本文關鍵詞：高時空分辨率湖泊濕地水體水質信息重構與變化檢測

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【摘要】：濕地水體水質信息的提取是研究濕地結構功能和科學保護利用濕地的基礎性工作,GF-1數(shù)據(jù)因具有高空間分辨率及多光譜特性,已經(jīng)在多領域逐步開展廣泛應用。但是GF-1時間分辨率有限及云的影響導致實際可用的數(shù)據(jù)較少,限制了有關時序分析的應用,而MODIS數(shù)據(jù)的高時間分辨率更適用于時序分析,但MODIS數(shù)據(jù)的空間分辨率低,更適于大尺度范圍研究。本課題源于中國林業(yè)科學研究院承擔的國家科技重大專項課題高分濕地資源監(jiān)測應用示范子系統(tǒng)�；贕F-1與MODIS數(shù)據(jù)的時空信息重構方法,將GF-1數(shù)據(jù)的高空間分辨率與MODIS數(shù)據(jù)的高時間分辨率經(jīng)有效地融合獲取同時具備兩種特征的信息,以滿足高空間分辨率的時序變化分析值得研究。本文采用STDFA模型(Spatial and Temporal Data Fusion Model, STDFA)探討了在GF-1數(shù)據(jù)缺失時的高空間分辨率數(shù)據(jù)的重構方法,STDFA模型是從時序MODIS數(shù)據(jù)中提取地物的時間變化信息,結合GF-1影像的紋理信息,重構出具有MODIS時間分辨率和GF-1空間分辨率的影像,以彌補GF-1影像在研究期間的缺失信息；同時使用重構的高時空分辨率數(shù)據(jù)對水體信息和水質信息進行多時相變化檢測,主要研究內容與研究結果如下：(1)當GF-1影像缺失時,基于GF-1的高空間分辨率和MODIS數(shù)據(jù)的高時間分辨率,重構16m分辨率的NDWI數(shù)據(jù)。對GF-1數(shù)據(jù)采用鄰域分析獲取16*16像元窗口構建豐度圖,對MODIS數(shù)據(jù)采用混合像元分解獲取豐度圖,建立二者關系模型以提高MODIS豐度圖精度。豐度數(shù)據(jù)引入STDFA模型中用于重構MODIS數(shù)據(jù)。與GF-1提取的水體數(shù)據(jù)進行對比,重構后的數(shù)據(jù)提取水體信息的精度為79.8%,為后續(xù)多時相變化檢測提供了高空間分辨率數(shù)據(jù)。(2)建立GF-1數(shù)據(jù)對東洞庭湖懸浮物濃度的反演模型：選取2014年5月1日的GF-1數(shù)據(jù),分析GF-1數(shù)據(jù)各波段和波段組合與湖區(qū)子區(qū)域懸浮物濃度的相關系數(shù),根據(jù)水質采樣的實測懸浮物濃度建立線性模型、指數(shù)模型和對數(shù)模型反演懸浮物濃度,通過比較擬合結果,指數(shù)模型的反演精度最高,R2=0.789。(3)建立MODIS NDVI與藍藻水華豐度關系模型,利用模型提取藍藻水華覆蓋度：由于MODIS分辨率較低,以分辨率較高的GF-1提取的水華信息為基礎,建立藍藻水華像元豐度與MODIS NDVI關系的藍藻水華信息提取模型,利用該模型可提取藍藻水華像元豐度(即藍藻水華覆蓋率),其與GF-1提取藍藻水華面積偏差為15.49%。從而提高MODIS數(shù)據(jù)的藍藻水華信息提取精度,獲得藍藻水華變化期間多時相的高精度面積。(4)湖泊水體水質信息變化檢測并進行動態(tài)分析：運用重構的高時空分辨率遙感數(shù)據(jù),采用軌跡分析、時間序列分析等方法,進行濕地水體水質變化檢測。與歷史水位數(shù)據(jù)推算的水體面積變化趨勢對比,重構水體面積的變化基本趨于-致。藍藻水華面積變化曲線與GF-1提取的變化面積擬合度較高。從懸浮物平均濃度的時空動態(tài)來看,豐水期變化最大。
【學位授予單位】：中南林業(yè)科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：X87

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本文編號：1280086