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基于Logit模型的混合像元分解绿地覆盖提取

作　者: 薛春燕
导　师: 彭世揆
学　校: 南京林业大学
专　业: 森林经理学
关键词: Logit模型混合像元分解绿地覆盖率 TM数据
分类号: S731.2
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 44次
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内容摘要

城市森林建设,提升城市的生态环境承载能力,已成为现代城市发展最为紧迫的问题之一。建设森林城市,势必要对整个城市的绿地情况有所了解,才能做好相应的规划建设工作。为准确了解绿地信息,一般就需预先进行绿地的调查,而在运用遥感数据的绿地调查中,中低分辨率的遥感影像由于大量混合像元的存在,影响了其应用的深度。特别是对于东南沿海城市来说,经济较为发达,城市及其城郊的破碎化水平都比较高,混合像元的影响更加严重。为提高中低分辨率遥感影像的应用范围,需要解决混合像元的问题,使遥感应用由像元级达到亚像元级,从而提高绿地覆盖提取的精度。本文以余杭区建成区所在的四个街道为研究区,主要利用2008年5月2日的TM遥感影像数据,针对中低分辨率遥感影像研究城市绿地时存在的大量混合像元问题,结合研究区的具体情况,主要运用非线性的Logit混合像元分解提取研究区的绿地覆盖率。根据余杭建成区的行政界线将研究区分为建成区和郊区两部分,分区进行Logit混合像元分解,并与未进行分区的Logit混合像元分解、非约束性的线性混合像元分解进行绿地覆盖提取的精度比较,得到的结论如下：(1)在端元的提取时综合运用多种方法,并根据实际来确定能获得较好的结果。本文采用MNF变换后的遥感数据,运用PPI计算及N维可视化分析的端元选取方法并结合目视判读更加纯化了端元。通过分析比较,确定了端元的类型为高反射地物、低反射地物、裸土、绿地和农地。(2)应用MNF变换后的遥感数据作为Logit模型回归系数估计的输入样本,可以减弱自变量间的共线性问题,获得较好的回归和分类效果。本文将预处理后的原始影像与经MNF变换后的影像分别作为Logit模型估计的输入样本,进行回归系数的估计并进行预分类结果的比较,得出MNF变换数据作为样本能获得相对较好的结果。(3)通过比较非线性的Logit混合像元分解和非约束性的线性混合像元分解结果,发现非线性的Logit混合像元分解结果更符合实际。而将研究区分为建成区和郊区,分别对其进行Logit混合像元分解,比将整个研究区进行Logit混合像元分解提取绿地覆盖的效果好。可见,通过分区的多端元的Logit的混合像元分解,能在一定程度上解决混合像元的问题,提高绿地覆盖提取的精度。

全文目录

致谢  3-4
摘要  4-5
Abstract  5-8
第一章绪论  8-15
  1.1 国内外研究进展  9-12
    1.1.1 城市绿地调查的国内外研究进展  9-10
    1.1.2 混合像元分解的国内外研究进展  10-12
  1.2 研究的内容和方法  12-15
第二章混合像元分解模型  15-22
  2.1 混合像元分解经典模型  15-18
  2.2 Logit混合像元分解模型  18-20
  2.3 端元选择方法  20-22
    2.3.1 散点图端元选择法  20-21
    2.3.2 像元纯净指数(PPI)端元选择方法  21-22
第三章研究区与数据预处理  22-29
  3.1 研究区概况  22-23
  3.2 资料收集与数据预处理  23-29
    3.2.1 资料收集  23-24
    3.2.2 TM数据预处理  24-29
第四章混合像元分解  29-48
  4.1 端元选择  29-34
    4.1.1 MNF变换  29-31
    4.1.2 像元纯净指数(PPI)  31-32
    4.1.3 端元选择  32-34
  4.2 线性混合像元分解  34-36
    4.2.1. 线性混合像元分解模型  34-35
    4.2.2 线性混合像元分解结果  35-36
  4.3 Logit混合像元分解  36-41
    4.3.1 Logit回归模型  36-38
    4.3.2 Logit回归模型的共线性问题  38-39
    4.3.3 Logit回归模型进行分解  39-41
    4.3.4 结果分析  41
  4.4 分区Logit混合像元分解  41-48
    4.4.1 建成区Logit混合像元分解  42-44
    4.4.2 郊区Logit混合像元分解  44-47
    4.4.3 结果分析  47-48
第五章绿地面积提取与精度评价  48-53
  5.1 绿地覆盖面积计算  48
  5.2 精度评价  48-53
    5.2.1 总量精度评价  49-50
    5.2.2 像元精度评价  50-53
第六章结论与展望  53-55
  6.1 结论  53
  6.2 不足与展望  53-55
参考文献  55-59
详细摘要  59-61
Abstract  61-62

基于Logit模型的混合像元分解绿地覆盖提取

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