遥感图像信息容量与地表热环境间关系研究

发布时间：2017-10-17 22:04

  本文关键词：遥感图像信息容量与地表热环境间关系研究

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【摘要】：中国现在处于快速的城市化过程,城市化对城市小气候、环境和生态安全有持久且深远的影响,随着地表植被状况与覆被类型与地表理化性质的改变,地气系统之间的水热交换过程也发生变化,进而改变了城市“热”环境系统。 遥感信息容量是计算机图形学在遥感图像处理上的发展,通过对遥感图像灰度值的统计计算反应像素之间的变化程度；遥感信息容量能有效的表示图像的有效信息量的大小,并且用数值表示。遥感信息容量计算模型构建于多维直方图理论之上,根据约束区间的不同取值,其计算结果能够有效的表征遥感图像质量或地表的复杂程度,数值主要受遥感图像的灰度值变化影响,影响其大小因子有：地貌类型、地表覆盖物、地物之间相互关系等。 本文在对信息容量深入研究的基础上,着重分析了现有遥感信息容量计算模型对于不同图像的评价效果。并且以陕西省关中平原地区为例,以Landsat8OLI多光谱数据和TIRS热红外数据为主要数据源,以遥感定量反演和GIS空间分析为技术支撑,计算了实验区中多种植被指数、同时采用不同的地温反演方法对西安城市的地表温度状况进行分析与评价,并且以空间分析和地统计等方法分析Landsat8数据的信息容量与植被指数和地表温度之间的耦合关系。研究取得主要结论的是： 1.在研究遥感图像的信息容量特征的基础上,分析了模型对图像变化的响应特征,说明了信息容量能够反映这些图像处理方法对图像质量的提高。 2.根据不同的地温反演方法,分析了两种的Landsat8的反演方法。表明地表温度反演算法中,单窗算法是最合适TIRS传感器数据的算法。 3.探讨了信息容量与几种植被指数之间的耦合关系,表明遥感信息容量与NDVI和植被盖度之间的确定指数达到0.8以上相关性在0.85以上。 4.研究表明信息容量与地表温度变化相关性在0.93以上,说明信息容量对地表温度的变化十分敏感。 5.通过论证信息容量与地表温度之间的关系,拓宽了信息容量在地学上的意义,研究引入了更广泛的研究领域中。
【关键词】：遥感信息容量 地表温度 植被指数 相关性
【学位授予单位】：西北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：P237;X16
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-6
• 目录6-9
• 第一章 绪论9-20
• 1.1 研究背景9-12
• 1.1.1 区域热环境特征9-10
• 1.1.2 遥感数字图像信息特征10-11
• 1.1.3 遥感信息容量11-12
• 1.2 研究现状12-15
• 1.3 研究目的与意义15-16
• 1.4 研究内容16-18
• 1.4.1 研究来源16
• 1.4.2 研究内容16-17
• 1.4.3 论文组织结构17-18
• 1.4.4 技术路线图18
• 1.5 本章小结18-20
• 第二章 研究区概况与方法20-31
• 2.1 研究区概况及数据来源20-24
• 2.1.1 研究区概况20-21
• 2.1.2 数据来源21-23
• 2.1.3 数据预处理23-24
• 2.2 研究方法与理论24-27
• 2.2.1 遥感地学分析24
• 2.2.2 遥感数据信息研究方法24-25
• 2.2.3 栅格数据的GIS空间分析25-26
• 2.2.4 GIS地统计分析26-27
• 2.3 关键技术27-29
• 2.3.1 TIRS热红外图像的温度反演27-29
• 2.3.2 栅格计算框架下的多数据源综合分析29
• 2.4 本章小结29-31
• 第三章 遥感数字信息容量模型构建与分析31-46
• 3.1 模型构建31-35
• 3.1.1 遥感图像直方图31-32
• 3.1.2 遥感数字图像信息容量模型构建32-33
• 3.1.3 信息容量约束区间33-35
• 3.2 模型分析35-41
• 3.2.1 信息容量的图像质量评价分析35-38
• 3.2.2 信息容量的地表复杂度评价分析38-39
• 3.2.3 窗口信息容量特征39-41
• 3.3 信息容量对图像变化的响应特征41-45
• 3.3.1 信息容量对图像不同波段的响应41-43
• 3.3.2 信息容量对图像变化的响应特征43-45
• 3.4 本章小结45-46
• 第四章 信息容量与植被指数关系分析46-58
• 4.1 植被指数46-50
• 4.1.1 植被指数概述46
• 4.1.2 植被指数选择46-50
• 4.1.3 植被盖度50
• 4.2 植被指数与信息容量相关性特征分析50-52
• 4.2.1 实验样区50-51
• 4.2.2 信息容量与植被指数计算51-52
• 4.3 结果分析52-56
• 4.3.1 信息容量与多种植被指数均值回归分析52-54
• 4.3.2 信息容量与植被均方差回归分析54-56
• 4.4 本章小结56-58
• 第五章 地表热环境空间特征分析58-71
• 5.1 地表温度反演过程58-62
• 5.1.1 亮度温度58-59
• 5.1.2 地表温度计算59-61
• 5.1.3 两种算法结果比较61-62
• 5.2 地表温度空间特征分析62-68
• 5.2.1 地表温度与植被关系特征62-66
• 5.2.2 地表温度与信息容量关系分析66-67
• 5.2.3 地表温度与窗口信息容量趋势特征67-68
• 5.3 地表温度与信息容量空间关系特征68-69
• 5.4 本章小结69-71
• 第六章 结论与展望71-73
• 6.1 研究结论71-72
• 6.2 不足与展望72-73
• 参考文献73-77
• 硕士学位期间取得的科研成果77-78
• 致谢78-79
• 附件79

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：1051288