本文關(guān)鍵詞：基于HSI高光譜遙感數(shù)據(jù)的水體分布提取及泥沙含量反演研究

  更多相關(guān)文章： 水資源 HSI數(shù)據(jù) 光譜特征 信息提取 懸浮泥

【摘要】：在水資源調(diào)查、水資源宏觀監(jiān)測(cè)和自然災(zāi)害評(píng)估中，利用遙感影像提取水體信息已被廣泛使用。傳統(tǒng)的遙感影像水體信息提取都是基于Landsat TM、MODIS和SPOT-5等數(shù)據(jù)，而超光譜成像儀HSI(Hyper-Spectral Imager)數(shù)據(jù)是國(guó)內(nèi)首個(gè)航天高光譜數(shù)據(jù)，國(guó)內(nèi)對(duì)HSI數(shù)據(jù)在水體提取方面的研究還比較少。本文以廣西北海市銀海區(qū)和合浦縣2014年1月15日的一景HSI數(shù)據(jù)為研究區(qū)，主要進(jìn)行了以下研究工作： （1）HSI數(shù)據(jù)介紹和預(yù)處理研究：首先介紹了HSI數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，并對(duì)HSI數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、輻射校正（FLAASH大氣校正）、去除質(zhì)量差波段和幾何精校正。 （2）地物光譜特征分析及波段選擇：經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到HSI數(shù)據(jù)中包括水體在內(nèi)各典型地物的空間信息，得出不同地物所反映的光譜特性曲線，并分析光譜變化曲線；通過(guò)對(duì)波段信息量的分析，采用自適應(yīng)波段選擇方法；通過(guò)對(duì)不同地物類別的可分性分析，采用基于光譜可分性距離的波段選擇方法；綜合分析兩種方法的缺點(diǎn)，提出基于信息量和類別可分性的改進(jìn)波段選擇法，選取最佳波段用于水體信息提取。 （3）研究區(qū)中水體信息提取的方法比較：分別采用監(jiān)督分類（最大似然法和支持向量機(jī)）、非監(jiān)督分類（ISODATA和K-Means）、指數(shù)法（NDWI）和決策樹(shù)法（CART）對(duì)研究區(qū)進(jìn)行水體提取，通過(guò)分析比較得出決策樹(shù)算法在此研究區(qū)中精度值最高。 （4）研究區(qū)懸浮泥沙的定量反演：在水體中懸浮泥沙反射光譜特征的研究中，運(yùn)用單波段線性模型、冪指數(shù)模型和對(duì)數(shù)模型以及多波段線性模型和比值模型對(duì)水體光譜反射率和懸浮泥沙濃度之間的數(shù)值關(guān)系進(jìn)行反演分析，比較得出指數(shù)模型更適合本研究區(qū)。 最后對(duì)論文所做工作進(jìn)行總結(jié)，并對(duì)之后的研究方向進(jìn)行展望。
【關(guān)鍵詞】：水資源 HSI數(shù)據(jù) 光譜特征 信息提取 懸浮泥
【學(xué)位授予單位】：廣西師范學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：P333;P237
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 研究背景和意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 研究?jī)?nèi)容及方法11-12
• 1.4 研究技術(shù)路線12-14
• 1.5 本章小結(jié)14-15
• 第2章 數(shù)據(jù)源與主要地物光譜特征分析15-21
• 2.1 高光譜遙感介紹15
• 2.2 研究數(shù)據(jù)介紹15-17
• 2.2.1 HJ-1A 星簡(jiǎn)介15-16
• 2.2.2 HJ-1A 星高光譜 HSI 數(shù)據(jù)產(chǎn)品介紹16
• 2.2.3 水體中懸浮泥沙測(cè)定數(shù)據(jù)16-17
• 2.3 研究區(qū)概況及研究區(qū)數(shù)據(jù)源選擇17-18
• 2.3.1 研究區(qū)概況17-18
• 2.3.2 研究區(qū)數(shù)據(jù)源選擇18
• 2.4 研究區(qū)地物光譜特征性分析18-20
• 2.5 本章小結(jié)20-21
• 第3章 高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理21-35
• 3.1 HSI 高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理研究21-25
• 3.1.1 格式轉(zhuǎn)換21
• 3.1.2 輻射校正21-23
• 3.1.3 質(zhì)量差波段去除23-24
• 3.1.4 幾何精校正24-25
• 3.2 高光譜數(shù)據(jù)的波段選擇25-33
• 3.2.1 自適應(yīng)波段選擇（Adaptive Band Selection,ABS）26-27
• 3.2.2 基于光譜可分性距離的波段選擇27-30
• 3.2.3 改進(jìn)波段選擇法30-33
• 3.3 本章小結(jié)33-35
• 第4章 基本理論方法35-41
• 4.1 水體分布提取理論方法35-38
• 4.1.1 目視解譯法35-36
• 4.1.2 監(jiān)督分類36
• 4.1.3 非監(jiān)督分類36-37
• 4.1.4 指數(shù)法37
• 4.1.5 決策樹(shù)37-38
• 4.2 懸浮泥沙含量反演的遙感理論方法38-41
• 4.2.1 懸浮泥沙遙感反演的理論基礎(chǔ)38-39
• 4.2.2 懸浮泥沙遙感反演的定量模式39-41
• 第5章 水體分布的提取41-55
• 5.1 目視解譯法41
• 5.2 監(jiān)督分類41-46
• 5.2.1 監(jiān)督分類法41-42
• 5.2.2 監(jiān)督分類操作結(jié)果42-46
• 5.2.2.1 最大似然法42-43
• 5.2.2.2 支持向量機(jī)43
• 5.2.2.3 精度評(píng)價(jià)與結(jié)果分析43-46
• 5.3 非監(jiān)督分類46-48
• 5.3.1 非監(jiān)督分類操作46-47
• 5.3.2 精度評(píng)價(jià)與結(jié)果分析47-48
• 5.4 指數(shù)法分類48-51
• 5.4.1 NDWI 操作過(guò)程48-49
• 5.4.2 指數(shù)法分類49-51
• 5.4.3 精度評(píng)價(jià)51
• 5.5 基于多種特征的 CART 自動(dòng)閾值決策樹(shù)分類51-54
• 5.5.1 CART 分類51-54
• 5.6 本章小結(jié)54-55
• 第6章 水體中懸浮泥沙反演模型分析55-66
• 6.1 懸浮泥沙水體的光譜特征55-58
• 6.1.1 純凈水體的光譜特征55-56
• 6.1.2 含泥沙水體的光譜特征56-58
• 6.2 懸浮泥沙含量的敏感波段58-59
• 6.3 懸浮泥沙含量定量反演59-64
• 6.3.1 單波段模型59-62
• 6.3.2 多波段模型62-63
• 6.3.3 幾種模式的對(duì)比分析63-64
• 6.4 本章小結(jié)64-66
• 第7章 總結(jié)66-68
• 7.1 總結(jié)66-67
• 7.2 展望67-68
• 參考文獻(xiàn)68-72
• 致謝72-73

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