發(fā)布時(shí)間：2020-07-11 21:03

【摘要】：隨著社會(huì)發(fā)展與人口增加,湖岸線資源迫切需要開(kāi)發(fā),但同時(shí)湖泊生命健康的維護(hù)與水生態(tài)文明的建設(shè)也不容忽視,兩者之間的矛盾不斷的凸顯。湖岸帶不同地物類型的識(shí)別與景觀格局分析可以為河湖管理工作提供一定的依據(jù),緩解目前湖泊管理法規(guī)體系不完善,違法圍墾湖泊現(xiàn)象頻出的問(wèn)題。本文以GF-1影像與Landsat影像為數(shù)據(jù)源,在數(shù)據(jù)挖掘算法中加入特征優(yōu)選算法,建立新型的適用于國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星高分辨率影像的數(shù)據(jù)挖掘分類方法,基于Landsat影像對(duì)本文算法的適用性進(jìn)行研究,在此基礎(chǔ)上針對(duì)太湖湖岸帶建立適用于分析湖岸帶周邊景觀格局變化的指標(biāo)體系,通過(guò)景觀格局的變化分析,為湖岸帶景觀空間格局的優(yōu)化提出建議。論文主要取得以下成果:(1)地物特征分析提取與特征優(yōu)選算法研究本文采用分水嶺分割算法對(duì)GF-1影像進(jìn)行分割,并在此基礎(chǔ)上提取了太湖湖岸帶湖水、植被等7種地物類別的光譜、紋理、幾何以及指數(shù)特征,共計(jì)76個(gè)特征,并分別描述了GF-1影像的四個(gè)波段在七種地物類型中的特征變化情況。在此基礎(chǔ)上針對(duì)遙感影像分類特點(diǎn)改進(jìn)了ReliefF算法,提出了一種結(jié)合ReliefF算法與J-M距離算法的特征優(yōu)選算法。(2)基于數(shù)據(jù)挖掘的太湖湖岸帶地物類型識(shí)別方法本文利用所研究出的特征優(yōu)選算法,結(jié)合C4.5決策樹(shù)算法完成了遙感影像的數(shù)據(jù)挖掘,湖岸帶地物的分類精度達(dá)到90.85%。對(duì)此分類方法在Landsat影像中的適用性進(jìn)行了分析,由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知分類精度達(dá)到85.68%,表明本文方法在Landsat影像中有較好的適用性。(3)太湖湖岸帶景觀格局的變化分析基于前文的研究成果,獲取太湖湖岸帶1995-2017的土地利用變化情況,進(jìn)行太湖湖岸帶景觀格局類型動(dòng)態(tài)變化分析,建立適用于太湖湖岸帶的景觀格局評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,通過(guò)景觀格局分析為太湖湖岸帶的景觀空間格局優(yōu)化提供了建議。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：P901;TV213.4
【圖文】：

研究區(qū)地理位置

太湖湖岸帶提取

基于浸水模型的分水嶺示意圖

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本文編號(hào)：2750926