三江平原沼泽湿地变化和生态系统服务价值分析
【图文】:
图 2.2 CORONA 影像 7 月 13 日)8 幅,覆盖整个三江,且覆盖三江范围的影像均来源于 USGS 网站,扫描分辨率为 3635dpi,为了保四段扫描,获取分段影像后利用 Image Composite Editor、接及矫正工作。基于 corona 影像的自身特性,通过逐步其选点精度,采用多项式模型,利用地面控制点进行橡具体方法是:选取已经校正好的覆盖研究区的高分辨率卫图上下载的覆盖研究区的 2015 年具有 3.26m 分辨率的像为基准,在考虑时间变化的基础上,通过选择图上标志点、街道等。三江 60 年代至今的土地利用变化情况显著 2015 年的影像上易寻到道路交叉点等,但 corona 影像上广泛,几乎难以寻找道路交叉点,因此选取的研究区控
正后的影像会进行重采样,并与通过 30m 分辨率的 Landsat 影像获得的 2015 年土地利用情况进行分析,,所以选取河流等作为控制点校正的影像可以符合需要。在纠正过程中,每幅影像控制点不少于 10 个,所选控制点尽量均匀分布,在边缘地区适当加密(图 2.2 为部分研究区 CORONA 影像)。2015 年土地利用数据——Landsat8 影像2015 年的土地利用数据源采用的是分辨率为 30m 的 Landsat8 TM/OLI 卫星遥感影像。将覆盖研究区范围的春季和秋季双时相遥感影像在 USGS 网站上进行下载,影像轨道号为 LC8113026、LC8113027、LC8114026、LC8114027。利用 ENVI5.0 进行合成,然后利用 ArcGIS 的编辑模块进行数据处理(图为部分研究区双时相影像)。根据近年来积累的解译经验及对研究区地理环境的了解,利用 2010 年土地利用信息通过影像的纹理和色调,建立不同时相的遥感解译标志。后期解译人员可以根据建立的解译标志,参照两期影像提取出三江平原 2015 年的土地利用数据。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:X171;F301.2
【参考文献】
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本文编号:2658022
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