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《中国科学院研究生院(遥感应用研究所)》 2003年
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遥感像元分解方法及其在滇池水质监测中的应用研究

钱少猛  
【摘要】: 本文作为“滇池蓝藻水华污染控制技术研究”国家攻关项目的“滇池水华污染遥感监测与水域生态环境管理信息系统”子专题重要研究内容之一,主要是利用遥感像元分解技术,为滇池水质污染遥感监测与评价提供技术支持。 由于传感器空间分辨率的限制以及地物的复杂多样性,混合像元普遍存在于遥感影像中,它涉及成像机理、特征提取、应用技术等一系列不能回避的问题;同时,混合像元分解也是遥感定量化的重要途径之一。混合像元分解技术已经取得许多重要成果,特别是混合像元分解模型方面,但是用于水质污染监测还很少见。在本项研究中,引进混合像元分解技术,用于滇池水质遥感监测研究。 在混合像元分解模型确定的前提下,端元组分选择的优劣直接影响混合像元分解的精度。通过对各种混合像元分解模型的深入学习和深刻理解,结合滇池水污染的具体情况选择了线性模型并进行了改进,使之能够满足课题研究之需要,又不失其简单易用的优点。同时,又探讨了多种混合像元端元组分选取方法的优点和不足。 改进的线性混合像元分解方法的优点在于:可以消除大气影响以及黄物质等未知物质的影响。分别利用ISODATA、最大似然法、改进的线性混合像元分解方法对滇池的污染情况进行分类比较。结果表明,改进的线性混合像元分解方法可以对滇池水体的藻类,悬浮泥沙等各类杂物质的相对丰度进行快速评价,较好的反映它们在全湖的空间分布。 研究结果表明,水质遥感对地面实测数据的实时性要求比较高。在没有同步观测数据的情况下,利用常规的回归分析方法来进行水质参数反演,得到的结果相关性太小;而采用像元分解方法,可以较好的模拟出湖面各类杂物质的相对丰度分布,很少收到地面数据的影响。 最后,利用滇池水质遥感监测结果,对全湖区水面的水华分布进行了时间、空间的动态分析。
【学位授予单位】:中国科学院研究生院(遥感应用研究所)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:X832

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