基于GF-1WFV数据的森林覆盖变化检测方法研究
发布时间：2022-01-15 17:48
森林是人类陆地上最大的生态系统,在净化空气、调节气候、涵养水源、减少风沙危害等方面起着重要作用,其数量或质量的变化对于全球生态环境、生物多样性和气候变化都有重要影响。及时准确地获取森林覆盖变化信息,对于研究环境变化和森林管理规划具有重要意义。本文利用国产高分一号（GF-1）卫星16 m分辨率多光谱（WFV）数据,在进行辐射校正、正射校正、影像配准和相对辐射归一化等处理后,构造两种森林覆盖变化检测方法:一种为基于核主成分分析（kernel principal component analysis,KPCA）变化检测法,首先对数据进行KPCA处理,利用其第一主成分构造差值影像;然后采用最大类间方差法（OTSU）进行自动阈值选取,最后判断提取出研究区森林覆盖变化信息。另一种为基于IFZ（Integrated Forest Z-Score）统计特性的时间序列法,首先剔除水体、阴影等暗目标的影响,利用暗目标森林峰TDA（Trainning Data Automation）方法提取森林训练样本,获得准确纯净森林像元,构建IFZ指数;然后利用时间序列VCT（Vegetation Change Tra...
【文章来源】：中国林业科学研究院北京市
【文章页数】：98 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究技术路线
图 2-1 研究区位置图Fig.2-1 Location of study site.1.2 地势状况雅江县地处四川省西部高原山区，境内有横断山脉、大雪山脉和沙鲁里山脉，地北部向南部逐次降低，其西南部是高山，海拔达 5000 米以上；中部为河谷地貌；东西北部为山原地貌。山原占 92.5%，极高山占 5%，平坝占 2.5%。东部的努其巴山拔达 5252 米，为最高点，最低为布林永河谷，海拔仅为 2266 米。冕宁县地处横断山脉的牦牛山地带，其地貌以多为山地为主，其海拔在 1000~4之间，境内有安宁河冲积平原。
图 2-2 外业调查样本核查点图Fig.2-2 Field checkpointh 数据可以为用户提供高程信息、历史影像地物类型优势，能更好地辅助目视解译森林变化检测的5 万县界行政边界矢量图数据，用来获取研究区
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于主成分分析的手写体数字识别方法研究[J]. 梁佐堂,刘欣涛. 信息技术. 2016(08)
[2]基于Pléiades数据的矿山环境信息提取的研究[J]. 安帅,洪金益,张建国,尹展,潘自武. 信息系统工程. 2016(01)
[3]基于PCA的变化向量分析法遥感影像变化检测[J]. 黄维,黄进良,王立辉,胡砚霞,韩鹏鹏. 国土资源遥感. 2016(01)
[4]基于国产GF-1遥感影像的水体提取方法[J]. 陈文倩,丁建丽,李艳华,牛增懿. 资源科学. 2015(06)
[5]基于时间序列统计特性的森林变化监测[J]. 黄春波,佃袁勇,周志翔,王娣,陈瑞冬. 遥感学报. 2015(04)
[6]多时相遥感影像变化检测方法研究进展综述[J]. 殷守敬,吴传庆,王桥,马万栋,朱利,姚延娟,王雪蕾,吴迪. 光谱学与光谱分析. 2013(12)
[7]利用遥感指数时间序列轨迹监测森林扰动[J]. 杨辰,沈润平,郁达威,刘荣高,陈镜明. 遥感学报. 2013(05)
[8]基于缨帽变换的景洪市时间序列Landsat影像森林扰动自动识别方法研究[J]. 张连华,庞勇,岳彩荣,李增元. 林业调查规划. 2013(02)
[9]核函数的选择研究综述[J]. 汪廷华,陈峻婷. 计算机工程与设计. 2012(03)
[10]森林资源变化遥感监测技术研究进展[J]. 李世明,王志慧,韩学文,贾可. 北京林业大学学报. 2011(03)
博士论文
[1]基于多源数据和神经网络模型的森林资源蓄积量动态监测[D]. 吴达胜.浙江大学 2014
[2]基于多源数据源的森林资源年度动态监测研究[D]. 王雪军.北京林业大学 2013
硕士论文
[1]基于VIIRS-TVDI的干旱区农田土壤湿度反演方法研究[D]. 武彬.山东农业大学 2016
[2]基于TM数据的川东北低山区土壤肥力因子空间分布反演研究[D]. 田玉珂.四川农业大学 2014
[3]柬埔寨森林覆盖变化遥感监测研究[D]. 范应龙.中国林业科学研究院 2014
[4]基于主成分分析我国外汇储备影响因素研究[D]. 董晓青.山东大学 2014
[5]高维数据可视化研究及在商业智能中的应用[D]. 屈治礼.江苏科技大学 2013
[6]基于高光谱遥感数据的树种组分类方法探讨[D]. 于龙.浙江农林大学 2013
[7]基于MODIS的奥卡万戈三角洲植被动态监测研究[D]. 刘增贤.上海师范大学 2013
[8]区域森林植被扰动遥感监测研究[D]. 杨辰.南京信息工程大学 2013
[9]基于多时相遥感影像的土地利用变化检测研究[D]. 段赛仙.昆明理工大学 2013
[10]基于eCognition分类的森林蓄积量估测研究[D]. 张腾飞.西安科技大学 2012
本文编号：3591053
【文章来源】：中国林业科学研究院北京市
【文章页数】：98 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究技术路线
图 2-1 研究区位置图Fig.2-1 Location of study site.1.2 地势状况雅江县地处四川省西部高原山区，境内有横断山脉、大雪山脉和沙鲁里山脉，地北部向南部逐次降低，其西南部是高山，海拔达 5000 米以上；中部为河谷地貌；东西北部为山原地貌。山原占 92.5%，极高山占 5%，平坝占 2.5%。东部的努其巴山拔达 5252 米，为最高点，最低为布林永河谷，海拔仅为 2266 米。冕宁县地处横断山脉的牦牛山地带，其地貌以多为山地为主，其海拔在 1000~4之间，境内有安宁河冲积平原。
图 2-2 外业调查样本核查点图Fig.2-2 Field checkpointh 数据可以为用户提供高程信息、历史影像地物类型优势，能更好地辅助目视解译森林变化检测的5 万县界行政边界矢量图数据，用来获取研究区
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于主成分分析的手写体数字识别方法研究[J]. 梁佐堂,刘欣涛. 信息技术. 2016(08)
[2]基于Pléiades数据的矿山环境信息提取的研究[J]. 安帅,洪金益,张建国,尹展,潘自武. 信息系统工程. 2016(01)
[3]基于PCA的变化向量分析法遥感影像变化检测[J]. 黄维,黄进良,王立辉,胡砚霞,韩鹏鹏. 国土资源遥感. 2016(01)
[4]基于国产GF-1遥感影像的水体提取方法[J]. 陈文倩,丁建丽,李艳华,牛增懿. 资源科学. 2015(06)
[5]基于时间序列统计特性的森林变化监测[J]. 黄春波,佃袁勇,周志翔,王娣,陈瑞冬. 遥感学报. 2015(04)
[6]多时相遥感影像变化检测方法研究进展综述[J]. 殷守敬,吴传庆,王桥,马万栋,朱利,姚延娟,王雪蕾,吴迪. 光谱学与光谱分析. 2013(12)
[7]利用遥感指数时间序列轨迹监测森林扰动[J]. 杨辰,沈润平,郁达威,刘荣高,陈镜明. 遥感学报. 2013(05)
[8]基于缨帽变换的景洪市时间序列Landsat影像森林扰动自动识别方法研究[J]. 张连华,庞勇,岳彩荣,李增元. 林业调查规划. 2013(02)
[9]核函数的选择研究综述[J]. 汪廷华,陈峻婷. 计算机工程与设计. 2012(03)
[10]森林资源变化遥感监测技术研究进展[J]. 李世明,王志慧,韩学文,贾可. 北京林业大学学报. 2011(03)
博士论文
[1]基于多源数据和神经网络模型的森林资源蓄积量动态监测[D]. 吴达胜.浙江大学 2014
[2]基于多源数据源的森林资源年度动态监测研究[D]. 王雪军.北京林业大学 2013
硕士论文
[1]基于VIIRS-TVDI的干旱区农田土壤湿度反演方法研究[D]. 武彬.山东农业大学 2016
[2]基于TM数据的川东北低山区土壤肥力因子空间分布反演研究[D]. 田玉珂.四川农业大学 2014
[3]柬埔寨森林覆盖变化遥感监测研究[D]. 范应龙.中国林业科学研究院 2014
[4]基于主成分分析我国外汇储备影响因素研究[D]. 董晓青.山东大学 2014
[5]高维数据可视化研究及在商业智能中的应用[D]. 屈治礼.江苏科技大学 2013
[6]基于高光谱遥感数据的树种组分类方法探讨[D]. 于龙.浙江农林大学 2013
[7]基于MODIS的奥卡万戈三角洲植被动态监测研究[D]. 刘增贤.上海师范大学 2013
[8]区域森林植被扰动遥感监测研究[D]. 杨辰.南京信息工程大学 2013
[9]基于多时相遥感影像的土地利用变化检测研究[D]. 段赛仙.昆明理工大学 2013
[10]基于eCognition分类的森林蓄积量估测研究[D]. 张腾飞.西安科技大学 2012
本文编号：3591053
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