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基于多角度高光谱CHRIS数据的湿地信息提取技术研究

作　者: 韦玮
导　师: 李增元
学　校: 中国林业科学研究院
专　业: 森林经理学
关键词: 高光谱湿地 cHRIS 多角度植被指数影像融合光谱角填图
分类号: P931.1
类　型: 博士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

湿地是指陆地上常年或季节性积水或过湿的土地与生长栖息于其上的生物种群构成的独特生态系统。湿地是重要的国土资源和自然资源,是地球上最富生物多样性的生态景观和人类最重要的生存环境之一。我国湿地类型多样、分布广泛,从寒温带到热带,从平原到山地、高原,从沿海到内陆都有湿地发育。湿地具有面积广阔、随季节的变化较大、局部地区人力难以到达的特点,因此,借助遥感技术给湿地的研究和监测带来很大的便利,在湿地动态监测、湿地保护、生态恢复等方面,遥感技术的应用发挥了重要作用。由于高光谱遥感能获取许多窄而连续的光谱影像,它包含了丰富的空间、辐射和光谱信息,从它的每个像元均能提取一条平滑而完整的光谱曲线。湿地光谱信息包含着湿地植被、土壤和水文等光谱特性,是各种光谱信息的综合反映。其中,植被光谱不仅具有高度相似性和空间变异性,而且更具有较强的时间动态性;不同植被的光谱随时问的变化、观测角度的不同具有明显的区别。高光谱遥感在识别地表植被类型的细微差别上具有独特优势,而不同角度的高光谱观测更加能探测地表植被的方位信息,因此,利用高光谱遥感手段和多角度信息的识别作用,结合植被的时间动态特征,能更好的提高湿地植被类型的识别及湿地类型的分类精度。本论文利用欧空局PROBA卫星上搭载的cflRIs高光谱成像仪,获取了青海省玉树县隆宝滩自然保护区4个时相的CHRIS遥感数据,每个时相的遥感数据都包含了6个角度的高光谱影像,分别是-55°、-36°、O°、+36°、+55°影像。本文利用夏季(2010年8月27曰)获取的不同角度的影像进行湿地植被类型信息提取;利用冬季(2010年2月20日)获取的不同角度影像进行湿地分类研究,以探索高光谱影像的多角度信息在典型湿地植被识别和湿地类型划分中的应用优势。本次试验的最大特点在于对多角度遥感影像的变换及其信息提取效果的研究。CHRIs数据是集多角度与高光谱为一体的遥感数据,国内应用此数据的研究较少。论文的具体研究内容及结论如下:(1)利用不同角度的影像进行植被指数的计算,将计算后的影像进行融合,对湿地植被类型的信息提取有良好效果。本文先计算.36°影像的归一化植被指数(NDVI),将计算后的影像与O°影像融合,采用SAM方法对融合后影像提取湿地植被类型信息。结合实地调查资料,利用混淆矩阵对植被信息提取结果进行精度分析,计算得到较高的总体精度(92.23%)和kappa系数(O.9204)。(2)利用洪泛湿地无论在淹水期还是在枯水期,其典型湿地植被的优势种群分布不会发生改变的特点,本文通过提取试验区典型湿地植物种群的分布,划分洪泛湿地范围,取得较好结果。(3)多角度影像的变换及波段组合,可提高湿地类型的分类精度。本文将+36’’影像的近红外波段(940nm)、0°影像穗帽变换后的湿度图像、-36°,影像的可见光波段(46lrlJrl)进行RGB组合,再采用支持向量机(SVM)方法进行湿地类型分类,总体分类精度为92.52%,对比0°影像的分类精度(76.1%)而言,角度信息的利用有利于湿地类型分类精度的提高。

全文目录

摘要  5-7
Abstract  7-17
第一章绪论  17-35
  1.1 引言  17-31
    1.1.1 研究背景与意义  17-18
    1.1.2 高光谱遥感的特点及优势  18-20
    1.1.3 多角度传感器  20-22
    1.1.4 国内外研究现状  22-31
  1.2 研究目标和主要研究内容  31-33
    1.2.1 研究目标  31
    1.2.2 主要研究内容  31-33
  1.3 技术路线  33-35
    1.3.1 技术路线图  33
    1.3.2 技术流程  33-35
第二章试验区概况与数据获取  35-55
  2.1 试验区概况  35-40
    2.1.1 地形地貌特征  36
    2.1.2 气候特征  36-37
    2.1.3 主要植被及分布情况  37-40
  2.2 数据获取  40-55
    2.2.1 基础数据的获取  40-41
    2.2.2 多角度高光谱CHRIS 影像数据获取  41-45
    2.2.3 野外调查数据获取  45-55
第三章高光谱影像预处理  55-74
  3.1 CHRIS 影像数据简介  55-64
    3.1.1 CHRIS 数据产品  55-57
    3.1.2 CHRIS 工作模式及数据结构  57-59
    3.1.3 CHRIS 影像的波段组成  59-64
  3.2 CHRIS 影像预处理  64-73
    3.2.1 噪声去除  64-66
    3.2.2 大气校正  66-69
    3.2.3 几何校正  69-73
  3.3 研究影像选择分析  73
  3.4 图像预处理小结  73-74
第四章基于多角度数据的湿地植被类型信息提取  74-102
  4.1 湿地植被光谱特征  74-77
    4.1.1 试验区植被类型  74-75
    4.1.2 试验区植被光谱特征  75-76
    4.1.3 建立湿地植被光谱库  76-77
  4.2 湿地植被类型信息提取  77-95
    4.2.1 分类方法  78-79
    4.2.2 植被指数计算  79-85
    4.2.3 基于植被指数的影像融合  85-88
    4.2.4 融合效果评价  88-93
    4.2.5 植被类型提取结果  93-95
  4.3 精度评价与分类制图  95-101
    4.3.1 精度评价  95-100
    4.3.2 分类制图  100-101
  4.4 本章小结  101-102
第五章基于多角度信息划分洪泛湿地区域  102-110
  5.1 试验区洪泛湿地概况  102-103
    5.1.1 洪泛湿地功能  102
    5.1.2 洪泛湿地特征  102-103
  5.2 洪泛湿地信息提取  103-108
    5.2.1 典型湿地植被光谱特征  104
    5.2.2 不同角度影像融合提取洪泛区域  104-106
    5.2.3 提取结果比较分析  106-108
  5.3 洪泛区域的勾绘  108-109
  5.4 本章小结  109-110
第六章基于多角度CHRIS 数据的湿地分类  110-132
  6.1 分类系统  110-115
    6.1.1 湿地的类型  110-113
    6.1.2 试验区湿地分类系统  113-115
  6.2 遥感影像变换及波段组合  115-121
    6.2.1 冬季0° 影像的穗帽变换  115-116
    6.2.2 不同角度CHRIS 影像的波段组合  116-121
  6.3 分类方法  121-128
    6.3.1 支持向量机法  121-123
    6.3.2 影像分类  123-128
  6.4 精度评价及湿地类型结果图  128-131
    6.4.1 精度评价  128-130
    6.4.2 湿地类型结果图  130-131
  6.5 本章小结  131-132
第七章结论与讨论  132-137
  7.1 研究结果与结论  132-133
  7.2 讨论  133-134
  7.3 存在的问题  134-135
  7.4 展望  135-137
参考文献  137-146
附录  146-147
在读期间的学术研究  147-148
致谢  148-149
详细摘要  149-151

基于多角度高光谱CHRIS数据的湿地信息提取技术研究

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