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面向生态系统碳收支服务的HJ-1A/B影像分类关键技术

发布时间:2020-12-25 22:12
  陆地生态系统碳收支的定量评估,可以为科学预测气候变化、服务于减缓和适应气候变化的区域碳管理提供科学依据,在生态系统与全球变化研究中有重要作用。针对不同类型的生态系统,碳收支的评估方法是不同的,因此陆地表面各种生态系统的类型分布或面积构成(即地表分类)是估算陆地生态系统碳收支评估最基本、最关键的内容。目前陆地生态系统碳收支评估研究往往缺乏大尺度的、长时间持续可比的土地覆被信息,而传统的地面调查方法更是难于满足相关需求。遥感技术具有感测范围大,获取资料速度快、周期短,受地面条件限制少等特点,因此遥感图像分类成为了面向生态系统碳收支服务获取大范围土地覆盖信息的重要手段。尤其是面向对象的分类方法,以含有更多语义信息的多个相邻像元组成的对象为处理单元,可以实现较高层次的遥感图像分类和目标地物提取,因而具有广阔的应用前景。然而,与普通的土地覆盖调查不同,陆地生态系统碳收支评估对其遥感土地覆盖分类有一些特殊要求。例如,需要制定与陆地生态系统碳收支相适应的、能够表达碳收支的数量和潜力的土地覆盖分类系统,然后基于新制定的分类体系和指标选择适合该分类系统类型识别的遥感数据,并对所选数据进行相应的数据处理、... 

【文章来源】:武汉大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:127 页

【学位级别】:博士

【文章目录】:
论文创新点
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 陆地生态系统碳收支评估研究现状
        1.2.2 基于遥感的土地覆盖分类方法研究现状
            1.2.2.1 基于像元的分类
            1.2.2.2 面向对象的分类
        1.2.3 存在的问题
    1.3 研究方案
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 技术路线
    1.4 论文组织结构
第2章 面向碳收支的土地覆盖分类系统
    2.1 引言
    2.2 现有的土地覆盖分类系统
    2.3 面向碳收支的土地覆盖分类系统特点
    2.4 面向碳收支的分类系统划分原则与依据
        2.4.1 分类系统设计原则
        2.4.2 分类系统中需要澄清和界定的问题
        2.4.3 分类系统设计依据
    2.5 面向碳收支的分类系统设计
    2.6 土地覆盖类型遥感识别的可行性
    2.7 本章小结
第3章 多源多时相遥感影像辐射归一化
    3.1 引言
    3.2 绝对辐射归一化
    3.3 相对辐射归一化
        3.3.1 基于像元对的相对辐射归一化方法
        3.3.2 基于分布的相对辐射归一化方法
    3.4 多时相遥感影像辐射归一化方法应用策略
    3.5 HJ-1A/B与TM影像的相对辐射归一化
        3.5.1 算法介绍
            3.5.1.1 改进的自动散点控制回归算法(IASCR法)
            3.5.1.2 顺序转换法(OC法)
        3.5.2 相对辐射归一化结果
    3.6 本章小结
第4章 面向碳收支的遥感图像变换方法
    4.1 引言
    4.2 LBV变换基本原理
    4.3 HJ影像的LBV变换方法
        4.3.1 数据分析
        4.3.2 LBV公式推导
        4.3.3 LBV变换结果
    4.4 HJ影像的KL变换和KT变换
        4.4.1 KL变换结果
        4.4.2 KT变换结果
    4.5 图像变换对固碳主体分类的影响
    4.6 本章小结
第5章 面向对象分类的对象构建与特征选择
    5.1 引言
    5.2 影像对象构建
        5.2.1 分割图层及图层权重
        5.2.2 分割尺度
        5.2.3 分割参数
    5.3 对象特征提取
        5.3.1 常用的对象特征
        5.3.2 碳收支相关特征
    5.4 对象特征筛选
        5.4.1 特征去相关
        5.4.2 基于类内距离和类间距离的特征精选
            5.4.2.1 类间距离测度
            5.4.2.2 类内距离测度
            5.4.2.3 构建评价准则
        5.4.3 特征筛选结果
    5.5 本章小结
第6章 面向碳收支的自动分类方法
    6.1 引言
    6.2 一级类信息提取
        6.2.1 基于最佳分离阈值的自动分类方法
        6.2.2 分类规则的制定
        6.2.3 分类结果及精度评价
    6.3 二级类信息提取
        6.3.1 基于最近邻的监督分类方法
        6.3.2 训练样本的选择
        6.3.3 分类结果及精度评价
    6.4 方法的可移植性检验
    6.5 本章小结
第7章 结论与展望
    7.1 全文总结
    7.2 主要创新点
    7.3 研究展望
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文与科研情况
致谢



本文编号:2938479

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