基于遥感影像融合与地貌分类的土地沙漠化估测研究
发布时间：2021-02-25 17:25
土地荒漠化是指由于恶劣的自然因素和不利的人类影响所造成的干旱、并干旱和干燥的半湿润地区的土地退化,是全球广泛关注的重大生态环境问题之一。荒漠化监测与评价是荒漠化研究的核心内容之一,只有及时掌握荒漠化时空变化信息,方能制定并实施有效的宏观管理,做好荒漠化防治工作,保护环境资源可持续发展。然而,到目前为止还没有一种大家公认的正确评价方法。计算机硬件技术与遥感技术的迅速发展,又为这一目标的实现提供了机遇。本文选取在我国颇具代表性的毛乌素地区为研究对象,以多源遥感数据融合与地形地貌分类为基础,通过仿真建立一定数量野外样地调查数据与遥感数据的对应关系,实现土地荒漠化的定量估测。主要研究成果有:1.比较了高空间分辩率SPOT5全色影像与多光谱Landsat5 TM影像不同融合方法的融合质量。在主成分变换融合、比值变换融合和乘积变换融合这三种方法中,乘积变换融合图像即较好地继承了TM影像的光谱质量又最大程度地融入了SPOT全色影像的空间纹理细节。融合影像与TM影像的平均光谱质量差异仅为22.886,而融合影像与SPOT全色影像高通滤波后的相关系数则高达0.949。2.比较了融合影像与原多光谱影像的地...
【文章来源】：东北林业大学黑龙江省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：89 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
研究区(绿色矩形区域)位置
3.2.33种融合方法融合效果比较原始多光谱TM和全色SPOT影像及经3种融合方法得到的融合影像局部(大小 198x310)如图3一1所示，其中彩色图像均为第4、3、2波段假彩色合成图。3种融合图像都比TM影像突出了细节信息，道路与建筑物清晰可辨。其中细节方面3种融合方法很难看出差别，但比值变换融合图像色泽丰富鲜艳，而主成分变换融合影像与乘积变换方法则相对差一些。把所有融合后图像在ERoAs软件Inte甲rete一utizities— LayerStaek窗口下单波段依次输出为TIFF格式，其他方法输出要么灰度值有变化，要么MATLAB不识别。由于MATLAB6.5运算时对计算机硬件特别是内存要求较高，因此只取大小IO00x1000子图像区，代入公式(3一5)和公式(3一6)，计算3种融合方法的融合图像与原TM图像对应波段的光谱质量差异(表3一1所示)和融合图像的空间信息融入程度(表3一2)。表3一13种方法得到融合影像与原TM多光谱影像对应波段的井异比较Table3一 1SPeetraldiffereneeofthreeznergedi1nageandoriginalTMil刀age融?
图像进行监督分类，把研究区分成沙地、梁地和非评价区域3类，非评价区域包括水域，道路和居民地，但由于当地居民相对较少而且分散，本文未考虑居民地的信息提取。图4一1是研究区的一部分。从图中可以看出，利用TM影像较好地分出了评价区域与非评价区域，融合影像则把一定比例的评价区域(特别是梁地区域)分到了非评价区域，乘积变换融合图像最为严重。然而利用TM影像误把梁地分成沙地的较多，而比值变换方法融合影像则恰恰相反，沙地误分成梁地较多。乘积变换融合图像与主成分变换
【参考文献】：
期刊论文
[1]我国沙漠与沙漠化科学发展的战略思考[J]. 王涛. 中国沙漠. 2008(01)
[2]ETM+遥感影像融合方法的土地覆盖分类精度的研究[J]. 张海霞,卞正富,陈秋成. 安徽农业科学. 2008(01)
[3]基于MODIS和NOAA/AVHRR的荒漠化遥感监测方法[J]. 刘爱霞,王长耀,王静,邵晓梅. 农业工程学报. 2007(10)
[4]丘间低地不同年龄沙柳表层土壤水分与容重的空间变异[J]. 姚月锋,蔡体久. 水土保持学报. 2007(05)
[5]Landsat 7 ETM+全色与多光谱数据融合算法的比较[J]. 杨丽萍,夏敦胜,陈发虎. 兰州大学学报(自然科学版). 2007(04)
[6]中高分辨率遥感影像融合研究[J]. 谭永生,沈掌泉,贾春燕,王新辉,邓劲松. 遥感技术与应用. 2007(04)
[7]不同遥感影像融合方法效果的定量评价研究[J]. 贠培东,曾永年,历华. 遥感信息. 2007(04)
[8]遥感图像融合定量评价方法及实验研究[J]. 黎新亮,赵书河,柯长青,管开宇. 遥感技术与应用. 2007(03)
[9]基于Bayes线性估计的遥感图像融合[J]. 葛志荣,王斌,张立明. 中国科学（E辑:信息科学）. 2007(04)
[10]国内外荒漠化动态监测与评价研究进展与存在问题[J]. 霍艾迪,张广军,武苏里,刘志丽. 干旱地区农业研究. 2007(02)
博士论文
[1]基于RS和GIS的绿洲植被与荒漠化动态研究[D]. 高志海.北京林业大学 2003
硕士论文
[1]荒漠化监测研究[D]. 乔锋.北京林业大学 2006
本文编号：3051306
【文章来源】：东北林业大学黑龙江省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：89 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
研究区(绿色矩形区域)位置
3.2.33种融合方法融合效果比较原始多光谱TM和全色SPOT影像及经3种融合方法得到的融合影像局部(大小 198x310)如图3一1所示，其中彩色图像均为第4、3、2波段假彩色合成图。3种融合图像都比TM影像突出了细节信息，道路与建筑物清晰可辨。其中细节方面3种融合方法很难看出差别，但比值变换融合图像色泽丰富鲜艳，而主成分变换融合影像与乘积变换方法则相对差一些。把所有融合后图像在ERoAs软件Inte甲rete一utizities— LayerStaek窗口下单波段依次输出为TIFF格式，其他方法输出要么灰度值有变化，要么MATLAB不识别。由于MATLAB6.5运算时对计算机硬件特别是内存要求较高，因此只取大小IO00x1000子图像区，代入公式(3一5)和公式(3一6)，计算3种融合方法的融合图像与原TM图像对应波段的光谱质量差异(表3一1所示)和融合图像的空间信息融入程度(表3一2)。表3一13种方法得到融合影像与原TM多光谱影像对应波段的井异比较Table3一 1SPeetraldiffereneeofthreeznergedi1nageandoriginalTMil刀age融?
图像进行监督分类，把研究区分成沙地、梁地和非评价区域3类，非评价区域包括水域，道路和居民地，但由于当地居民相对较少而且分散，本文未考虑居民地的信息提取。图4一1是研究区的一部分。从图中可以看出，利用TM影像较好地分出了评价区域与非评价区域，融合影像则把一定比例的评价区域(特别是梁地区域)分到了非评价区域，乘积变换融合图像最为严重。然而利用TM影像误把梁地分成沙地的较多，而比值变换方法融合影像则恰恰相反，沙地误分成梁地较多。乘积变换融合图像与主成分变换
【参考文献】：
期刊论文
[1]我国沙漠与沙漠化科学发展的战略思考[J]. 王涛. 中国沙漠. 2008(01)
[2]ETM+遥感影像融合方法的土地覆盖分类精度的研究[J]. 张海霞,卞正富,陈秋成. 安徽农业科学. 2008(01)
[3]基于MODIS和NOAA/AVHRR的荒漠化遥感监测方法[J]. 刘爱霞,王长耀,王静,邵晓梅. 农业工程学报. 2007(10)
[4]丘间低地不同年龄沙柳表层土壤水分与容重的空间变异[J]. 姚月锋,蔡体久. 水土保持学报. 2007(05)
[5]Landsat 7 ETM+全色与多光谱数据融合算法的比较[J]. 杨丽萍,夏敦胜,陈发虎. 兰州大学学报(自然科学版). 2007(04)
[6]中高分辨率遥感影像融合研究[J]. 谭永生,沈掌泉,贾春燕,王新辉,邓劲松. 遥感技术与应用. 2007(04)
[7]不同遥感影像融合方法效果的定量评价研究[J]. 贠培东,曾永年,历华. 遥感信息. 2007(04)
[8]遥感图像融合定量评价方法及实验研究[J]. 黎新亮,赵书河,柯长青,管开宇. 遥感技术与应用. 2007(03)
[9]基于Bayes线性估计的遥感图像融合[J]. 葛志荣,王斌,张立明. 中国科学（E辑:信息科学）. 2007(04)
[10]国内外荒漠化动态监测与评价研究进展与存在问题[J]. 霍艾迪,张广军,武苏里,刘志丽. 干旱地区农业研究. 2007(02)
博士论文
[1]基于RS和GIS的绿洲植被与荒漠化动态研究[D]. 高志海.北京林业大学 2003
硕士论文
[1]荒漠化监测研究[D]. 乔锋.北京林业大学 2006
本文编号：3051306
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