本文關鍵詞：基于SAR影像反演山區(qū)森林郁閉度的方法研究

  更多相關文章： ENVISAT ASAR 山區(qū)森林 郁閉度 統(tǒng)計模型 KARAM模型

【摘要】：遙感技術的發(fā)展及光學、熱紅外和微波等大量不同衛(wèi)星傳感器對地觀測的應用,為森林郁閉度尤其是大區(qū)域尺度上的估測提供了經(jīng)濟、簡便、快捷的新途徑。目前光學遙感影像應用于森林郁閉度的估測方面,已形成了多種統(tǒng)計模型和物理模型,但目前常用的森林郁閉度估算大多是利用植被的可見光光譜信息。隨著近年來合成孔徑雷達(SAR)技術的迅速發(fā)展,由于它是一種不受氣候影響的主動微波遙感方式,具有穿透云、雨、霧全天時對地觀測的特征,因此利用不同極化特征的SAR影像進行森林參數(shù)的定量反演具有重要的應用前景。 本文使用ENVISAT ASAR數(shù)據(jù)和Google高分影像對山區(qū)森林郁閉度的估測開展了深入研究,主要研究內容包括以下幾個方面： (1)開展了龍門山茂縣地區(qū)Envisat ASAR衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)的預處理,針對研究區(qū)域地處西南山區(qū)高地形起伏的實際情況,對影像進行掩膜處理,結合Google高分辨率光學影像,對SAR影像非疊掩和非陰影區(qū)域實現(xiàn)了森林郁閉度樣本的提取。 (2)將由Google高分辨率光學影像提取的森林郁閉度樣本作為觀測值與SAR影像的后向散射系數(shù)構建關系方程,考慮到研究區(qū)為地形起伏變化較大的山區(qū),地形因素及雷達入射角對地物的后向散射特征可能會造成影響,采用逐步回歸分析方法,把地形因素和后向散射系數(shù)一同作為自變量因子與郁閉度構建統(tǒng)計模型,利用交叉驗證法進行精度評價,從而得到估測精度最好的統(tǒng)計模型。 (3)利用C#語言開發(fā)實現(xiàn)了基于KARAM模型模擬森林冠層直接散射值和基于影像后向散射系數(shù)反演森林郁閉度的功能模塊,應用該模塊實現(xiàn)了森林郁閉度樣本冠層直接散射系數(shù)的模擬,以及基于影像實際散射值的郁閉度反演,并分別與樣本郁閉度間的關系進行了分析。 通過研究,本文得到如下主要結論： (1)在郁閉度大于0.4時,多個雷達極化特征都與郁閉度之間存在較好的線性或非線性關系,其中HH極化和HV/HH極化比與郁閉度間的相關性要好于HV極化。 (2)地形因素和雷達入射角對HH極化與郁閉度間的關系沒有顯著影響,而雷達入射角對于HV極化和HV/HH極化比與郁閉度間的關系產(chǎn)生了一定程度的影響。文中以HH極化和HV/HH極化比為自變量參數(shù),分別與郁閉度建立線性和指數(shù)回歸方程,并利用留一法交叉驗證法對所建立的模型進行精度評價,結果表明,HH極化指數(shù)回歸方程的模型精度最高(R=0.79627, RMSEP=0.03602)。而當郁閉度小于0.4時,影像后向散射系數(shù)與郁閉度的相關性很差。 (3)基于KARAM散射模型模擬系統(tǒng)計算得到的森林冠層直接后向散射系數(shù)與郁閉度之間存在較強的相關性,其指數(shù)回歸方程的擬合精度最優(yōu),決定系數(shù)值達到了0.74706。采用建立郁閉度與其它因素散射值間的統(tǒng)計模型來間接得到冠層的直接后向散射,進而反演出森林樣本的郁閉度。結果表明,利用該方法計算得到的郁閉度估測值接近于郁閉度觀測值(RMSE=0.0561),且兩者之間具有較強的相關性(R=0.7155)。
【關鍵詞】：ENVISAT ASAR 山區(qū)森林 郁閉度 統(tǒng)計模型 KARAM模型
【學位授予單位】：西南交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：S718.5;P237
【目錄】：

• 摘要6-8
• Abstract8-14
• 第1章 緒論14-22
• 1.1 研究背景與意義14-15
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀15-19
• 1.2.1 國內研究現(xiàn)狀17-18
• 1.2.2 國外研究現(xiàn)狀18-19
• 1.3 研究內容19-20
• 1.4 技術路線20-21
• 1.5 論文的結構組織21-22
• 第2章 SAR的基本理論和地物目標的散射特性22-30
• 2.1 合成孔徑雷達的基本理論22-26
• 2.1.1 合成孔徑雷達的成像機理22-23
• 2.1.2 SAR影像的特征23-25
• 2.1.3 雷達方程和后向散射系數(shù)25-26
• 2.2 地物目標的散射特性26-29
• 2.2.1 地物目標的散射特性26-29
• 2.2.2 植被的復介電常數(shù)29
• 2.3 小結29-30
• 第3章 研究區(qū)概況和數(shù)據(jù)處理30-42
• 3.1 研究區(qū)概述30-31
• 3.1.1 研究區(qū)概況30-31
• 3.1.2 研究區(qū)地形地貌31
• 3.2 研究數(shù)據(jù)31-35
• 3.2.1 Envisat ASAR數(shù)據(jù)31-33
• 3.2.2 輔助數(shù)據(jù)33-35
• 3.3 數(shù)據(jù)處理35-41
• 3.3.1 Envisat ASAR影像數(shù)據(jù)處理35-40
• 3.3.2 郁閉度樣本的獲取40-41
• 3.4 小結41-42
• 第4章 森林郁閉度經(jīng)驗模型的建立和優(yōu)選42-48
• 4.1 數(shù)據(jù)分析42-44
• 4.2 經(jīng)驗模型的構建和優(yōu)選44-46
• 4.3 小結46-48
• 第5章 基于KARAM散射模型的森林郁閉度遙感反演48-69
• 5.1 KARAM森林散射模型的原理48-60
• 5.2 KARAM散射模型的實現(xiàn)60-67
• 5.2.1 系統(tǒng)功能模塊實現(xiàn)60-64
• 5.2.2 模擬森林冠層直接后向散射系數(shù)64-65
• 5.2.3 反演森林郁閉度65-67
• 5.3 兩種反演方法的分析討論67-68
• 5.4 小結68-69
• 結論與展望69-71
• 致謝71-72
• 參考文獻72-77
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文77
• 參與的主要科研項目77

【參考文獻】

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本文編號：1072733