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基于去云遥感图像的草场盐碱化信息提取研究

沈琳  
【摘要】:草场盐碱化是由于不合理的人类活动和脆弱的生态环境相互影响而引起的草场退化问题,它对经济、环境和生态系统带来的破坏性效果已经越来越受到人们的关注。利用遥感这种具有宏观、综合、动态和快速等特点的技术手段监控草场的盐碱化状况,对进一步治理盐碱地,实现畜牧业的可持续发展意义重大。遥感图像在成像过程中极易受到云的干扰,特别的,被厚云层遮挡区域的遥感信息完全丢失,降低了遥感数据使用效率,影响了后期专题信息提取的准确性。因此,遥感图像有效去云一直是遥感图像预处理中的重要研究方向。 遥感去厚云的目的是有效还原被遮挡区域的遥感信息,并保证其它区域的遥感数据不失真,关键是云区的识别定位。本文在仔细研究了国内外遥感去云的进展和常用方法后,采用了一种新的基于Mean Shift分割和小波能量的TM遥感图像自动定位厚云区方法。为提高识别厚云区的能力,首先分析了TM遥感图像各波段的光谱特征,选取对云信息敏感的波段TM5做云区的识别。然后,对有云遥感图像做Mean Shift连通域分割,对分割后的图像进行小波变换,计算各个云区连通域中云像素的小波能量,最后通过训练得到经过Mean Shift分割后的云区像素小波能量经验阈值。对新的有云遥感图像,先做Mean Shift分割,再进行小波变换,最后利用小波经验阈值实现全自动定位云区像素。云区定位,用图像替换法实现多时相的TM遥感图像去云。实验证明,该方法能够有效的去除遥感图像中的厚云。 本文在对遥感盐碱化信息的提取研究中,选取彩色合成法突出盐碱化信息。在对常用的遥感图像盐碱化信息提取方法研究的基础上,从光谱角度深入分析了典型景物和不同程度盐碱化草场在TM图像各波段的响应特性,提出一种改进的彩色合成方法。在RGB彩色合成时,选择亮度、湿度和近红外波段三个合成分量。该方法与单纯的波段彩色合成相比,突出了盐碱化专题信息。与传统的K-T变换彩色合成相比,减少了轻度盐碱化草场和非盐碱化草场混分的现象。实验证明,该方法的分类准确性比传统K-T变换方法提高了7%。 本文从不同的研究方法入手,综合运用TM遥感数据的优势,先去厚云再评价草场盐碱化情况,提高了专题信息提取的准确性。随着研究的深入,对相关领域也做出了思考。在遥感去云方面,去除薄云薄雾的研究是一大难点,如何在去薄云薄雾的同时不影响地物信息是研究的关键;在盐碱化专题信息提取方面,利用计算机全自动的解译遥感图像和提高专题信息提取精度有着广阔的发展空间。本论文的研究,希望可以引起更多的科研人员对这些领域的关注。


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