基于多源遥感数据的漓江流域地表覆盖分类研究

发布时间：2017-10-21 06:11

  本文关键词：基于多源遥感数据的漓江流域地表覆盖分类研究

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【摘要】：利用遥感数据进行土地利用和地表覆盖分类研究是遥感技术最主要的应用领域之一。目前随着多源遥感技术的发展以及遥感影像分辨率的进一步提高，如何将多源遥感数据的不同特点有效结合用于地表覆盖分类研究，是我们面临的一个现实问题。 遥感数据的选择原则是根据具体的应用任务确定对数据的需求。本文主要根据空间分辨率和光谱分辨率两个方面来选择数据源，，利用Landsat-7/ETM+多光谱数据和环境减灾卫星的高光谱(HJ-1A/HSI)数据，以桂林漓江流域为代表的岩溶峰林作为实验区，进行地表覆盖类型研究。从两个方面进行研究。 （1）首先对漓江流域整体区域进行信息提取，分类，将研究区分为草木区、树林区、农耕地区、城镇区和水体5种不同的LULC（土地利用/土地覆盖）类型。Landsat-7ETM+多光谱数据采用最大似然分类法进行分类。环境减灾卫星的高光谱(HJ-1A/HSI)数据采用光谱角填图法（SAM）分类。最后对两种不同的分类结果进行对比，从图像直接比较法和分类精度两方面进行对比分析。 最大似然法的总体分类精度达到了80.79%，SAM法的总体精度为86.2745%。其中最大似然法和SAM法分类的林地、水体和城镇的产品精度分别高达95.09％、99.80％、92.49％和82.35%、86.90%、95.17%，都在一定程度上满足岩溶峰林地形大面积范围内地表覆盖类型精度的要求。 （2）为了进一步挖掘HJ-1A高光谱遥感数据在地表覆盖分类中的应用价值，对漓江流域植被覆盖类型丰富的感兴趣区域进行进一步的植被精细分类实验。依旧采用SAM光谱角填图法，将研究区的植被分类为杉树林、桦树林、竹林和松树林四种类型。通过分类结果与当地植被已知资料对比，验证了分类效果的正确性。 研究表明，遥感影像土地利用/土地覆盖分为五大基本类型时，采用Landsat ETM+中空间分辨率多光谱数据。对于植被类型精细的分类要求时，可采用HJ-1A高光谱数据。
【关键词】：地表覆盖 多光谱 高光谱 遥感影像分类
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：P237
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目录7-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 研究目的和意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-14
• 1.2.1 多源遥感技术发展10-12
• 1.2.2 遥感地表覆盖研究进展12-14
• 1.3 本文研究内容14
• 1.4 技术路线14-15
• 1.5 内容组织15-17
• 第二章 研究区概况及野外数据采集17-22
• 2.1 研究区概况17-19
• 2.1.1 地貌概况17-18
• 2.1.2 水文概况18
• 2.1.3 植被概况18
• 2.1.4 研究区社会经济状况18-19
• 2.2 野外实测数据采集19-22
• 第三章 多源遥感影像数据及其预处理22-35
• 3.1 多源遥感影像数据的选取22-26
• 3.1.1 数据源选择22-23
• 3.1.2 两种数据源的情况23-25
• 3.1.3 遥感影像数据获取25-26
• 3.2 遥感影像预处理26-35
• 3.2.1 ETM+ 数据预处理26-29
• 3.2.2 HJ-1A 高光谱数据预处理29-35
• 第四章 Landsat ETM+影像数据分类35-40
• 4.1 分类方法35-36
• 4.2 分类实验36-40
• 第五章 基于 HJ-1A 高光谱数据的物质制图40-50
• 5.1 高光谱技术40-41
• 5.1.1 高光谱分类的特点40-41
• 5.2 实验一. 地表覆盖分类41-47
• 5.3 实验二. 植被精细分类47-50
• 第六章 多源数据分类结果比较50-53
• 6.1 目视观察法50
• 6.2 分类后比较法50-53
• 总结与建议53-55
• 参考文献55-59
• 攻读学位期间取得的研究成果59-60
• 致谢60

【参考文献】

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本文编号：1071716