利用多光谱与合成孔径雷达图像研究土地利用/土地覆盖动态变化
【摘要】：
随着人口的急剧膨胀和科学技术的快速进步,人类对土地利用的范围和强度也空前增长,造成一系列重大全球性环境问题。土地利用/土地覆盖的变化将是全球环境变化的主导因素,它对全球生态系统、人类健康、富裕程度的影响将越来越重要。监测土地利用/土地覆盖变化十分重要,是实现土地资源的可持续利用,达到生态、经济与环境的协调发展的前提。
随着空间技术的发展,多源卫星图像成为土地利用、土地覆盖变化监测的重要手段。本文以青岛地区为例,运用不同时相的多光谱与合成孔径雷达图像,研究不同年份的研究区土地利用/土地覆盖动态变化,主要研究如下:
比较多种遥感图像非监督分类、监督分类方法,包括K均值分类法、ISODATA法、波谱角分类法、最小距离分类法、平行体分类法、神经网络分类法、最大似然分类法,对分类结果进行了比较,最大似然法分类具有相对较高的分类精度。
利用最大似然法,单独利用多光谱图像,以及通过图像融合技术综合利用多光谱和合成孔径雷达图像分别对研究区土地利用/土地覆盖分类,对分类结果分别进行了评估和比较。结果表明综合利用多光谱与合成孔径雷达图像时分类精度较高。
分别采用分类后比较法和用分类前SAR图像合成,对研究区土地利用/土地覆盖变化做出判断,得到变化的结果图。分类后比较法,土地利用变化的性质比较明显,但是精度受两次分类精度的共同影响。合成孔径雷达图像合成法对大块区域的土地利用变化信息比较敏感,但是土地利用变化的性质难以确定,需要人工判读比较和实地考证。
【关键词】：多光谱图像 合成孔径雷达 土地利用/土地覆盖 图像分类 【学位授予单位】：中国海洋大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：P237;F301
【目录】：
- 摘要6-7
- Abstract7-10
- 1. 绪论10-17
- 1.1 土地利用/土地覆盖变化研究的意义10-11
- 1.2 遥感在土地利用/土地覆盖变化研究中的应用11-15
- 1.3 本文研究目的与内容15-17
- 2. 卫星数据简介17-25
- 2.1 Landsat ETM+数据17-18
- 2.2 Terra/ASTER数据18-21
- 2.3 ERS-2 SAR数据21
- 2.4 Envisat ASAR数据21-25
- 3. 遥感图像预处理25-32
- 3.1 遥感图像的镶嵌25-27
- 3.2 遥感图像配准27-29
- 3.3 SAR图像去噪声29-32
- 3.3.1 SAR图像噪声产生的原理和表现形式29-30
- 3.3.2 SAR图像去噪声30-32
- 4. 遥感图像分类32-53
- 4.1 遥感图像的非监督分类比较32-35
- 4.1.1 非监督分类方法33-34
- 4.1.2 非监督分类方法结果34-35
- 4.2 遥感图像的监督分类比较35-43
- 4.2.1 监督分类方法36-39
- 4.2.2 输入参数选取39-41
- 4.2.3 训练样本选择41-42
- 4.2.4 监督分类结果比较42-43
- 4.3 研究区多源遥感图像分类43-53
- 4.3.1 遥感图像的融合43-47
- 4.3.2 多源遥感图像分类47-49
- 4.3.3 分类结果精度评定49-53
- 5. 土地利用/土地覆盖变化检测53-59
- 5.1 变化检测方法53-54
- 5.2 分类后比较法研究区土地利用/土地覆盖变化检测54-56
- 5.3 SAR图像合成研究土地利用/土地覆盖变化检测56-59
- 6. 结语59-60
- 参考文献60-63
- 致谢63
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