發(fā)布時(shí)間：2022-02-21 13:55

　　論文在對(duì)時(shí)序遙感影像進(jìn)行彌補(bǔ)和預(yù)處理的基礎(chǔ)上,研究并實(shí)現(xiàn)了紅堿淖湖泊水體提取工作,并結(jié)合各類因子對(duì)湖泊面積變化原因作出解釋。其具體研究?jī)?nèi)容及結(jié)論如下:（1）利用遙感影像時(shí)空融合算法（Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reference Fusion Model,ESTARFM）對(duì)2000年以后的缺失影像進(jìn)行補(bǔ)足,并對(duì)該方法在水體提取方面進(jìn)行可行性分析。研究表明MODIS和Landsat影像可以很好地進(jìn)行融合,且融合影像與真實(shí)的Landsat影像在水體提取方面具有較高的相關(guān)性,相關(guān)系數(shù)可達(dá)0.95,證明了經(jīng)ESTARFM算法融合的影像可以用于水體提取。據(jù)此,利用ESTARFM對(duì)2000年以后缺失的Landsat數(shù)據(jù)進(jìn)行了彌補(bǔ),獲得了1987-2018年的時(shí)序遙感影像。（2）利用單波段法、譜間關(guān)系法、綜合水體指數(shù)法、支持向量機(jī)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別對(duì)2000年和2004年紅堿淖地區(qū)的影像進(jìn)行水體提取。通過(guò)將各方法提取的面積與實(shí)測(cè)的湖泊面積進(jìn)行對(duì)比分析,結(jié)果顯示綜合水體指數(shù)無(wú)論是在水體提取上都具有較好地提取效果,故綜合水體指數(shù)法是進(jìn)行紅堿淖地區(qū)的水體提... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)北京市211工程院校教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：64 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 遙感衛(wèi)星發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 遙感影像時(shí)空融合研究現(xiàn)狀
        1.2.3 水體提取方法研究現(xiàn)狀
        1.2.4 紅堿淖湖泊動(dòng)態(tài)變化研究現(xiàn)狀
    1.3 研究主要內(nèi)容
        1.3.1 研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 技術(shù)路線
    1.4 本章小結(jié)
2 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)
    2.1 研究區(qū)概況
        2.1.1 地理概況
        2.1.2 水資源概況
        2.1.3 氣候概況
        2.1.4 動(dòng)植物概況
        2.1.5 人口現(xiàn)狀
        2.1.6 農(nóng)、林、牧業(yè)現(xiàn)狀
        2.1.7 旅游業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
    2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理
        2.2.1 遙感數(shù)據(jù)
        2.2.2 氣象數(shù)據(jù)
        2.2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    2.3 本章小結(jié)
3 研究方法及原理
    3.1 遙感影像時(shí)空融合
    3.2 水體提取方法
        3.2.1 閾值法
        3.2.2 分類器法
    3.3 精度評(píng)價(jià)方法
        3.3.1 面積評(píng)價(jià)法
        3.3.2 混淆矩陣法
    3.4 本章小結(jié)
4 實(shí)驗(yàn)與分析
    4.1 時(shí)序遙感影像的生成
    4.2 水體信息提取實(shí)驗(yàn)
        4.2.1 水體提取
        4.2.2 精度評(píng)價(jià)
    4.3 本章小結(jié)
5 紅堿淖湖泊動(dòng)態(tài)變化分析
    5.1 紅堿淖湖泊動(dòng)態(tài)變化
    5.2 紅堿淖湖泊驅(qū)動(dòng)力分析
        5.2.1 氣候因素
        5.2.2 人類活動(dòng)因素
    5.3 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 不足與展望
參考文獻(xiàn)
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3637392