影像作為人類認識客觀世界的主要信息來源,廣泛應用于社會生活和科學研究的各個領域。近年來,伴隨著計算機技術(shù)、影像分析技術(shù)和相關科技的不斷進步和發(fā)展,其在醫(yī)學領域研究和應用的范圍迅速斷延伸和擴展,如應用遙感影像監(jiān)測疾病分布、應用顯微影像對細胞進行分類以及應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡對醫(yī)學影像智能診斷與分析等,在疾病的防治中發(fā)揮著越來越重要的作用。 釘螺作為日本血吸蟲唯一的中間宿主,其分布與其孳生微環(huán)境的自然因素關系密切。遙感影像分析技術(shù)可以及時、快速地提供地表的地理景觀信息,且能反映動態(tài)變化,國內(nèi)外大量的研究表明應用遙感信息繪制疾病中間宿主或媒介生物孳生地的分布比地面調(diào)查價廉且準確,因此開展釘螺孳生地的遙感監(jiān)測研究有非常重要的意義。本研究第一部分收集南京市江寧區(qū)2000年螺情資料及同期Landsat7-E7M+遙感影像。提取各釘螺孳生地植被指數(shù)(NDVI)和地表溫度(LST),用相關分析及多元逐步回歸分析方法研究各釘螺孳生地NDVI和LST與釘螺分布之間的關系。分析結(jié)果顯示:江灘地區(qū)釘螺孳生面積(Y_1)與NDVI和LST的極差(Th_v)有關,且存在:Y_1=3.44*N_v+0.615*Th_v+9.553(P0.01,R~2=0.804)的關系;活螺框出現(xiàn)率(Y_2)與平均NDVI(N_(mean))及LST的極差(Th_v)有關且存在:Y_2=179.902*N_(mean)+7.169*Th_v(P0.01,R~2=0.759)的關系;釘螺密度(Y_3)與LST的極差(Th_v)、平均NDVI(N_(mean))有關且存在:Y_3=6.3*NDVI_(mean)+0.41Th_v(P0.01,R~2=0.823)的關系。山區(qū)釘螺面積(Y_4)
【學位單位】：第四軍醫(yī)大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2005
【中圖分類】：R445
【部分圖文】：

斷重復上述步驟，直到滿足所選定的幾何校正模型為止。④定義配準后影像的名稱及文件位置，點擊“OK”運行上述程序。配準界面如圖1一1所示。配準前后的影像比較見圖1一2。(3)ETM+遙感影像復合生成江寧區(qū)植被指數(shù)圖層植被與可見光及近紅外電磁波能量的交互作用是明顯不同的，在可見，由于植物色素(主要是葉綠素ID大量吸收光能進行光合作用，因而植物對可見光波段(0.5~.07仙m)有很大的吸收，而在近紅外波段(0.7~1.0協(xié)m)，植物的葉子對近紅外波段的光能有很強的散射作用，導致這一區(qū)域的大部分光能被植被反射，植被對可見光和近紅外波段光波反射率之間的這種巨大差異就形成了遙感圖像分析地表植被信息量的基礎[1，23’241。因此常利用這兩個波段的數(shù)據(jù)計算植被指數(shù)

Lnads7atE側(cè)M+傳感器的紅外及可見紅光波段分別為第4波段(bnad4)和第3波段(band3)。在ERDAS.85軟件空間模型板塊中建立圖層復合疊加模板，將2000年江寧區(qū)ETM+影像中第3波段(bnad3)與第4波段(band4)影像按照運算法則:“(band4一band3)八band4+band3)[34]”合成江寧區(qū)標化植被指數(shù)(TheNomraiizedDierffeneevegetationIndex，NDvi)圖層。

第四軍醫(yī)大學博士學位論文圖1一4ETM+遙感影像bnad3、4復合生成NDVI影像圖1一6ETM+遙感影像bnad6H生成LST影像(5)復合后ETM+遙感影像的偽彩色處理ETM+遙感單波段影像為灰度影像，由每一個單波段復合生成的影像也是灰度影像，而人眼對彩色影像的分辨率要強于灰度影像，因此可以對灰度影像進行偽彩色處理，即按影像中各像元的數(shù)值大小，分段賦
【參考文獻】

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本文編號：2876502