论文题目: 中国土地覆盖分类与变化监测遥感研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 地图学与地理信息系统
作者: 骆成凤
导师: 王长耀
关键词: 土地覆盖,分类算法,变化监测,数据
文献来源: 中国科学院研究生院（遥感应用研究所）
发表年度: 2005
论文摘要: 土地覆盖和土地覆盖的自然变更,在地球系统的气候和生物化学全球尺度模式中扮演着重要角色,对全球生态环境产生着巨大的影响。地表土地覆盖信息是全球气候和陆地水文地理模型的基本输入。遥感为获取全球性和区域性土地覆盖信息提供了有效的技术手段。我国幅员辽阔,地表土地覆盖分布状况复杂多样,因此对我国地表土地覆盖状况进行研究对全球环境变化研究具有重要意义。 本文以MODIS植被指数和陆地表面温度为主要遥感数据源,进行了全国地表土地覆盖信息提取研究。首先提出基于NDVI-Ts特征空间的温度植被角度和距离(TVA&TVD)作为表征地表土地覆盖状况的生物物理参数。选择TVA和TVD作为主要分类特征,并用主成分分析(PCA)提取主要信息。用人工神经元网络算法进行大尺度低分辨率的全国土地覆盖分类研究,提出基于GA优化的BP神经网络遥感数据分类算法,用其对全国土地覆盖进行分类,并将该算法与模糊ARTMAP算法和最大似然法分类结果进行分析比较。本文还利用变化矢量方法对地表植被和土地覆盖状况进行变化监测研究。 本文的方法创新点归纳为: 1) 提出表征地表土地覆盖信息的生物物理参数:温度植被角度和距离(TVA&TVD)。 不同的地表土地覆盖类型在NDVI-Ts特征空间中空间分布差异非常明显,基于NDVI-Ts特征空间的TVA和TVD,能够唯一表达不同地表土地覆盖类别在NDVI-Ts特征空间中的位置。无论从信息含量的角度,还是不同类别的年内点轨迹,TVA和TVD对不同地表土地覆盖类别差异的体现都要优于NDVI和Ts。 2) 选择和提取了一组适合全国土地覆盖分类的特征 选择TVA和TVD时间序列数据、空间结构信息、数字高程作为分类特征,并用主成分变换(PCA)对TVA和TVD时间序列数据进行特征提取,得到既利于区分不同类别又含有主要信息的特征作为分类输入参数。为了比较,选择NDVI和Ts时间序列数据、空间结构信息、数字高程作为分类特征,经过同样的特征提取,得到另外一组输入参数。用相同的样本和分类算法对全国土地覆盖进行分类,结果表明:以TVA和TVD为主要参数提取的分类特征,其全国土地覆盖分类结果要优于以NDVI和TS为主要参数提取的分类特征。 3) 用遗传算法(GA)对反向传播神经网络算法(BP)进行优化,并将其用于大尺度低分辨率土地覆盖分类应用中
论文目录:
第一章 土地覆盖遥感研究概述
第一节 土地覆盖的概念及内涵
1.1 土地覆盖的概念
1.2 土地覆盖的内涵
第二节 土地覆盖研究与全球变化
第三节 土地覆盖与遥感技术
3.1 土地覆盖分类体系
3.2 土地覆盖特征提取与选择
3.3 土地覆盖分类算法
3.4 遥感获取土地覆盖信息的精度问题
3.5 土地覆盖变化遥感监测指示因子及监测方法
第五节 论文结构组织
5.1 论文选题依据
5.2 技术路线
5.3 论文结构
第二章 温度植被角度和距离指数(TVA&TVD)
第一节 NDVI-Ts空间
第二节 NDVI-Ts空间国内外研究现状及进展
2.1 国外研究状况
2.2 国内研究状况
第三节 基于NDVI-Ts空间构建地表覆盖指示因子
第四节 数据处理
第五节 不同指数的信息含量差异分析
5.1 主成分分析(PCA)
5.2 信息熵
第六节 不同土地覆盖类型的TVA和TVD年内变化特征
第七节 本章小结
第三章 中国土地覆盖分类
第一节 土地覆盖分类国内外研究现状
1.1 国外研究状况
1.2 国内研究状况
第二节 模糊ARTMAP遥感分类算法
2.1 模糊ARTMAP算法原理
2.2 模糊ARTMAP算法对高分辨率遥感影像数据分类实验
第三节 基于遗传算法优化的BP神经网络遥感数据分类算法
3.1 方法
3.2 分类算法验证
3.3 结论与展望
第四节 中国土地覆盖分类特征选择和特征提取
4.1 用主成分变换进行特征提取
4.2 空间结构指数
第五节 中国土地覆盖分类
5.1 分类体系
5.2 分类方法
5.3 分类结果及分析讨论
第六节 本章小节
第四章 中国土地覆盖变化监测
第一节 变化监测国内外研究现状
1.1 国外研究状况
1.2 国内研究状况
第二节 变化矢量分析法
第三节 2000—2004年中国陆地EVI演变特征分析
3.1 MODIS增强型植被指数(EVI)
3.2 EVI矢量变化强度
3.3 EVI矢量变化类型
3.4 EVI变化矢量的PCA分析
第四节 2001—2004年中国地表土地覆盖变化特征分析
4.1 选择地表土地覆盖参照状态
4.2 TVA矢量变化强度
第五节 本章小结
第五章 结论与展望
1 结论
2 问题与展望
参考文献
博士期间参加的课题工作及科研活动
博士期间发表的论文
致谢
发布时间: 2005-09-19
参考文献
- [1].面向应用的国产光学卫星数据应用性能评价研究[D]. 魏香琴.中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所)2017
- [2].随机森林及其在遥感影像处理中应用研究[D]. 雷震.上海交通大学2012