基于混合象元分解的荒漠化监测与评价

论文题目: 基于混合象元分解的荒漠化监测与评价

论文类型: 硕士论文

论文专业: 森林经理学

作者: 李晓松

导师: 范文义

关键词: 荒漠化评价,光谱混合分析,混合像元,基本组分

文献来源: 东北林业大学

发表年度: 2005

论文摘要: 荒漠化是当今全球面临的最严重的生态环境问题之一,备受国际社会的关注。中国是世界上受荒漠化影响最严重的国家之一。荒漠化的发生发展已给我国广大荒漠化地区的生态环境、资源、社会经济发展与人民群众生活等造成严重的危害。荒漠化监测与评价是荒漠化研究的核心内容之一。科学、准确的评价结果,可为荒漠化土地治理提供科学的依据,并对荒漠化防治决策具有重要的实践意义。近些年来,遥感以其信息量大、观测范围广、精度高、数据更新速度快等优点,已成为区域荒漠化监测与评价的主要手段。虽然国内外学者对基于遥感技术的荒漠化监测与评价做了大量的研究,但是对荒漠化土地混合像元的问题重视不够,在一定程度上影响了评价结果的准确性与精度。本文以毛乌素沙地为研究区,以Landsat ETM+影像数据为基本数据源,采用光谱混合分析的方法对毛乌素沙地的荒漠化信息进行了亚像元尺度上的提取,较好地解决了混合像元的问题,并以此为基础,构造适当的荒漠化评指标,对毛乌素沙地进行了荒漠化评价。主要研究成果如下: 1.光谱混合分析结果与植被指数(NDVI)、穗帽变换及监督分类结果具有较高的相关性,表明它们所反映的总体趋势相近。相对来说,光谱混合分析具有定量程度更高、对植被信息与土壤信息提取更精确等特点,因而在荒漠化信息提取中效果更好。 2.非约束光谱混合分析的各基本分量图像是对基本组分丰富度的最好描述,尽管在局部地区可能出现丰富度小于0或大于1的情况。本文以野外调查数据为基础,对沙生植被分量的精度进行了验证,结果表明,两者的相关系数达到0.982,精度很高。 3.本研究基于光谱混合分析结果的植被信息,构造了荒漠化评价指标沙生植被指数(SVI)。通过与NDVI的对比发现,SVI对不同退化程度荒漠化土地的区分相当灵敏,因此特别适用于荒漠化评价。 4.从荒漠化评价结果可知,毛乌素沙地荒漠化土地总面积为34840.059 km~2,占整个毛乌素沙地的93.5%。其中,中、重度荒漠化土地面积为26627.448 km~2,占整个毛乌素沙地的71.55%。从以上结果可以看出,毛乌素沙地的荒漠化非常严重。

论文目录:

摘要

Abstract

1 绪论

1.1 引言

1.2 国内外研究概况

1.2.1 基于遥感技术的荒漠化信息提取

1.2.2 基于遥感技术的荒漠化现状评价

1.3 技术路线

2 研究区概况

2.1 自然地理特点

2.1.1 地理位置

2.1.2 地质地貌

2.1.3 气候

2.1.4 水文

2.1.5 土壤类型

2.1.6 植被

2.2 社会经济背景

2.3 人为活动对毛乌素沙地荒漠化的影响

3 数据预处理

3.1 影像数据选取

3.2 数据预处理

3.2.1 几何校正

3.2.2 辐射校正

4 光谱混合分析

4.1 混合像元分解模型的选择

4.2 基本组分的确定

4.3 基本组分光谱值的确定

4.4 混合像元分解结果

4.5 光谱混合分析与其它方法的比较

4.5.1 植被指数

4.5.2 穗帽变换

4.5.3 监督分类

4.6 光谱混合分析结果沙生植被分量的精度验证

4.7 小结

5 毛乌素沙地荒漠化评价

5.1 毛乌素沙地荒漠化评价指标

5.1.1 荒漠化评价指标选取的原则

5.1.2 荒漠化指标类型及其尺度特征

5.1.3 荒漠化评价指标的确定

5.1.4 荒漠化程度等级划分

5.2 荒漠化评价结果

5.3 小结

6 结论与讨论

6.1 主要结论

6.2 问题讨论

参考文献

攻读学位期间发表的学术论文

致谢

发布时间: 2005-10-21

参考文献

[1].毛乌素沙地沙漠化逆转过程及成因分析[D]. 李晓岚.陕西师范大学2017
[2].毛乌素沙地东南缘不同沙漠化阶段生态系统服务价值评估[D]. 金凤.西北大学2016
[3].毛乌素沙地东南缘荒漠化对生态系统服务价值影响研究[D]. 邓俊宾.西北大学2015

基于混合象元分解的荒漠化监测与评价

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