基于全極化SAR數據的喀斯特地區(qū)石漠化遙感監(jiān)測技術研究
本文關鍵詞:基于全極化SAR數據的喀斯特地區(qū)石漠化遙感監(jiān)測技術研究
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【摘要】:喀斯特石漠化是一種特殊且復雜的地表形態(tài),主要凸顯為脆弱的自然環(huán)境,導致地域性生態(tài)劣變,使土地資源可利用率銳減,水資源遭到污染,生物資源的生存基礎喪失。遙感技術是及時準確獲取地理信息的一個重要手段,具有探測范圍廣、信息量豐富、綜合性、周期性動態(tài)監(jiān)測等特點,已成為石漠化動態(tài)調查與監(jiān)測的主要方式。將傳統光學遙感技術運用于對石漠化調查、監(jiān)測的研究基本成熟,但在以貴州高原為中心的中國南方喀斯特地區(qū)由于多云多雨氣候,導致光學數據難以作為喀斯特石漠化周期監(jiān)測數據,大范圍區(qū)域存在數據盲區(qū)。微波遙感具有不受氣候、光照條件的限制,相比光學遙感僅能獲取地物表面光照特征,極化SAR具有電磁散射矢量特性以及具有一定穿透性等優(yōu)勢,全極化SAR將成為喀斯特石漠化遙感調查與監(jiān)測的又一數據。研究選擇Radarsat-2全極化SAR數據作為遙感監(jiān)測數據,以貴州清鎮(zhèn)流長現代煙草農業(yè)基地單元為依托,從地形因子、巖性因子、植被因子、人為因子出發(fā)建立研究區(qū)喀斯特石漠化等級劃分指標體系,選用1:1萬地形圖建立DEM作為地形數據,以1:20萬水文地質圖矢量化得巖性分布作為巖性因子,利用極化分解技術以及混合像元二分法獲得植被覆蓋度作為植被因子,在目標分解的基礎上提取目標地物的H/α空間,在分析散射機制得到研究區(qū)土地利用現狀作為人為因子;采用決策樹、綜合分析法分別對研究區(qū)進行石漠化遙感監(jiān)測,提取研究區(qū)喀斯特石漠化分級分布信息,并完成研究區(qū)喀斯特石漠化等級分類制圖。結果表明,Radarsat-2影像數據對喀斯特石漠化遙調查與感監(jiān)測具有可行性和準確性,能獲取喀斯特區(qū)域地面實時數據,能為喀斯特石漠化地區(qū)地物識別調查、監(jiān)測提供新的技術方案,為石漠化地區(qū)的生態(tài)安全與生態(tài)恢復優(yōu)化調控提供數據源支撐。研究得到的主要結論為:(1)SAR數據預處理。研究以Radarsat-2全極化數據為遙感調查與監(jiān)測數據源,建立了一套適合于喀斯特山區(qū)的SAR數據處理流程。研究運用ENVI、Plo SARpro、Erdas等遙感數據處理平臺,形成一套適用于中國南方喀斯特山地的原數據預處理過程:多視處理、相干矩陣提取、濾波、特征參數提取、幾何校正。(2)基于SAR極化分解的石漠化指標提取。在提取特征參數(RVI)基礎上,采用像元二分模型進行混合像元的信息的提取,結合研究區(qū)植被覆蓋狀況,根據實測數據以及SAR影像計算數據,確定RVImax=1.024和RVImin=0.142,提取計算研究區(qū)植被覆蓋度;在構成H-α二維空間的基礎上,利用Wishart-H-α對研究區(qū)進行土地利用類型提取,并進行精度驗證。研究表明利用Wishart-H-α監(jiān)督分類對研究區(qū)進行土地利用分類,其總體精度達到83.13%,Kappa系數達到0.81。精度表明,利用Wishart-H-α分類法得到土地利用類型能作為石漠化分類指標體系中人為影響因子進行石漠化判讀。(3)石漠化程度判別模型與分類制圖。研究在建立的研究區(qū)地理信息數據庫的基礎上,利用決策樹、綜合分析法對影響指標建立石漠化定量判別模型,得到研究區(qū)石漠化分布圖,并以實際的石漠化分布圖驗證了分類結果的精度。研究表明,利用決策樹法與綜合分析法進行研究區(qū)石漠化程度分類都能獲得較好的分類的精度,分類精度分別為80.125%、84.247%,Kappa系數分別為0.7412、0.8141,但綜合分析法精度優(yōu)于決策樹法精度。因此在進行基于全極化SAR數據進行石漠化程度劃分,研究建議選用綜合分析法。
【關鍵詞】:石漠化 遙感監(jiān)測 SAR 極化分解
【學位授予單位】:貴州師范大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:X87
【目錄】:
- 摘要5-7
- ABSTRACT7-11
- 1 序言11-20
- 1.1 研究背景與意義11-12
- 1.2 國內外研究現狀與進展12-16
- 1.2.1 石漠化遙感國內外研究現狀分析12-14
- 1.2.2 SAR遙感應用現狀國內外研究現狀分析14-15
- 1.2.3 基于極化分解的SAR圖像識別國內外研究現狀分析15-16
- 1.3 SAR遙感在多云多雨區(qū)域應用的重要性16-17
- 1.4 研究的創(chuàng)新之處17
- 1.5 研究內容、方法與技術路線17-20
- 1.5.1 研究內容17-18
- 1.5.2 研究方法與技術路線18-20
- 2 數據獲取與數據處理20-28
- 2.1 遙感數據選取與處理20-26
- 2.1.1 遙感數據選取20
- 2.1.2 遙感數據處理20-26
- 2.2 DEM數據選取與處理26-27
- 2.3 地質數據選取與處理27-28
- 3 石漠化分類等級指標體系建立與遙感分類監(jiān)測方法研究28-34
- 3.1 石漠化分類等級指標體系28-30
- 3.1.1 石漠化分類等級劃分體系28-29
- 3.1.2 研究區(qū)石漠化分類等級劃分體系29-30
- 3.2 綜合分析法石漠化分類遙感監(jiān)測方法研究30-33
- 3.2.1.綜合分析指標確定31-32
- 3.2.2 綜合分析石漠化遙感監(jiān)測流程32-33
- 3.2.3 綜合分析模型建立33
- 3.3 決策樹石漠化分類遙感監(jiān)測方法研究33-34
- 4 案例分析——以貴州清鎮(zhèn)流長現代煙草農業(yè)基地單元為例34-53
- 4.1 研究區(qū)選擇與概況34-36
- 4.1.1 研究區(qū)選擇34-35
- 4.1.2 研究區(qū)概況35-36
- 4.2 研究區(qū)遙感數據處理36-38
- 4.3 研究區(qū)地質信息與坡度信息提取38-40
- 4.4 研究區(qū)植被覆蓋度信息提取40-41
- 4.4.1 像元二分模型40
- 4.4.2 提取植被覆蓋度40-41
- 4.5 研究區(qū)土地利用分類提取41-47
- 4.5.1 目標分解及H-α 空間提取41-42
- 4.5.2 特征提取及分析42-44
- 4.5.3 Wishart -H-α 土地利用類型提取44-45
- 4.5.4 土地利用分類結果精度評價45-47
- 4.6 研究區(qū)石漠化遙感分類監(jiān)測47-53
- 4.6.1 基于綜合分析法研究區(qū)石漠化遙感分類監(jiān)測47-50
- 4.6.2 基于決策樹分類研究區(qū)石漠化分類遙感監(jiān)測50-52
- 4.6.3 精度評價52-53
- 5 結論與討論53-57
- 5.1 結論53-55
- 5.2 不足與展望55-57
- 參考文獻57-61
- 致謝61-62
- 研究生期間發(fā)表論文及獲獎情況62-63
- 附件63-71
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