基于GF-1遥感影像的湖南省典型湿地类型信息提取研究

发布时间：2017-12-24 12:23

本文关键词：基于GF-1遥感影像的湖南省典型湿地类型信息提取研究　出处：《中南林业科技大学》2015年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：湿地是地球表面重要的生态系统之一,兼具水生生态系统和陆地生态系统的特点。遥感技术具有快捷、准确反映地表大区域范围土地变化的能力,能够及时、准确掌握湿地分布和变化信息,遥感技术成为湿地生态系统研究中重要的工具。本文以东洞庭湖为研究区,探索GF-1遥感影像对湿地资源信息提取的能力以及最优算法,通过标准差、信息熵以及最佳指数(OIF)分析GF-1遥感影像适用于湿地信息提取的最佳波段指数,对比分析常规软件ENVI、均值漂移以及分水岭分割算法对GF-1数据的分割效果,整合NDVI边缘线索的均值漂移算法多尺度分割影像样本,找到适合各湿地类型的最佳分割尺度,结合有效影像特征,分别进行单一尺度规则分类、分层分类以及监督分类,并评价分类效果。利用GF-1数据提取湖南省典型湿地类型信息,得到湖南省湿地资源分布信息数据。主要研究结果如下：(1)研究综合考虑光谱特征与信息量大小,通过标准差、信息熵、最佳指数3个定量评价指标以及目视效果判断,确定GF-1遥感影像最佳波段组合为432组合。(2)整合NDVI边缘线索的均值漂移分割是最优湿地区域分割算法。分水岭分割算法不适用于弱边缘较多的湿地区域,三类分水岭分割算法中,距离变换以及控制标记符变换的分水岭分割算法欠分割严重,而梯度变换的分水岭分割算法会产生过于细碎的分割结果。单一均值漂移算法略微优于分水岭分割算法与ENVI软件算法,但对弱边缘的分割仍不理想,考虑加入其它的辅助数据优化对弱边缘的分割,通过平均分割区域数、经验评价函数、局部方差的对比分析得出,整合NDVI边缘线索的均值漂移分割优于整合NDWI以及PC1边缘线索的均值漂移分割。(3)不同湿地类型对应不同的最优分割尺度,整合对象间异质性和对象内同质性的全局评分能够评价分割的优劣,最优分割尺度大小与其分布的细碎程度有较大关系。分布最为集中大块的水体与泥滩地,最优分割尺度为120,而分布分散的芦苇以及苔草的最优分割尺度为80,分布最细碎的辣蓼+泥蒿与杂草,最优分割尺度为50。(4)配合专家知识的规则分类要优于计算机分类。通过分析GF-1的多光谱数据各个波段的光谱与纹理特征、NDVI以及CIWI指数,遴选出能够有效提取湿地类型的特征,构建分类规则。3类分类算法中,精度最高的为分层分类方法,总体精度是89.62%。而规则分类只有84.43%,这说明分割结果对分类精度有直接影响。(5)通过对全省湿地信息的提取发现,湖南省湿地植被多数集中分布在洞庭湖区域内,且分布具有环境梯度特征,另外湖南省的湿地率不高,统计全省提取的湿地面积是96.64万公顷(水稻田面积未计入),分布也相对集中,大部分湿地急需保护与生态恢复。
【学位授予单位】：中南林业科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：X87;X171.1

【引证文献】