气候变化下植被响应的遥感分析与研究

发布时间：2020-05-15 04:14

【摘要】：近些年来,由于社会不断发展进步以及工业化进程不断加快,加剧了气候变化速度,已经引起了各国政府与社会各界的极大关注。植被作为地球生态系统的重要组成部分,其生长、分布、发展总是与其所处气候条件密切相关,对植被相应研究也是生态环境研究的关键所在。随着卫星遥感技术的迅猛发展,利用遥感手段的大范围、持续性地对植被进行观测在信息量、经济成本方面有着决定性的优势。加上遥感影像分辨率的不断提升使得植被遥感研究在准确性和灵敏性方面进步显著,应用范围也更加广泛,植被研究者可以根据需要获得更多信息,并针对具体研究问题提出解决方案。本文以Landsat TM遥感数据为基础,以IDL为平台对数据进行自动批量预处理,并利用本文提出的一种多波段遥感影像自动精配准方法对数据进行精配准,从而将所有影像统一到同一坐标系下,然后综合选取植被指数并利用IDL自动提取输出,最后结合气象信息,对各实验区域植被变化以及城内外植被变化区别和特点进行了研究分析,具体研究工作如下:(1)在Landsat TM正式使用之前需要进行一系列的数据预处理,从而保证数据的质量,同时方便后续应用。本文以IDL为平台,实现了对TM影像进行了包括辐射定标、波段合成、云检测等主要处理步骤的自动批量处理,不限于本文研究处理,预处理系统也可用于其他需要批处理TM数据的场合。(2)由于成像条件差异,同一地物在不同时相获取的遥感影像中,会出现空间位置不一致的情况,因此精配准处理,成为了基于多时相数据的遥感应用必须解决的问题。本文针对这一问题提出了一种多波段遥感影像的自动精配准方法,该方法充分利用影像原有信息,以共同控制点为基础筛选出更加可靠的最终控制点,提高了精配准的精度,能够较好的适用于多波段遥感影像的快速批量处理。(3)综合比较各种植被指数,最终选取NDVI、SAVI、EVI等与生物量密切相关的植被指数,并且利用IDL实现按照给定矢量范围,从TM影像自动计算出各个植被指数,并按指定格式输出到TXT文件中,为后续统计做好准备。然后利用Durbin-Watson检验对各实验区域气温数据进行自相关检验,从而确保气象数据的有效性。通过主成分分析和一元线性回归方法对各区域的植被变化进行分析发现,虽然各区域植被覆盖在研究期间都呈现出波动,但在气候变化大环境下,整体上还是呈现出一个缓慢增长的态势。(4)由于城市化过程中,城市和人口居住面积扩张,加上工业发展和环境恶化,使得城市地区的气候、环境、土壤等与植被相关的因素和郊外明显不同,为了分析城区和郊外植被变化的区别和特点,本文分别对城区和郊外植被指数进行对比分析,结果表明郊外植被覆盖普遍高于城区,但城市植被波动性更强。
【图文】：

够较好的过滤图像旋转、灰度变化、视角差异等影像，鲁棒性较好。SAN 算子USAN（Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus)算子与其他方法不同，SUSAN 更加接近人类视觉观察的过程。其采用近似圆形上面移动，将模板中每个像素点与模板中心点的像素灰度值作比较他像素灰度和中心像素灰度的差值小于某阈值，说明该点与核具有样的区域称为 USAN（Univalue Segment Assimilating Nucleus）区板内的结构信息。

图 3-6 高斯差分空间示意图算子来检测特征优点主要有：DOG 算子将两简单，没有更多复杂的计算；相对直接在高 DOG 算子具有更高的准确性，能够为最终检
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：Q948.1;P467;TP79
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本文编号：2664459