论文题目: 高光谱遥感土地利用信息提取技术研究——以江苏宜兴试验区为例
论文类型: 博士论文
论文专业: 森林经理学
作者: 刘顺喜
导师: 冯仲科,田庆久,程烨
关键词: 高光谱遥感,土地利用,信息提取,面向对象
文献来源: 北京林业大学
发表年度: 2005
论文摘要: 严格土地管理,直接关系到粮食安全,直接关系到经济社会可持续发展,直接关系到社会稳定。国务院已将土地定位为国家最重要的宏观经济管理手段。管理在于决策,正确政策的制定依靠准确的信息,也就是对情况及时、准确的了解,同时信息又是执行政策的反馈,土地利用遥感调查与监测是获取土地信息和反馈土地政策、检验土地管理措施执行结果的主渠道。 高光谱遥感当前仍处在国际遥感科技发展的前沿,是人们关注的焦点之一。航空高光谱遥感还是当前高光谱遥感发展的主要阶段。相对于地质、生态与植被等领域应用而言,高光谱遥感土地利用/土地覆被研究的事例不是很多。目前利用高光谱遥感数据进行地物的分类识别与提取方法基本为基于像元的光谱特征分析方法,而面向对象的高光谱遥感地物分类识别与提取的研究几乎为空白;利用高光谱遥感数据与其它遥感数据和非遥感数据进行信息融合,将各自的信息优势或互补性有机地结合起来进行地物信息提取的研究也不多见,仅有的少量工作基本是以分类为目的而非以变化信息提取为目的的研究。本文采用中科院上海技物所研制的OMIS-1成像光谱仪获取的高光谱数据,以江苏宜兴作为研究试验区,紧紧围绕土地利用信息提取技术这一主题,开展了高光谱数据预处理、波段选择、基于像元的遥感影像分析方法和面向对象的遥感影像分析方法进行土地利用现状信息的提取技术、基于OMIS-1高光谱数据和SPOT-5全色数据以及基于OMIS-1高光谱数据和土地利用数据库的变化信息提取技术研究。 主要研究结论与创新点总结如下: (1) 波段选择的理论模型包括基于遥感数据统计特征的理论模型和基于地物光谱可分性的理论模型。在基于遥感数据统计特征的理论模型中,本文提出的暗电流数据估计图像信噪比的方法对于估计有暗电流数据的遥感图像信噪比来说是一种简单实用的方法。波段选择的最佳方法是基于目视评价与波段选择的理论模型相结合的综合方法。 (2) 反射率的转换事实上是通过大气校正来实现定标。迄今为止,已有许多定标算法模型应用于各类高光谱数据处理中。采用线性经验定标模型对高光谱遥感数据进行了反射率转换,国内外已有多次成功的遥感定标试验。通过对实验结果的目视和定量评价表明,使用该模型进行反射率反演能够满足地物光谱重建要求。 (3) 试验区高光谱遥感数据存在明显的辐射畸变、随机点噪声和条块状噪声。本文在分析机载高光谱遥感图像辐射畸变和噪声特征的基础上,研究和探讨了二者的消除方法,实现对图像辐射质量的优化。其中针对辐射畸变在扫描图像上不总是表现为相同地物在边缘区亮度低,而在中间区域亮度值高的事实,提出了几何辐射畸变的概念,并发展了一种基于低通滤波的简单、实用消除方法,该方法克服了通常各种辐射畸变的校正方法存在模型复杂、模型参数常常不容易获得等不足。
论文目录:
摘要
Abstract
目录
中文图表索引
英文图表索引
1 前言
1.1 选题的目的与意义
1.2 高光谱遥感发展概况
1.2.1 高光谱遥感的基本概念
1.2.2 高光谱遥感器发展
1.2.2.1 航空高光谱遥感器
1.2.2.2 航天高光谱遥感器
1.2.3 高光谱数据处理与分析技术发展
1.2.3.1 高光谱遥感数据压缩
1.2.3.2 大气校正
1.2.3.3 混合像元分解
1.2.3.4 高光谱数据分类识别
1.2.3.5 高光谱数据处理与分析专业软件
1.2.4 高光谱遥感应用概况
1.2.4.1 在地质调查中的应用
1.2.4.2 在生态与植被中的应用
1.2.4.3 在大气与环境中的应用
1.2.4.4 在沿海与内陆水域中的应用
1.2.4.5 在土地利用/土地覆被遥感中的应用
1.3 研究内容与研究思路
1.3.1 问题的提出
1.3.2 主要研究内容
1.3.3 研究思路
1.4 论文组织结构
2 研究区域与高光谱遥感数据预处理
2.1 研究区域概况
2.2 高光谱遥感数据获取
2.3 高光谱遥感数据预处理
2.3.1 高光谱遥感图像定标与反射率反演
2.3.1.1 线性经验定标模型
2.3.1.2 反射率反演
2.3.1.3 重建光谱精度评价
2.3.2 辐射畸变与噪声消除
2.3.2.1 辐射畸变分析与消除
2.3.2.2 噪声分析与消除
2.3.3 几何畸变分析与纠正
2.4 小结
3 地物光谱特性分析与波段选择
3.1 地物光谱特性分析
3.1.1 地面光谱数据测量
3.1.2 光谱数据处理
3.1.3 典型土地利用履被类型光谱特性
3.2 土地利用信息提取波段选择
3.2.1 波段选择的理论模型
3.2.1.1 基于统计特征的理论模型
3.2.1.2 基于地物可分性的理论模型
3.2.2 波段选择
3.2.2.1 目视评价
3.2.2.2 基于统计特征的波段选择
3.2.2.3 基于地物可分行性的波段选择
3.3 小结
4 土地利用现状信息提取技术
4.1 基于像元的土地利用现状信息逐级分层提取技术
4.1.1 基本思路
4.1.2 实验与结果
4.1.2.1 植被与非植被区划分
4.1.2.2 茶园提取
4.1.2.3 林地提取
4.1.2.4. 植被耕地提取
4.1.2.5 水域提取
4.1.2.6 麦茬地提取
4.1.2.7 道路、居民地和工矿用地提取
4.1.2.8 结果合并
4.1.2.9 精度评价
4.2 面向对象的土地利用现状信息提取技术
4.2.1 影像对象生成技术(影像分割技术)
4.2.1.1 FNEA技术的基本思想
4.2.1.2 FNEA技术的分割流程
4.2.2 影像对象分类技术
4.2.2.1 模糊数学分类
4.2.2.2 影像对象属性描述
4.2.2.3 建立样本成员函数库
4.2.2.4 影像对象信息提取
4.2.3 实验与结果
4.2.3.1 分割尺度选取与影像分割
4.2.3.2 影像对象信息逐级分层提取
4.2.3.3 精度评价
4.3 小结
5 土地利用变化信息提取技术
5.1 基于OMIS-1高光谱数据和SPOT-5全色数据的变化信息提取技术
5.1.1 变化信息异常光谱检测技术
5.1.1.1 IHS变换融合法
5.1.1.2 主成份变换融合法
5.1.1.3 乘积融合法
5.1.1.4 Brovey变换
5.1.1.5 简单彩色合成法
5.1.2 变化信息提取技术
5.1.1.1 光谱角填图法
5.1.1.2 光谱匹配滤波法
5.1.1.3 二值编码匹配法
5.2 基于OMIS-1高光谱数据和土地利用数据库的变化信息提取技术
5.2.1 图像运算法
5.2.2 试验与结果
5.3 小结
6 总结与展望
6.1 主要研究成果与结论
6.2 讨论与展望
【参考文献】
个人简介
冯仲科导师简介
田庆久导师简介
程烨导师介绍
博士期间主持和参加科技项目情况
博士期间发表的学术论文
博士期间获得的奖励
致谢
发布时间: 2007-01-10
参考文献
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