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基于混合像元分解的土地利用分类

作　者: 宋慧
导　师: 董吉文
学　校: 济南大学
专　业: 计算机技术
关键词: 混合像元分解端元组分 V-I-S模型土地覆盖
分类号: TP751
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

当前进行城市研究中以使用中等空间分辨率遥感影像为主，然而，城市地物要素空间分布的复杂性、穿插性以及城市景观的多样性，使得遥感影像中不可避免的出现混合像元。传统的遥感分类和面积量测等都是基于像元进行的，而混合像元的存在使得这些应用的精度难以满足当前的实用要求。在使用中等空间分辨率遥感影像进行城市研究时，必须解决由于混合像元的存在导致的精度问题，使遥感应用由像元尺度降低到亚像元尺度，以提高研究的精度。本研究以泰沂山地北麓的济南市南部山区的卧虎山水库流域为例，针对研究城市时由于使用中等空间分辨率卫星遥感影像，而导致大量存在的混合像元问题，以V-I-S模型思想为基础，讨论分析了混合像元分解（即解混）问题，结合卧虎山流域的实际情况，对2002年该流域的ETM+遥感影像进行了像元的线性混合模型分解。基于V-I-S模型思想以及前人相关研究成果，初步确定研究区植被、土壤、不透水表面和水体这些为基本端元组分。在解混过程中，首先采用优化的端元选择方法，需要为了降低数据的维度而对图像进行MNF变换，并在对MNF变换后的图像进行像元纯度指数（PPI）处理的基础上，筛选出更为纯净的像元，以使得终端单元的选择范围缩小，在最小噪音分离转换前三个主成分的散点图上选定终端单元。然后利用混合像元线性分解模型提取到研究区2002年植被、土壤、不透水表面和水体地物覆盖度丰度图像。本研究通过线性混合像元分解模型，讨论了光谱混合分析分解中的方法选择、基本组分确定、图像变换处理等相关关键技术，对光谱混合分析结果进行了初步分析说明。本研究提取了亚像元尺度上的济南市南部山区卧虎山水库流域土地覆盖组分丰度。对于整个流域的RMS误差分析表明，RMS平均值为0.002282，其中绝大部分像元的RMS值都小于0.005。这表明本研究提取的丰度图像与流域野外实际情况基本吻合，由此证实该丰度图像具有相对较高的可靠性。

全文目录

摘要  7-8
Abstract  8-9
第一章绪论  9-13
  1.1 引言  9
  1.2 研究背景和意义  9-10
  1.3 研究目标与研究内容  10-11
  1.4 研究方法  11
  1.5 论文的组织与结构  11-13
第二章研究综述  13-22
  2.1 混合像元分解方法研究  13-19
    2.1.1 混合像元分解模型  13-17
    2.1.2 其它混合像元分解模型  17-18
    2.1.3 小结  18-19
  2.2 端元选择研究  19-22
    2.2.1 端元选择途径  19-20
    2.2.2 端元选择方法  20-22
第三章研究区域及数据源  22-39
  3.1 研究区概况  22-23
  3.2 遥感数据源  23-28
    3.2.1 Landsat 概况  24-26
    3.2.2 本研究所用数据  26-28
  3.3 数据预处理  28-39
    3.3.1 几何校正  28-33
    3.3.2 辐射定标  33-35
    3.3.3 大气校正  35-39
第四章研究区土地覆盖组分丰度提取及分析  39-52
  4.1 V-I-S 模型  39-42
    4.1.1 V-I-S 模型概述  39-41
    4.1.2 V-I-S 模型应用  41-42
  4.2 研究区端元选择  42-47
    4.2.1 基于 V-I-S 模型确定端元数量和类型  43
    4.2.2 MNF 散点图选择端元  43-47
  4.3 线性混合像元分解提取组分丰度图像  47-51
    4.3.1 方法  47-48
    4.3.2 结果  48-49
    4.3.3 模型误差分析  49-51
  4.4. 土地覆盖组分丰度图像分析  51-52
第五章结论与展望  52-55
  5.1 结论  52-53
  5.2 研究展望  53-55
参考文献  55-61
致谢  61-63
附录  63

基于混合像元分解的土地利用分类

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