫目標(biāo)與各類常溫地物分別進(jìn)行特征波段篩選,確定高溫目標(biāo)識(shí)別的有效波段,構(gòu)建并篩選高溫目標(biāo)最優(yōu)識(shí)別指數(shù)。針對(duì)識(shí)別結(jié)果中高溫目標(biāo)與彩鋼屋頂建筑的混淆情況,重點(diǎn)開(kāi)展了決策樹分類方法研究,通過(guò)建立決策樹模型...
【文章來(lái)源】:吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:62 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
典型常溫地物光譜特性曲線
第 2 章 高溫目標(biāo)短波紅外遙感識(shí)別原理谷值,曲線較平滑,呈不等程度的上升趨勢(shì)。450nm 附近有小凸面,480-700nm曲線相對(duì)上升較快,在 1400、1900nm 附近的水汽吸收帶形成不等程度波谷(圖2.1)。作為典型常溫地物,植被具有較為獨(dú)特的光譜特性。綠色植物需進(jìn)行光合作用,富含葉綠素,因此灌木和草地波譜特性相似。在藍(lán)紫光波段反射率很低,低于沙土反射率接近黑土反射率,至綠光區(qū)反射率增大,600nm 附近有小波峰,680nm 形成波谷,700-810nm 曲線呈近乎垂直上升趨勢(shì),810-1300nm 則為波動(dòng)狀高平臺(tái),此后反射率顯著下降,曲線整體波動(dòng)起伏顯著(圖 2.1)。
第 2 章 高溫目標(biāo)短波紅外遙感識(shí)別原理高溫目標(biāo)所占光譜儀視場(chǎng)范圍的面積百分比越大,曲線上升趨勢(shì)越陡峭,在2400nm 的視反射率最大值也越大(圖 2.3)。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于Fisher兩類判別的高溫目標(biāo)精確識(shí)別方法[J]. 袁悅,潘軍,邢立新,蔣立軍,于一凡,于華良,趙倩. 科學(xué)技術(shù)與工程. 2015(09)
[2]短波紅外波段高溫目標(biāo)識(shí)別的可行性分析[J]. 于一凡,潘軍,邢立新,蔣立軍,孟濤,韓曉靜,周彩彩. 國(guó)土資源遙感. 2014(01)
[3]基于馬氏距離的遙感圖像高溫目標(biāo)識(shí)別方法研究[J]. 于一凡,潘軍,邢立新,蔣立軍,孟濤,韓曉靜,周彩彩. 遙感信息. 2013(05)
[4]方差分析的兩個(gè)重要問(wèn)題及其解決方法[J]. 田應(yīng)福,張釗,朱曉坡. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2013(16)
[5]短波紅外遙感高溫地物目標(biāo)識(shí)別方法研究[J]. 朱亞靜,邢立新,潘軍,孟濤,聞久成,王紅紅,喬振民,黃競(jìng)鋮. 遙感信息. 2011(06)
[6]NOAA-AVHRR數(shù)據(jù)在吉林省東部林火信息提取中的應(yīng)用[J]. 趙彬,趙文吉,潘軍,李家存,胡德勇. 國(guó)土資源遙感. 2010(01)
[7]基于TM遙感影像的分類方法研究與探討[J]. 韓月嬌,王崇倡. 城市勘測(cè). 2009(06)
[8]基于類間可分性度量和SVM的多故障分類算法[J]. 李敏,楊潔明,張曉平. 振動(dòng)、測(cè)試與診斷. 2009(01)
[9]方差分析概述[J]. 賈婧. 商業(yè)文化(學(xué)術(shù)版). 2008(07)
[10]衛(wèi)星火情探測(cè)靈敏度試驗(yàn)與火情遙感新探測(cè)通道選擇[J]. 戎志國(guó),劉誠(chéng),孫涵,馬輪基,盧乃錳,劉京晶,張玉香,鐘仕全,張艷,張鵬,張甲?,李亞君,張行清,馬瑞升,王君華. 地球科學(xué)進(jìn)展. 2007(08)
碩士論文
[1]高溫目標(biāo)短波紅外遙感識(shí)別方法改進(jìn)研究[D]. 袁悅.吉林大學(xué) 2015
[2]短波紅外遙感高溫目標(biāo)溫度反演模型研究[D]. 于一凡.吉林大學(xué) 2014
[3]高溫地物目標(biāo)短波紅外遙感識(shí)別及溫度反演[D]. 朱亞靜.吉林大學(xué) 2012
[4]翁源縣基于紋理信息及CART決策樹技術(shù)的遙感影像分類研究[D]. 譚瑩.南京林業(yè)大學(xué) 2008
本文編號(hào):3014780
【文章來(lái)源】:吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:62 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
典型常溫地物光譜特性曲線
第 2 章 高溫目標(biāo)短波紅外遙感識(shí)別原理谷值,曲線較平滑,呈不等程度的上升趨勢(shì)。450nm 附近有小凸面,480-700nm曲線相對(duì)上升較快,在 1400、1900nm 附近的水汽吸收帶形成不等程度波谷(圖2.1)。作為典型常溫地物,植被具有較為獨(dú)特的光譜特性。綠色植物需進(jìn)行光合作用,富含葉綠素,因此灌木和草地波譜特性相似。在藍(lán)紫光波段反射率很低,低于沙土反射率接近黑土反射率,至綠光區(qū)反射率增大,600nm 附近有小波峰,680nm 形成波谷,700-810nm 曲線呈近乎垂直上升趨勢(shì),810-1300nm 則為波動(dòng)狀高平臺(tái),此后反射率顯著下降,曲線整體波動(dòng)起伏顯著(圖 2.1)。
第 2 章 高溫目標(biāo)短波紅外遙感識(shí)別原理高溫目標(biāo)所占光譜儀視場(chǎng)范圍的面積百分比越大,曲線上升趨勢(shì)越陡峭,在2400nm 的視反射率最大值也越大(圖 2.3)。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于Fisher兩類判別的高溫目標(biāo)精確識(shí)別方法[J]. 袁悅,潘軍,邢立新,蔣立軍,于一凡,于華良,趙倩. 科學(xué)技術(shù)與工程. 2015(09)
[2]短波紅外波段高溫目標(biāo)識(shí)別的可行性分析[J]. 于一凡,潘軍,邢立新,蔣立軍,孟濤,韓曉靜,周彩彩. 國(guó)土資源遙感. 2014(01)
[3]基于馬氏距離的遙感圖像高溫目標(biāo)識(shí)別方法研究[J]. 于一凡,潘軍,邢立新,蔣立軍,孟濤,韓曉靜,周彩彩. 遙感信息. 2013(05)
[4]方差分析的兩個(gè)重要問(wèn)題及其解決方法[J]. 田應(yīng)福,張釗,朱曉坡. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2013(16)
[5]短波紅外遙感高溫地物目標(biāo)識(shí)別方法研究[J]. 朱亞靜,邢立新,潘軍,孟濤,聞久成,王紅紅,喬振民,黃競(jìng)鋮. 遙感信息. 2011(06)
[6]NOAA-AVHRR數(shù)據(jù)在吉林省東部林火信息提取中的應(yīng)用[J]. 趙彬,趙文吉,潘軍,李家存,胡德勇. 國(guó)土資源遙感. 2010(01)
[7]基于TM遙感影像的分類方法研究與探討[J]. 韓月嬌,王崇倡. 城市勘測(cè). 2009(06)
[8]基于類間可分性度量和SVM的多故障分類算法[J]. 李敏,楊潔明,張曉平. 振動(dòng)、測(cè)試與診斷. 2009(01)
[9]方差分析概述[J]. 賈婧. 商業(yè)文化(學(xué)術(shù)版). 2008(07)
[10]衛(wèi)星火情探測(cè)靈敏度試驗(yàn)與火情遙感新探測(cè)通道選擇[J]. 戎志國(guó),劉誠(chéng),孫涵,馬輪基,盧乃錳,劉京晶,張玉香,鐘仕全,張艷,張鵬,張甲?,李亞君,張行清,馬瑞升,王君華. 地球科學(xué)進(jìn)展. 2007(08)
碩士論文
[1]高溫目標(biāo)短波紅外遙感識(shí)別方法改進(jìn)研究[D]. 袁悅.吉林大學(xué) 2015
[2]短波紅外遙感高溫目標(biāo)溫度反演模型研究[D]. 于一凡.吉林大學(xué) 2014
[3]高溫地物目標(biāo)短波紅外遙感識(shí)別及溫度反演[D]. 朱亞靜.吉林大學(xué) 2012
[4]翁源縣基于紋理信息及CART決策樹技術(shù)的遙感影像分類研究[D]. 譚瑩.南京林業(yè)大學(xué) 2008
本文編號(hào):3014780
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