本文關鍵詞：基于多源遙感數(shù)據(jù)的漓江流域地表覆蓋分類研究

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【摘要】：利用遙感數(shù)據(jù)進行土地利用和地表覆蓋分類研究是遙感技術最主要的應用領域之一。目前隨著多源遙感技術的發(fā)展以及遙感影像分辨率的進一步提高，如何將多源遙感數(shù)據(jù)的不同特點有效結合用于地表覆蓋分類研究，是我們面臨的一個現(xiàn)實問題。 遙感數(shù)據(jù)的選擇原則是根據(jù)具體的應用任務確定對數(shù)據(jù)的需求。本文主要根據(jù)空間分辨率和光譜分辨率兩個方面來選擇數(shù)據(jù)源，，利用Landsat-7/ETM+多光譜數(shù)據(jù)和環(huán)境減災衛(wèi)星的高光譜(HJ-1A/HSI)數(shù)據(jù)，以桂林漓江流域為代表的巖溶峰林作為實驗區(qū)，進行地表覆蓋類型研究。從兩個方面進行研究。 （1）首先對漓江流域整體區(qū)域進行信息提取，分類，將研究區(qū)分為草木區(qū)、樹林區(qū)、農耕地區(qū)、城鎮(zhèn)區(qū)和水體5種不同的LULC（土地利用/土地覆蓋）類型。Landsat-7ETM+多光譜數(shù)據(jù)采用最大似然分類法進行分類。環(huán)境減災衛(wèi)星的高光譜(HJ-1A/HSI)數(shù)據(jù)采用光譜角填圖法（SAM）分類。最后對兩種不同的分類結果進行對比，從圖像直接比較法和分類精度兩方面進行對比分析。 最大似然法的總體分類精度達到了80.79%，SAM法的總體精度為86.2745%。其中最大似然法和SAM法分類的林地、水體和城鎮(zhèn)的產(chǎn)品精度分別高達95.09％、99.80％、92.49％和82.35%、86.90%、95.17%，都在一定程度上滿足巖溶峰林地形大面積范圍內地表覆蓋類型精度的要求。 （2）為了進一步挖掘HJ-1A高光譜遙感數(shù)據(jù)在地表覆蓋分類中的應用價值，對漓江流域植被覆蓋類型豐富的感興趣區(qū)域進行進一步的植被精細分類實驗。依舊采用SAM光譜角填圖法，將研究區(qū)的植被分類為杉樹林、樺樹林、竹林和松樹林四種類型。通過分類結果與當?shù)刂脖灰阎Y料對比，驗證了分類效果的正確性。 研究表明，遙感影像土地利用/土地覆蓋分為五大基本類型時，采用Landsat ETM+中空間分辨率多光譜數(shù)據(jù)。對于植被類型精細的分類要求時，可采用HJ-1A高光譜數(shù)據(jù)。
【關鍵詞】：地表覆蓋 多光譜 高光譜 遙感影像分類
【學位授予單位】：長安大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：P237
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目錄7-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 研究目的和意義9-10
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀10-14
• 1.2.1 多源遙感技術發(fā)展10-12
• 1.2.2 遙感地表覆蓋研究進展12-14
• 1.3 本文研究內容14
• 1.4 技術路線14-15
• 1.5 內容組織15-17
• 第二章 研究區(qū)概況及野外數(shù)據(jù)采集17-22
• 2.1 研究區(qū)概況17-19
• 2.1.1 地貌概況17-18
• 2.1.2 水文概況18
• 2.1.3 植被概況18
• 2.1.4 研究區(qū)社會經(jīng)濟狀況18-19
• 2.2 野外實測數(shù)據(jù)采集19-22
• 第三章 多源遙感影像數(shù)據(jù)及其預處理22-35
• 3.1 多源遙感影像數(shù)據(jù)的選取22-26
• 3.1.1 數(shù)據(jù)源選擇22-23
• 3.1.2 兩種數(shù)據(jù)源的情況23-25
• 3.1.3 遙感影像數(shù)據(jù)獲取25-26
• 3.2 遙感影像預處理26-35
• 3.2.1 ETM+ 數(shù)據(jù)預處理26-29
• 3.2.2 HJ-1A 高光譜數(shù)據(jù)預處理29-35
• 第四章 Landsat ETM+影像數(shù)據(jù)分類35-40
• 4.1 分類方法35-36
• 4.2 分類實驗36-40
• 第五章 基于 HJ-1A 高光譜數(shù)據(jù)的物質制圖40-50
• 5.1 高光譜技術40-41
• 5.1.1 高光譜分類的特點40-41
• 5.2 實驗一. 地表覆蓋分類41-47
• 5.3 實驗二. 植被精細分類47-50
• 第六章 多源數(shù)據(jù)分類結果比較50-53
• 6.1 目視觀察法50
• 6.2 分類后比較法50-53
• 總結與建議53-55
• 參考文獻55-59
• 攻讀學位期間取得的研究成果59-60
• 致謝60

【參考文獻】

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本文編號：1071716