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《中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所)》 2018年
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黄河三角洲典型地表类型遥感协同提取方法及生态环境遥感评价研究

刘建涛  
【摘要】:由于其特珠的地理区位,长期以来,黄河三角洲地区是地理科学研究的一个重点典型区域。伴随着最近几十年的土地开发活动,黄河三角洲的地表类型发生了剧烈的变化,为加强该地区的生态环境保护,实现区域的可持续发展,开展该地区典型地表类型(植被、不透水面、水体)的提取方法及生态环境评价研究是非常必要的。近年来,随着卫星遥感技术的发展,多源、多分辨率、多时相遥感数据得到了快速的增长,进而为利用遥感手段开展黄河三角洲典型地表类型信息提取和生态环境的遥感评价提供了重要基础。为此本文以机器学习和协同理论为指导,首先基于多源、多分辨率、多时相的遥感数据对黄河三角洲典型地表类型的提取展开研究;然后利用基于遥感的生态评价指数对黄河三角洲生态环境的变化状况进行评价;最后结合从遥感数据获取的各地表类型数据探讨引起黄河三角洲生态环境发生变化的原因。本文的主要成果及创新点如下:(1)基于并行随机森林算法,构建了黄河三角洲典型植被类型的提取方法,改善了植被信息提取的精度和效率。本文基于hadoop和spark框架搭建了大数据存储计算平台,并利用从Landsat TM\ETM+\OLI、HJ1A/1B CCD以及GF-1WFV遥感数据中提取的年内多时相的地表反射率特征、光谱指数特征、TCT特征、纹理特征构造了高维特征空间;然后依托大数据平台实现了基于并行随机森林算法的黄河三角洲典型植被类型(冬小麦、其他旱地作物、水田作物、一般树林、柽柳灌丛、芦苇以及翅碱蓬)的提取。通过对黄河三角洲时间序列的植被提取结果进行精度评估发现,采用所提方法进行植被提取时可取得较高的精度,植被提取结果的总体平均精度达到了89.79%,平均kappa系数达到了0.8838。在计算效率方面,通过比较分析发现,本文提出的植被提取方法能较大地提高计算的效率,植被提取所花费的时间仅为使用非并行算法的1/4~1/5,大大减小了计算负担。(2)提出了一种将多源遥感数据协同和多机器学习算法协同相融合的不透水面提取方法,改善了黄河三角洲建设用地和农村居民点的提取精度。在多源遥感数据协同方面,使用了夏秋季节的反射特征(Landsat TM/ETM+/OLI多光谱数据)、年内多时相的地表温度特征(Landsat TM/ETM+/TIRS热红外数据)、年内多时相的BCI特征、夏秋季节的不透水面丰度特征、年植被调节的灯光指数等特征(DMSP/OLS、Suomi NPP/VIIRS、Terra/MODIS和NOAA/AVHRR遥感数据)。在多机器学习算法协同方面使用了支持向量机、多类逻辑斯蒂回归、多层感知器等算法。通过对黄河三角洲时间序列不透水面(建设用地和农村居民点)的提取结果进行精度评估,发现该方法能够获得理想的不透水面提取效果,其总体平均精度达到了88.19%,平均kappa系数达到了0.8647,验证了该方法在提取黄河三角洲不透面时的有效性。进一步通过比较分析发现,多策略协同方法不透水面提取结果的总体精度,比单分类器提取结果的精度提高了3%~4%,进一步证明了本文所提方法的有效性。(3)提出了一种随机森林分类和AWEI水体指数相协同的多类型水体提取方法,改善了黄河三角洲库塘、养殖水面、盐田等不同水体的提取精度。该方法先以夏秋季节的地表反射率特征(Landsat TM/ETM+/OLI多光谱数据)以及二阶纹理特征作为输入数据,采用随机森林算法对多水体(库塘、养殖水面、盐田)进行了初步提取;然后以Otsu’s法确定的阈值分割AWEI图像得到所有水体信息;最后通过协同两种方法,得到了最终的多水体提取结果。通过对黄河三角洲时间序列水体提取结果进行精度评估发现,在多类型水体提取中,该方法可以取得较理想的实验结果,总体平均精度达到了92.33%,平均kappa系数达到了0.9145,验证了该方法在提取黄河三角洲多类型水体时的有效性。(4)通过借助基于遥感的生态评价指数对黄河三角洲生态环境状况进行总体分析发现,1992-2016年期间黄河三角洲生态环境好的区域所占比例增加了9.49%,生态环境差的区域所占比例减少了6.16%,表明黄河三角洲总体生态环境向着良性发展。土地利用/覆盖的变化改变了地表的时空格局,深刻反映了地表生物物理参数的动态变化过程。通过对黄河三角洲土地利用/覆盖变化的分析发现,1987-2016年期间,耕地、不透水面、水域发生了大面积的增长,而林地、草地、滩涂、未利用地却发生了大面积的减少,这是造成黄河三角洲生态环境发生变化的最直接因素。综上所述,本文研究成果表明,为了实现黄河三角洲的可持续发展,在土地开发过程中,应避免盲目砍伐开垦行为,加大力度保护好柽柳灌丛和芦苇灌丛这些对区域生态环境有正向作用的植被群落。在城市规划中,合理增加城市范围内绿化面积和水域面积的比例,使城市朝着更有利于人地协调、可持续的宜居型城市发展。
【学位授予单位】:中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所)
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:X87;X826

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