内蒙苦豆子ETM遥感信息提取的研究
【摘要】：
苦豆子是一种具有重要经济价值和生态价值的灌草，广泛分布于内蒙古、宁夏的广大地区。遥感影像用于苦豆子分布、面积提取和产量估计，具有成本小、速度快的优点，非常适合内蒙交通不便、地广人稀的地区。本文根据内蒙地区鄂托克前旗外业调查资料，对研究区影像进行镶嵌和几何精校正。然后，对遥感影像进行了一些常规处理，如反差增强、空间滤波、主成分变换、波段选择、假彩色合成等。在此基础上分析了常用的10种植被指数用于苦豆子分类、面积提取的优劣，并建立了相关模型。最后，对几种常规的分类方法用于苦豆子分类作了比较，提取出苦豆子的面积、分布和产量。本文最终得到了如下结论：
植被指数(VI)中，归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(AVI)直接用于苦豆子分类，效果不佳，经过线性拉伸、高斯拉伸后，取得了较好的分类精度。植被指数图像的假彩色合成图像用于苦豆子分类，在分类精度上都大于原始各波段组合假彩色合成图像，这说明了植被指数图像表现了植被活力，含有更多的植被信息量，对苦豆子具有更强的指示性。
修改性土壤调节植被指数(MSAVI)在信噪比评价和分类精度对比上，均优于其它9种植被指数。分析原因，是因为它能根据不同的植被郁闭度动态调整参数来减少土壤噪声。本文采用的G1植被指数是在比值植被指数的基础上开平方，也能较好的减少各种噪声影响。
本文研究选用的10种植被指数中NDVI、WDVI与苦豆子调查因子—平均株高、单产鲜重等之间成正相关，并且可以分别建立对应的模型，另外本文还建立了绿度(K-T变换)与苦豆子调查因子的模型，这为苦豆子的生长监测和产量估计提供了重要的基础信息。
本文选取了最大似然法、最小距离法和马氏距离法，并对这几种方法进行了比较。发现，最大似然法不适合用于苦豆子分类，苦豆子的灰度不满足高斯正态分布。而马氏距离由于体现了类型的分布特征，用于各植被类型分类效果较好。在此基础上，本文尝试使用光谱角分类法进行苦豆子分类取得了较好的效果。
【关键词】：植被指数 信噪比 光谱角分类 NDVI MSAVI WDVI 【学位授予单位】：南京林业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2003
【分类号】：S54
【目录】：
- 第一章 综述7-12
- 1 、 国内外遥感技术在草地资源方面的应用研究进展7-8
- 2 、 植被指数研究概况8-10
- 2.1 植被指数的研究进展8-10
- 2.2 植被指数的应用10
- 3 、 研究目的和意义10-12
- 第二章 研究区概况及资料收集12-15
- 1 、 研究区概况12
- 2 、 苦豆子的分布、生物学特性及其应用12-13
- 2.1 苦豆子的分布、生物学特征12
- 2.2 苦豆子的应用现状和应用前景12-13
- 3 、 资料收集13-15
- 3.1 图片资料收集13
- 3.2 外业调查13-15
- 第三章 研究方法15-17
- 1 、 基本步骤15
- 2 、 使用软件及编程语言15-16
- 3 、 技术路线16-17
- 第四章 图像预处理17-20
- 1 、 图像的镶嵌处理17
- 2 、 滤波17
- 3 、 图像精校正17-18
- 4 、 子区选取18
- 5 、 研究区TM影像特征18-20
- 第五章 图像处理20-26
- 1 、 彩色合成20
- 2 、 反差增强20-21
- 3 、 最佳波段组合:21-25
- 3.1 影像地物特征21-22
- 3.2 波段组合评价22-25
- 4 、 HSI变换25-26
- 第六章 苦豆子信息提取分析26-33
- 1 、 主成分变换26-27
- 2 、 比值变换27
- 3 、 缨帽变换27-28
- 4 、 植被指数信息提取28-33
- 4.1 植被指数图像生成方法29
- 4.2 植被指数分类精度评价29-31
- 4.3 植被指数(VI)信噪比评价31-33
- 第七章 图像分类方法研究和分类精度分析33-41
- 1 、 图像分类33-36
- 1.1 非监督分类33
- 1.2 监督分类33-36
- 2 、 分类精度分析36-37
- 3 、 结果与讨论37-41
- 第八章 苦豆子产量估计41-45
- 1 、 预测模型的建立41-43
- 2 、 苦豆子估产43-45
- 2.1 面积提取43-44
- 2.2 产量估计44-45
- 第九章 结果与讨论45-47
- 1 、 结论45
- 2 、 问题及讨论45-47
- 参考文献47-51
- 附图51-55
- 附表55
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