基于多源影像的祁连瑞香狼毒分布信息提取研究

发布时间：2017-10-26 22:30

  本文关键词：基于多源影像的祁连瑞香狼毒分布信息提取研究

  更多相关文章： Rapideye/IKONOS 瑞香狼毒 光谱特征分析 波谱库 光谱填图分类

【摘要】：青海省祁连山的高寒草甸,分布广、而积大,是草地生态系统的重要组成要素,其产量、生产力大小对草地生态系统可持续、循环发展意义重大。近些年来,由于人为过度放牧,加上毒草入侵,特别是瑞香狼毒,因其生长旺盛,致使出现“毒草化”现象,导致高寒草甸的覆盖率下降,退化严重,严重影响了牧民收入和经济发展,甚至威胁了当地牧区的和谐稳定。利用当代遥感技术,快速确定毒草分布范围,为管理部门制定毒草防除灭除方案,保护草地生态系统稳定具有重要作用。 本文依据野外实测光谱数据,分析瑞香狼毒与主要牧草的光谱差异特征,采用光谱角填图分类算法,进行狼毒信息识别。主要进行了以下研究工作： (1)瑞香狼毒和主要牧草光谱特征分析：采用典型实验区的狼毒及主要牧草的野外实测光谱数据,利用一阶导数和红边参数等光谱分析技术,对瑞香狼毒白花、花蕾、干花和叶片的光谱特征、瑞香狼毒和主要牧草的光谱差异特征,不同盖度群落狼毒-牧草-土壤混合光谱特征进行了系统分析。结果表明：在400-450nm的蓝光波段、600-650nm红光波段以及在760-900nm的近红外波段,瑞香狼毒较主要牧草具备诊断性特征。 (2)基于光谱填图算法的瑞香狼毒分类识别：建立瑞香狼毒白花、四类主要牧草、牧草-土壤混合、中盖度和中低盖度狼毒-牧草-土壤混合波谱库。以波谱库中波谱为端元波谱,采用光谱填图分类算法对Rapideye和IKONOS影像,进行瑞香狼毒分布信息提取。通过对分类结果进行分类后处理即类别合并运算,将狼毒白花以及中盖度、中低盖度狼毒-牧草-土壤混合的识别结果归类为瑞香狼毒；将四类主要牧草和牧草-土壤混合光谱识别结果归类为牧草。即将Rapideye和IKONOS影像的最终分类结果分为瑞香狼毒和牧草两大类,且制作识别分类图并进行比较。 (3)IKONOS/Rapideye影像的狼毒分类结果精度验证：IKONOS和Rapideye影像提取的瑞香狼毒而积比较表明：Rapideye影像提取而积与实际情况相符,识别效果优于IKONOS影像。实地勘查验证表明,IKONOS影像对于狼毒分布区和无瑞香狼毒分布区的实地勘查结果明显低于Rapidyeye影像,存在较大的错分、误分和混分现象。而Rapideye影像识别效果则较好,与实勘区狼毒分布情况基本一致,识别精度较高。
【关键词】：Rapideye/IKONOS 瑞香狼毒 光谱特征分析 波谱库 光谱填图分类
【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】：S812.6;P237
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第一章 绪论10-18
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究进展11-15
• 1.2.1 国内外草地光谱特征分析研究11-12
• 1.2.2 草地植被分类研究12-13
• 1.2.3 波谱角填图分类研究13-15
• 1.3 研究目标与内容15-16
• 1.3.1 研究目标15
• 1.3.2 研究内容15-16
• 1.4 研究方法和技术路线16-18
• 1.4.1 研究方法16
• 1.4.2 技术路线16-18
• 第二章 研究区与数据源18-26
• 2.1 研究区概况18-20
• 2.1.1 自然地理概况18
• 2.1.2 草地资源概况18
• 2.1.3 狼毒危害现状18-20
• 2.2 实测光谱数据获取20-23
• 2.2.1 光谱实验区概况20-21
• 2.2.2 野外光谱测量21-23
• 2.3 遥感影像数据23-26
• 2.3.1 瑞香狼毒遥感信息源确定23-24
• 2.3.2 RAPIDEYE影像概述24
• 2.3.3 IKONOS影像概述24-26
• 第三章 数据处理和分析26-31
• 3.1 遥感影像预处理分析26-27
• 3.2 研究区影像信息源大气校正27-29
• 3.2.1 研究区RAPIDEYE影像大气校正27-29
• 3.2.2 研究区IKONOS影像大气校正29
• 3.3 研究区影像信息源几何校正29-30
• 3.4 研究区影像裁剪30-31
• 第四章 研究区光谱数据分析与处理31-48
• 4.1 植被光谱特征简介31
• 4.2 实测光谱数据预处理31-33
• 4.3 瑞香狼毒光谱特征分析33-36
• 4.3.1 瑞香狼毒白花、干花、花蕾、叶片光谱差异性分析33
• 4.3.2 一阶导数分析33-35
• 4.3.3 红边参数分析35-36
• 4.4 主要牧草光谱特征分析36-40
• 4.4.1 草场主要牧草确定36-37
• 4.4.2 研究区主要牧草光谱特征37-38
• 4.4.3 主要牧草一阶导数和红边参数分析38-40
• 4.5 瑞香狼毒白花与主要牧草的光谱特征分析40-44
• 4.5.1 瑞香狼毒白花与主要牧草的光谱特征分析40-41
• 4.5.2 瑞香狼毒白花与主要牧草的一阶导数和红边参数分析41-44
• 4.6 不同盖度狼毒-牧草-土壤混合光谱分析44-48
• 4.6.1 照片校正和裁剪44-45
• 4.6.2 盖度计算45
• 4.6.3 不同盖度瑞香狼毒-牧草-土壤混合光谱特征45-46
• 4.6.4 瑞香狼毒诊断光谱特征波段确定46-48
• 第五章 瑞香狼毒遥感信息提取48-59
• 5.1 瑞香狼毒白花和主要牧草光谱建库48-51
• 5.1.1 波谱库波谱与影像波谱差异性分析50-51
• 5.2 光谱角填图基本原理51-52
• 5.3 基于RAPIDEYE/IKONOS影像的狼毒分布信息提取52-55
• 5.3.1 光谱填图分类瑞香狼毒分布53-55
• 5.4 精度分析评价55-59
• 5.4.1 瑞香狼毒识别结果而积与实际狼毒危害面积对比验证55-56
• 5.4.2 实地勘查分布区验证56-59
• 第六章 结论与展望59-62
• 6.1 研究结论59-61
• 6.2 研究不足与展望61-62
• 参考文献62-68
• 攻读硕士学位期间取得的成果68-69
• 致谢69

【参考文献】

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本文编号：1100787