本文關(guān)鍵詞：基于GF-1影像的鄱陽湖水體葉綠素反演及光譜形態(tài)分類研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：鄱陽湖是我國最大的淡水湖泊,與傳統(tǒng)的水質(zhì)檢測方法相比,利用遙感對水質(zhì)進(jìn)行檢測能夠節(jié)省大量的人力、物力和財力,而且時效性及廣域性具有天然的優(yōu)勢。高分一號是我國“高分衛(wèi)星”系列的第一顆衛(wèi)星,它實(shí)現(xiàn)了高空間分辨率和高時間分辨率的完美結(jié)合,同時重訪周期短,在監(jiān)測湖泊水質(zhì)變化方面具有重要的實(shí)用價值。本研究通過分析不同模型與實(shí)測數(shù)據(jù)之間的相關(guān)系數(shù)大小來驗(yàn)證高分一號在鄱陽湖水體葉綠素濃度反演方面的適用性。利用實(shí)測光譜數(shù)據(jù)以及地面實(shí)測水質(zhì)數(shù)據(jù)構(gòu)建峰值比值模型、一階微分模型,利用影像波段數(shù)據(jù)以及地面實(shí)測數(shù)據(jù)構(gòu)建單波段模型、波段比值模型以及三波段模。結(jié)果表明,影像比值模型B3/B1與實(shí)測值具有最大的相關(guān)系數(shù),因此GF-1號衛(wèi)星影像在鄱陽湖水域葉綠素反演中是適用的。利用B3/B1模型構(gòu)建統(tǒng)計回歸反演模型,并對鄱陽湖水域進(jìn)行反演及精度評價。反演獲得的結(jié)果表明,鄱陽湖水體葉綠素濃度整體較好,處于貧營養(yǎng)化狀態(tài)。將反演后影像水體葉綠素濃度分為五個范圍值,并獲取各濃度范圍內(nèi)任意點(diǎn)的光譜曲線。將各濃度范圍內(nèi)像元面積占總面積的百分比做為約束條件,通過比較各模型斜率以及范圍值建立決策樹分類模型。利用獲得的決策樹分類模型對獲取的GF-1號影像進(jìn)行分類并與利用反演模型獲得的GF-1號影像進(jìn)行對比,結(jié)果表明總體結(jié)果良好。
【關(guān)鍵詞】：鄱陽湖 GF-1影像 水體葉綠素模型反演 水體光譜形態(tài)分類 專家決策樹分析及預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：東華理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：X87
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-17
• 1.1 選題的背景及意義9-10
• 1.2 當(dāng)前研究狀況10-13
• 1.2.1 水體葉綠素反演研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 GF-1 號的研究現(xiàn)狀11
• 1.2.3 影像光學(xué)光譜分析的研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 研究的目的與方法13
• 1.4 論文的技術(shù)路線13-16
• 1.5 論文的結(jié)構(gòu)16-17
• 2 湖泊水質(zhì)遙感反演及光譜形態(tài)分類的理論與主要方法17-27
• 2.1 湖泊水質(zhì)遙感反演的基礎(chǔ)理論17
• 2.2 獲得水體葉綠素狀況的主要方法17-23
• 2.2.1 直接測量法18
• 2.2.2 遙感技術(shù)反演18-23
• 2.3 水體光譜分類的理論基礎(chǔ)23
• 2.3.1 表觀光學(xué)特征23
• 2.3.2 固有光學(xué)特征23
• 2.4 水體光譜分類的方法23-27
• 2.4.1 基于光譜斜率特征的分類23-24
• 2.4.2 基于最值的監(jiān)督分類法24
• 2.4.3 基于光譜重排的特征提取24-25
• 2.4.4 光譜匹配法分類25-27
• 3 數(shù)據(jù)的獲取與預(yù)處理27-39
• 3.1 研究區(qū)介紹27
• 3.2 GF-1 號影像數(shù)據(jù)27-31
• 3.2.1 GF-1 數(shù)據(jù)的主要特點(diǎn)27-28
• 3.2.2 GF-1 號影像的選取28
• 3.2.3 GF-1 號影像的預(yù)處理28-31
• 3.3 實(shí)測光譜數(shù)據(jù)的獲取與處理31-34
• 3.3.1 光譜數(shù)據(jù)的獲取31-32
• 3.3.2 光譜數(shù)據(jù)的處理32-33
• 3.3.3 遙感反射率的計算33-34
• 3.4 實(shí)測葉綠素數(shù)據(jù)的獲取與處理34-36
• 3.4.1 實(shí)測水體葉綠素數(shù)據(jù)的獲取34-35
• 3.4.2 實(shí)測水體葉綠素數(shù)據(jù)的處理35-36
• 3.5 敏感波段相關(guān)性分析36-37
• 3.6 模型精度的評定37-39
• 4 GF-1 號影像反演模型的構(gòu)建及運(yùn)用39-47
• 4.1 水體葉綠素光譜特征分析39-40
• 4.1.1 水體葉綠素的光譜特性39
• 4.1.2 實(shí)測光譜曲線特征分析39-40
• 4.2 模型的構(gòu)建與相關(guān)性分析40-43
• 4.2.1 峰值比值法相關(guān)性分析40-41
• 4.2.2 一階微分法相關(guān)性分析41-43
• 4.3 GF-1 影像模型相關(guān)性分析43-45
• 4.4 三種方法相關(guān)性比較45
• 4.5 基于高分一號影像的葉綠素濃度反演45-47
• 5 基于水體光譜特征的專家知識決策樹分類47-63
• 5.1 決策樹分類48-53
• 5.1.1 決策樹分類流程48-49
• 5.1.2 濃度分類劃分49
• 5.1.3 反演結(jié)果分類49-50
• 5.1.4 不同濃度范圍內(nèi)點(diǎn)的選取50-51
• 5.1.5 不同濃度光譜曲線值51-53
• 5.1.6 各濃度范圍內(nèi)像元數(shù)量占總像元數(shù)量概率53
• 5.2 基于專家知識決策樹分類53-58
• 5.2.1 模型的選擇53-55
• 5.2.2 模型的確定55-58
• 5.3 專家決策樹構(gòu)建及分類58-63
• 5.3.1 決策樹構(gòu)建58-59
• 5.3.2 決策樹分類結(jié)果59-63
• 6 結(jié)論與展望63-65
• 6.1 結(jié)論63
• 6.2 論文的不足與展望63-65
• 致謝65-67
• 參考文獻(xiàn)67-71
• 攻讀碩士期間取得的研究成果71

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 龔發(fā)勇,馮小兵,陳學(xué)忠;GF-1型催化劑在合成E型固態(tài)環(huán)氧樹脂中的應(yīng)用[J];湖南化工;1991年04期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 王景琪;基于GF-1影像的鄱陽湖水體葉綠素反演及光譜形態(tài)分類研究[D];東華理工大學(xué);2016年

  本文關(guān)鍵詞：基于GF-1影像的鄱陽湖水體葉綠素反演及光譜形態(tài)分類研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：454137