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基于多源遙感影像的青海云杉和祁連圓柏分類 ——以祁連山國(guó)家公園為例

發(fā)布時(shí)間:2021-06-05 07:56
  森林生態(tài)系統(tǒng)是陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,在治理水土流失、調(diào)節(jié)氣候變化、維持生態(tài)平衡等方面至關(guān)重要。青海云杉和祁連圓柏是祁連山自然保護(hù)區(qū)的優(yōu)勢(shì)樹種,提取并掌握兩種優(yōu)勢(shì)樹種的空間分布對(duì)保護(hù)區(qū)森林資源管理,維持森林生態(tài)系統(tǒng)平衡等方面具有重要的意義。本文利用Landsat-8、Sentinel-2A和Sentinel-1A三種遙感影像及ASTER DEM數(shù)據(jù),分析并提取了光譜特征、植被指數(shù)、紋理特征、后向散射特征、地形特征共計(jì)22個(gè)特征變量,通過隨機(jī)森林算法和分層分類技術(shù),對(duì)祁連山國(guó)家公園甘肅省片區(qū)范圍的青海云杉和祁連圓柏進(jìn)行分類,并對(duì)比分析不同特征組合的分類結(jié)果,探討不同特征變量的貢獻(xiàn)程度,篩選最優(yōu)特征組合,進(jìn)一步分析了研究區(qū)青海云杉和祁連圓柏的空間分布特征,統(tǒng)計(jì)出研究區(qū)不同功能區(qū)劃優(yōu)勢(shì)樹種的面積以及占比,主要得到以下結(jié)論:(1)與單一遙感影像相比,加入多源遙感影像和地形數(shù)據(jù)有助于提升分類精度。利用Sentinel-2A影像特征提取林地精度為93.36%,加入DEM數(shù)據(jù)和Landsat-8數(shù)據(jù)能使總體精度分別提高2.14%和0.56%。僅使用Landsat-8特征鑒別優(yōu)勢(shì)樹種總體精度為81... 

【文章來源】:蘭州大學(xué)甘肅省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】:72 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于多源遙感影像的青海云杉和祁連圓柏分類 ——以祁連山國(guó)家公園為例


技術(shù)路線圖

遙感影像,地理位置,邊界,祁連山


蘭州大學(xué)碩士學(xué)位論文基于多源遙感影像的青海云杉和祁連圓柏分類—以祁連山國(guó)家公園為例9第二章數(shù)據(jù)與研究方法2.1研究區(qū)概況2.1.1地理概況祁連山,地處中國(guó)青海東北部與甘肅西部邊境地帶,東起烏鞘嶺松山,西到當(dāng)金山口,北臨河西走廊,南靠柴達(dá)木盆地。作為我國(guó)境內(nèi)主要山脈之一,橫亙青海、甘肅兩省共計(jì)千余公里,其中,甘肅省涉及酒泉、張掖、武威、金昌、蘭州5市的阿克塞、肅北、肅南、民樂、甘州、山丹、永昌、涼州、古浪、天祝、永登11個(gè)縣(區(qū))及山丹馬常祁連山是我國(guó)西北地區(qū)重要的生態(tài)安全屏障和生物多樣性保護(hù)的優(yōu)先區(qū)域,既是黃河、青海湖的重要水源補(bǔ)給區(qū),亦是諸多內(nèi)陸河的發(fā)源地[46]。1998年,國(guó)務(wù)院確定祁連山水源涵養(yǎng)林為國(guó)家重點(diǎn)水源涵養(yǎng)林區(qū)。2017年9月,中共中央辦公廳國(guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)了《祁連山國(guó)家公園體制試點(diǎn)方案》,確定祁連山國(guó)家公園總面積5.02萬平方公里,其中,甘肅省片區(qū)占總面積的68.5%,涉及肅北蒙古族自治縣、阿克塞哈薩克族自治縣、肅南裕固族自治縣、民樂縣、永昌縣、天祝藏族自治縣、涼州區(qū)和7縣(區(qū))。祁連山國(guó)家公園甘肅片區(qū)(以下簡(jiǎn)稱甘肅片區(qū))地勢(shì)西高東低、南高北低,有大通河、石羊河、黑河、疏勒河流經(jīng),受東南季風(fēng)、西北季風(fēng)和西北干旱荒漠氣候的共同影響,自東向西、由南至北降水量逐漸遞減,溫度、濕度逐漸降低,在自然地理因素影響下,該保護(hù)區(qū)形成了眾多植被類型,具有典型的森林生態(tài)系統(tǒng)。圖2-1研究區(qū)地理位置(參考邊界)

曲線,大氣校正,波譜,影像


蘭州大學(xué)碩士學(xué)位論文基于多源遙感影像的青海云杉和祁連圓柏分類—以祁連山國(guó)家公園為例13大氣輻射傳輸模型,該模型使用離散縱標(biāo)法對(duì)地球大氣、太陽(yáng)以及熱輻射傳輸進(jìn)行計(jì)算,對(duì)任何大氣條件均可適用[54]。Sen2cor軟件程序直接嵌入了由libRadtran傳輸模型代碼產(chǎn)生的大氣校正查找表,因此整個(gè)處理步驟變得簡(jiǎn)單,且程序計(jì)算時(shí)間也會(huì)減少。經(jīng)過Sen2Cor插件大氣校正后輸出的Sentinel-2Level2A產(chǎn)品同樣包括10m、20m、60m三種不同的分辨率。表2-3Sen2cor大氣校正查找表參數(shù)范圍增量點(diǎn)/網(wǎng)格點(diǎn)太陽(yáng)天頂角(°)0-7010天頂視角(°)0-1010相對(duì)方位(°)0-18030平均高程(km)0-2.50.5可見度(km)5-1205,7,10,15,23,40,80,120夏季水汽含量(g/cm2)0.4-5.50.4,1.0,2.0,2.9,4.0,5.0冬季水汽含量(g/cm2)0.2-1.50.2,0.4,0.8,1.1圖2-2經(jīng)Sen2cor軟件大氣校正前后的Sentinel-2A影像波譜曲線對(duì)比影像數(shù)據(jù)重新組織過程中的灰度處理方法叫做重采樣,指將現(xiàn)處理階段的影像數(shù)據(jù)根據(jù)研究所需的應(yīng)用要求而進(jìn)一步處理[55]。常用的重采樣方法有最鄰近法、雙線性內(nèi)插法以及三次卷積內(nèi)插法。使用ESA官方開發(fā)的一款專門處理Sentinel系列衛(wèi)星影像的開源軟件SNAP(SentinelApplicationPlatform)對(duì)Sentinel-2Level2A數(shù)據(jù)進(jìn)行像素重采樣[56-57]。由于分辨率為60m的b1、b9、b10這三個(gè)波段在分類識(shí)別等研究中很少用到,因此只需將10m分辨率b2、b3、b4、

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]集成機(jī)器學(xué)習(xí)與面向?qū)ο笥跋穹诸惖拇髤^(qū)域林地信息提取及其泛化能力研究[D]. 陸海霞.蘭州大學(xué) 2019
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[4]基于SVDD特征選擇的隨機(jī)森林高分辨率遙感影像變化檢測(cè)[D]. 劉波.蘭州交通大學(xué) 2018
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[6]基于隨機(jī)森林算法的高維不平衡數(shù)據(jù)分類研究及應(yīng)用[D]. 楊浩宇.鄭州大學(xué) 2017
[7]隨機(jī)森林算法的優(yōu)化改進(jìn)研究[D]. 馬驪.暨南大學(xué) 2016
[8]光學(xué)與雷達(dá)遙感數(shù)據(jù)聯(lián)合反演森林生物量方法研究[D]. 林岳峰.電子科技大學(xué) 2016
[9]面向失衡數(shù)據(jù)集的集成學(xué)習(xí)分類方法及其應(yīng)用研究[D]. 黃久玲.哈爾濱理工大學(xué) 2015
[10]基于ALOS數(shù)據(jù)的遙感森林分類研究[D]. 楊冉冉.首都師范大學(xué) 2013



本文編號(hào):3211764

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