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《中国林业科学研究院》 2011年
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基于多角度高光谱CHRIS数据的湿地信息提取技术研究

韦玮  
【摘要】:湿地是指陆地上常年或季节性积水或过湿的土地与生长栖息于其上的生物种群构成的独特生态系统。湿地是重要的国土资源和自然资源,是地球上最富生物多样性的生态景观和人类最重要的生存环境之一。我国湿地类型多样、分布广泛,从寒温带到热带,从平原到山地、高原,从沿海到内陆都有湿地发育。湿地具有面积广阔、随季节的变化较大、局部地区人力难以到达的特点,因此,借助遥感技术给湿地的研究和监测带来很大的便利,在湿地动态监测、湿地保护、生态恢复等方面,遥感技术的应用发挥了重要作用。由于高光谱遥感能获取许多窄而连续的光谱影像,它包含了丰富的空间、辐射和光谱信息,从它的每个像元均能提取一条平滑而完整的光谱曲线。湿地光谱信息包含着湿地植被、土壤和水文等光谱特性,是各种光谱信息的综合反映。其中,植被光谱不仅具有高度相似性和空间变异性,而且更具有较强的时间动态性;不同植被的光谱随时问的变化、观测角度的不同具有明显的区别。高光谱遥感在识别地表植被类型的细微差别上具有独特优势,而不同角度的高光谱观测更加能探测地表植被的方位信息,因此,利用高光谱遥感手段和多角度信息的识别作用,结合植被的时间动态特征,能更好的提高湿地植被类型的识别及湿地类型的分类精度。 本论文利用欧空局PROBA卫星上搭载的cflRIs高光谱成像仪,获取了青海省玉树县隆宝滩自然保护区4个时相的CHRIS遥感数据,每个时相的遥感数据都包含了6个角度的高光谱影像,分别是-55°、-36°、O°、+36°、+55°影像。本文利用夏季(2010年8月27曰)获取的不同角度的影像进行湿地植被类型信息提取;利用冬季(2010年2月20日)获取的不同角度影像进行湿地分类研究,以探索高光谱影像的多角度信息在典型湿地植被识别和湿地类型划分中的应用优势。本次试验的最大特点在于对多角度遥感影像的变换及其信息提取效果的研究。CHRIs数据是集多角度与高光谱为一体的遥感数据,国内应用此数据的研究较少。论文的具体研究内容及结论如下: (1)利用不同角度的影像进行植被指数的计算,将计算后的影像进行融合,对湿地植被类型的信息提取有良好效果。本文先计算.36°影像的归一化植被指数(NDVI),将计算后的影像与O°影像融合,采用SAM方法对融合后影像提取湿地植被类型信息。结合实地调查资料,利用混淆矩阵对植被信息提取结果进行精度分析,计算得到较高的总体精度(92.23%)和kappa系数(O.9204)。 (2)利用洪泛湿地无论在淹水期还是在枯水期,其典型湿地植被的优势种群分布不会发生改变的特点,本文通过提取试验区典型湿地植物种群的分布,划分洪泛湿地范围,取得较好结果。 (3)多角度影像的变换及波段组合,可提高湿地类型的分类精度。本文将+36'’影像的近红外波段(940nm)、0°影像穗帽变换后的湿度图像、-36°,影像的可见光波段(46lrlJrl)进行RGB组合,再采用支持向量机(SVM)方法进行湿地类型分类,总体分类精度为92.52%,对比0°影像的分类精度(76.1%)而言,角度信息的利用有利于湿地类型分类精度的提高。
【学位授予单位】:中国林业科学研究院
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:P237;P931.1

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