基于GF-1影像的鄱阳湖水体叶绿素反演及光谱形态分类研究

发布时间：2017-06-16 02:11

  本文关键词：基于GF-1影像的鄱阳湖水体叶绿素反演及光谱形态分类研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：鄱阳湖是我国最大的淡水湖泊,与传统的水质检测方法相比,利用遥感对水质进行检测能够节省大量的人力、物力和财力,而且时效性及广域性具有天然的优势。高分一号是我国“高分卫星”系列的第一颗卫星,它实现了高空间分辨率和高时间分辨率的完美结合,同时重访周期短,在监测湖泊水质变化方面具有重要的实用价值。本研究通过分析不同模型与实测数据之间的相关系数大小来验证高分一号在鄱阳湖水体叶绿素浓度反演方面的适用性。利用实测光谱数据以及地面实测水质数据构建峰值比值模型、一阶微分模型,利用影像波段数据以及地面实测数据构建单波段模型、波段比值模型以及三波段模。结果表明,影像比值模型B3/B1与实测值具有最大的相关系数,因此GF-1号卫星影像在鄱阳湖水域叶绿素反演中是适用的。利用B3/B1模型构建统计回归反演模型,并对鄱阳湖水域进行反演及精度评价。反演获得的结果表明,鄱阳湖水体叶绿素浓度整体较好,处于贫营养化状态。将反演后影像水体叶绿素浓度分为五个范围值,并获取各浓度范围内任意点的光谱曲线。将各浓度范围内像元面积占总面积的百分比做为约束条件,通过比较各模型斜率以及范围值建立决策树分类模型。利用获得的决策树分类模型对获取的GF-1号影像进行分类并与利用反演模型获得的GF-1号影像进行对比,结果表明总体结果良好。
【关键词】：鄱阳湖 GF-1影像 水体叶绿素模型反演 水体光谱形态分类 专家决策树分析及预测
【学位授予单位】：东华理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X87
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-17
• 1.1 选题的背景及意义9-10
• 1.2 当前研究状况10-13
• 1.2.1 水体叶绿素反演研究现状10-11
• 1.2.2 GF-1 号的研究现状11
• 1.2.3 影像光学光谱分析的研究现状11-13
• 1.3 研究的目的与方法13
• 1.4 论文的技术路线13-16
• 1.5 论文的结构16-17
• 2 湖泊水质遥感反演及光谱形态分类的理论与主要方法17-27
• 2.1 湖泊水质遥感反演的基础理论17
• 2.2 获得水体叶绿素状况的主要方法17-23
• 2.2.1 直接测量法18
• 2.2.2 遥感技术反演18-23
• 2.3 水体光谱分类的理论基础23
• 2.3.1 表观光学特征23
• 2.3.2 固有光学特征23
• 2.4 水体光谱分类的方法23-27
• 2.4.1 基于光谱斜率特征的分类23-24
• 2.4.2 基于最值的监督分类法24
• 2.4.3 基于光谱重排的特征提取24-25
• 2.4.4 光谱匹配法分类25-27
• 3 数据的获取与预处理27-39
• 3.1 研究区介绍27
• 3.2 GF-1 号影像数据27-31
• 3.2.1 GF-1 数据的主要特点27-28
• 3.2.2 GF-1 号影像的选取28
• 3.2.3 GF-1 号影像的预处理28-31
• 3.3 实测光谱数据的获取与处理31-34
• 3.3.1 光谱数据的获取31-32
• 3.3.2 光谱数据的处理32-33
• 3.3.3 遥感反射率的计算33-34
• 3.4 实测叶绿素数据的获取与处理34-36
• 3.4.1 实测水体叶绿素数据的获取34-35
• 3.4.2 实测水体叶绿素数据的处理35-36
• 3.5 敏感波段相关性分析36-37
• 3.6 模型精度的评定37-39
• 4 GF-1 号影像反演模型的构建及运用39-47
• 4.1 水体叶绿素光谱特征分析39-40
• 4.1.1 水体叶绿素的光谱特性39
• 4.1.2 实测光谱曲线特征分析39-40
• 4.2 模型的构建与相关性分析40-43
• 4.2.1 峰值比值法相关性分析40-41
• 4.2.2 一阶微分法相关性分析41-43
• 4.3 GF-1 影像模型相关性分析43-45
• 4.4 三种方法相关性比较45
• 4.5 基于高分一号影像的叶绿素浓度反演45-47
• 5 基于水体光谱特征的专家知识决策树分类47-63
• 5.1 决策树分类48-53
• 5.1.1 决策树分类流程48-49
• 5.1.2 浓度分类划分49
• 5.1.3 反演结果分类49-50
• 5.1.4 不同浓度范围内点的选取50-51
• 5.1.5 不同浓度光谱曲线值51-53
• 5.1.6 各浓度范围内像元数量占总像元数量概率53
• 5.2 基于专家知识决策树分类53-58
• 5.2.1 模型的选择53-55
• 5.2.2 模型的确定55-58
• 5.3 专家决策树构建及分类58-63
• 5.3.1 决策树构建58-59
• 5.3.2 决策树分类结果59-63
• 6 结论与展望63-65
• 6.1 结论63
• 6.2 论文的不足与展望63-65
• 致谢65-67
• 参考文献67-71
• 攻读硕士期间取得的研究成果71

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1 王景琪;基于GF-1影像的鄱阳湖水体叶绿素反演及光谱形态分类研究[D];东华理工大学;2016年

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本文编号：454137