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内陆湖泊湖流纹理分析及提取研究

彭文杰  
【摘要】:湖泊是大自然中的重要组成部分,维持了各地区的生态平衡并对人类生存与发展提供广泛的资源和空间,而湖流作为湖泊内重要的地理现象,其直接作用于湖内物质的交换,时刻影响着湖泊及其周边区域的生态环境和社会发展,若能掌握湖泊的流向信息,能为环境监测和水路运输提供较大的帮助。传统的现场测量法受野外复杂地形地貌限制、交通可达性较差、人力物力成本较高;水动力模拟法的模型构建和运行时间较长且时效性不足;而当前遥感监测法大部分是基于追踪剂来进行水动力的研究,缺乏对影像中湖流纹理的深入分析;对此,本文提出一种基于影像纹理提取湖流流态信息的方法。本文以鄱阳湖、洞庭湖、太湖为研究区域,结合多时相数据并通过Tamura纹理特征值和灰度共生矩阵(GLCM)对湖流纹理进行分析统计。结果显示,内陆湖泊的湖流在影像中体现出一定的视觉特性;通过计算湖流在不同分辨率影像中的Tamura特征值后发现,粗糙度、线性度与分辨率有一定的相关性,而对比度和方向度则受影像分辨率的影响较小,Landsat8较适合湖流的纹理提取;对于不同湖泊,洞庭湖和鄱阳湖的Tamura纹理特征值相似,而太湖的糙度、方向度以及线性度要低于前两者,其湖流纹理的显著性较低。其次本文再通过GLCM分析了纹理的方向性,以季度为时间单位分析不同区域的GLCM特征值变化规律,结果表明,湖流纹理具有一定的季节性特征,主要表现为水情、地形等各种环境因素的变化导致湖流纹理发生改变。结合上文中纹理分析的结果,本文通过Laws算法、LBP算法和Gabor滤波对影像纹理进行增强处理,并基于GLCM特征值分析各方法的特点,结果表明,三种方法均能在不同方面上增强影像的纹理信息,Gabor滤波可以提升能量并降低熵值;Laws算法显著提升了灰度相关性;LBP算子会提高图像的熵值。进行纹理增强后本文通过霍夫变换对湖流信息进行提取,并结合多源数据和实测流向对比上述三种方法的效果,结果显示,对于不同数据源,Gabor滤波具有较稳定的特性,Laws算法适合中分辨率的影像而LBP算法则适合高分辨率的影像。基于Landsat8影像提取的流向中,Gabor滤波、Laws、LBP提取流向的平均相对误差分别为0.0279、0.0387、0.0592,均方根误差分别为17.58°、29.64°、38.89°,可以得出,Gabor滤波纹理增强后提取的流向精度较高,其次是Laws算法,LBP算子则最低。最后通过Gabor滤波对太湖、鄱阳湖、洞庭湖的影像数据进行处理并提取其湖流流向,分析一年四季中各个湖泊的流向分布情况。结果显示,各个湖泊流向都具备一定的季节性特点,鄱阳湖和洞庭湖主要体现在因季节变更导致水位发生变化,从而影响流向,太湖流向则受季节风向的影响较大。除此之外,本文还分析不同因素作用下湖流流向的变化情况,结果显示,自然作用会对湖泊的流向产生改变,主要体现在地形和水位的变化以及水生植物上,人类活动也会极大扰乱原本湖泊的水动力状态。综上表明,针对内陆湖泊,本文方法可以较好的提取出水体的流向,具有一定的理论和使用价值。


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