基于时空融合算法的缨帽变换分量时序数据集构建方法研究

发布时间：2017-10-05 16:16

  本文关键词：基于时空融合算法的缨帽变换分量时序数据集构建方法研究

  更多相关文章： 时空融合 缨帽变换 物候变化特征

【摘要】：高空间分辨率的遥感影像可以在精细的空间尺度上对地表生物物理参量进行研究,但目前的遥感卫星及其传感器难以做到同时保有高空间分辨率和高时间分辨率的特点。近年来发展起来的时空融合算法可以综合不同时间、空间分辨率的多源遥感影像各自的优势,得到既有高空间又有高时间分辨率的影像,以满足较高空间分辨率下的时序变化监测研究的需求。时空融合算法主要针对多光谱反射率数据进行,而基于多光谱反射率构建的光谱指数与地表特定的生物物理性质相关,具有更明确的指示意义,因而基于时空融合算法建立的光谱指数时序数据能够在时间上较为连续地反映地表的变化状况,对地表变化研究提供一种新的指示数据。在根据反射率数据提出的诸多指数中,缨帽变换是一种针对多光谱遥感影像发展起来的特殊的主成分变换,变换分量包括亮度、绿度和土壤湿度等物理意义明晰的几个分量,对土地覆盖类型、植被类型及其分布,以及地表水分状况等均具有较好的指示意义。基于时空融合算法,对MODIS与Landsat TM/OLI数据缨帽变换参数进行时空融合,获得区域内时间连续性较好的缨帽变换数据集,可以定量反映地表植被覆盖状况以及不同植被类型物候变化特征,为研究区生态环境变化提供一种定量的参考指标。本文选择甘肃省古浪县冰草湾地区和宁夏中卫市中西部为研究区,以Landsat 8 OLI和MODIS逐日反射率数据为数据源,探讨了时空融合算法在缨帽变换时序数据集构建中的应用。本文首先分析了基于反射率数据时空融合算法应用到缨帽变换数据时的适用性,在此基础上对相似像元的选择方法和权重函数进行了改进,构建了研究区缨帽变换分量时序数据集并对不同地物类型的时序特征进行了分析。本文得出的基本结论如下：(1)应用较多的现有算法融合结果中对于土地覆被发生变化的较小区域的值与参考数据之间存在比较明显的差异,对于本研究所用到的Landsat OLI和MODIS缨帽变换数据,湿度分量的融合精度总体高于亮度分量和绿度分量,且不同地物类型的精度存在差异。对算法中相似像元选择方法和权重函数进行改进后,融合结果能够很好的体现地表的纹理特征和不同地物类型的分布规律,各分量的值与真实参考数据的值之间具有较好的一致性,融合结果总体精度较好。(2)计算过程中移动窗口大小和预估分类数决定了融合过程中相似像元的筛选结果和各相似像元的权重值,最终对融合结果的精度产生影响,但不同参数组合对融合结果的质量影响有限,预估分类数与实际土地覆被类型数目一致时,融合结果的精度相对更高。(3)基于时空融合算法构建的缨帽变换分量时序数据集能够较好地反映植被生长周期内的变化特征,可以用于定量说明植被生长过程中的物候变化特点。
【关键词】：时空融合 缨帽变换 物候变化特征
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P237
【目录】：

• 中文摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-19
• 1.1 选题背景及研究意义9-11
• 1.2 国内外研究进展11-16
• 1.2.1 传统遥感影像融合研究进展12-13
• 1.2.2 遥感影像时空融合研究进展13-16
• 1.3 研究内容与技术路线16-18
• 1.4 论文框架18-19
• 第二章 原理与方法19-30
• 2.1 遥感数据时空融合原理和方法19-26
• 2.1.1 时空适应性反射率融合模型19-22
• 2.1.2 ESTARFM算法基本原理22-26
• 2.3 缨帽变换26-27
• 2.4 改进型算法基本原理27-28
• 2.5 融合数据的质量评价方法28-30
• 第三章 研究区概况与数据预处理30-37
• 3.1 研究区概况30-31
• 3.2 数据来源及其特征31-33
• 3.3 数据预处理33-36
• 3.3.1 Landsat 8 OLI大气校正33-34
• 3.3.2 MOD09GA投影转换及噪声信息的去除34-36
• 3.4 土地利用与土地覆盖类型36-37
• 第四章 结果与讨论37-70
• 4.1 Landsat OLI与MODIS缨帽变换分量比较37-39
• 4.2 基于已有算法的缨帽变换分量融合结果比较39-51
• 4.2.1 亮度分量融合效果分析40-44
• 4.2.2 绿度分量融合效果分析44-47
• 4.2.3 湿度分量融合效果分析47-51
• 4.3 改进算法融合结果精度分析51-60
• 4.3.1 亮度分量融合效果51-54
• 4.3.2 绿度分量融合效果54-57
• 4.3.3 湿度分量融合结果57-60
• 4.4 算法精度对比60-63
• 4.5 算法参数设置分析63-65
• 4.6 缨帽变换分量时序数据集的构建和特征分析65-70
• 4.6.1 缨帽变换分量时序数据集的构建65-66
• 4.6.2 典型地物类型缨帽变换分量时序特征分析66-70
• 第五章 结论与展望70-73
• 5.1 主要结论70-71
• 5.1.1 现有时空融合算法对缨帽变换分量融合的适用性70
• 5.1.2 改进算法融合精度评价70-71
• 5.1.3 参数设置对融合结果的影响71
• 5.1.4 典型地物类型缨帽变换分量时序特征分析71
• 5.2 不足与展望71-73
• 参考文献73-79
• 在学期间的研究成果79-80
• 致谢80

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