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《海南大学》 2018年
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基于遥感的土地利用分类研究及系统设计

陆金虎  
【摘要】:全球环境变化日益剧烈,土地利用变化是当前全球环境变化研究的核心内容之一。及时、准确地获取土地利用信息,为政府部门进行土地利用规划、国土资源调查、基础地理信息更新、环境资源保护、土地动态监测以及分析决策提供基础和重要依据。而土地利用分类是其基础性工作之一。随着世界空间技术的发展,遥感技术越来越成熟,其具有宏观、快速、能够准确地获取各个空间尺度的地面影像信息等优势,已经成为土地利用分类最有效的工具与技术手段之一。本文选取国产高分一号卫星遥感影像对海南省琼海市嘉积镇的土地利用分类进行了初步的研究。首先对高分一号PMS影像数据进行了预处理,在预处理过程中,分别采用Gram-Schmidt Pan Sharpening 和 NNDiffuse Pan Sharpening 算法对 PMS 全色影像和多光谱影像进行融合处理,对比分析融合后的图像,结果表明NNDiffuse Pan Sharpening算法融合后的影像质量要高于Gram-Schmidt Pan Sharpening融合后的影像;然后分别采用最大似然法、最小距离法、ISODATA法、K-Means法以及面向对象法对嘉积镇的土地利用进行分类,并对这几种分类法得到的分类结果采用混淆矩阵进行精度评价,结果表明针对嘉积镇的PMS影像数据进行土地利用分类,支持向量机(SVM)面向对象分类法能有效提高分类结果的精度;其次,对嘉积镇的土地利用状况进行了时空分析,结果表明2016嘉积镇的土地利用分类现状为耕地面积占29.81%,林地面积占34.67%,水域面积占5.01%,城乡居民用地面积占24.85%,未利用土地面积占5.65%;在对嘉积镇的土地利用状况进行分析时,采用了基于多源遥感分析的方法,分别选取了 2002年8月份和2009年8月份两景嘉积镇的Landsat TM/ETM+的遥感数据,分析了嘉积镇2002年与2009年的土地利用状况,得出了 2002年至2009年以及2009年至2016年期间的嘉积镇的土地利用变化情况:最后以ENVI+IDL的方式,选用ENVI5.3和IDL8.5的开发环境进行土地利用分类系统的设计。本文探讨了高分一号PMS影像的预处理,对常用了几种土地利用方法进行了精度评价,分析了嘉积镇土地利用状况的时空特征,并对土地利用分类系统进行了初步设计。
【学位授予单位】:海南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TP79

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