在遙感、農(nóng)學(xué)、環(huán)境學(xué)的研究中,人們常常通過獲取植被的各項參數(shù)來估計它們的生長狀態(tài)。在眾多獲取的方法中,半球攝影法受到學(xué)者們的青睞,它的使用與推廣既避免了直接測量法的繁瑣和對植被冠層帶來的傷害,又省去了遙感測量法的高額費用,并且適用于各種不同的測量環(huán)境。本論文對半球攝影法進行了系統(tǒng)的研究,改善了其中的部分環(huán)節(jié),并拓展了一些其他可測量參數(shù)。本文從植被冠層圖像獲取、圖像處理、參數(shù)反演、精度分析這幾個方面對半球攝影法提取植被參數(shù)進行了研究,具體內(nèi)容如下:(1)本論文中為了保證實驗樣本的多樣性,以減小偶然因素為研究過程中帶來的誤差,采集了全國多個地區(qū)、多個種類的植被冠層圖像,采樣條件包括晝夜、陰晴、有云、無云等,包含了作物的多個生長期。同時利用LAI2000植被冠層結(jié)構(gòu)分析儀實時地記錄了相關(guān)參數(shù)。(2)在冠層圖像處理的過程中,本文著重對比研究了區(qū)分前景像元和背景像元的相關(guān)算法,以樣本驗證后證明這些算法自適應(yīng)性不高。本文在同類研究中,首次使用了基于區(qū)域生長的多尺度分割算法,將同質(zhì)性較高的像元首先進行第一次聚類,經(jīng)過支持向量機SVM進行學(xué)習(xí)訓(xùn)練第一次聚類像元的歸屬后,將區(qū)分像元的能力泛化。此法較傳統(tǒng)...

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級別】：碩士

本文編號：3882027