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土地利用遥感监测的关键技术及其应用研究——以江西鄱阳湖地区为例

作　者: 沈润平
导　师: 王人潮
学　校: 浙江大学
专　业: 土壤学
关键词: 鄱阳湖 遥感监测 土地利用 地理信息系统 数据库管理系统 最佳特征影像组合 训练样本选择 LogistiC模型 知识与规则 不确定证据理论 空间分布规律 空间离散性
分类号: S127
类　型: 博士论文
年　份: 2002年
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内容摘要


土地资源是人类赖以生存和发展的基础，是国土资源的重要组成部分。20世纪以来，人口增加，经济发展，人地矛盾日益突出，人们对土地的不合理利用导致土地退化加剧，全球环境日益恶化，社会经济的可持续发展受到严重影响。因此，土地资源的利用及其变化动态受到普遍的关注。 及时掌握土地利用状况是进行土地资源合理管理的基础，也是制定农业乃至整个国民经济发展计划的重要依据。遥感技术以其宏观性、实时性、周期性及综合性等特点，为土地利用快速、客观、准确的监测提供了可能。随着航天遥感信息技术的快速发展和全球对地观测体系的建立，多种遥感数据的提供能力越来越强。由于遥感遥信息的综合性，遥感成像机理的复杂性，信息处理技术却落后于信息获取技术的发展，自动化，高精度智能化土地利用信息解译仍未实现，自动解译的精度往往低于目视解译的精度，因此，结合实际，对监测中的一些关键技术开展研究，不仅有利于遥感监测研究的深入，解决监测中的面临的一些关键问题，提高监测粘度；而且对促进遥感监测技术的应用，提高土地资源科学管理水平，具有重要意义。 鄱阳湖是我国第一大淡水湖，世界著名的湿地，1988年5月被国务院批准为国家级自然保护区，1992年7月被联合国教科文组织列入世界《湿地公约》“重要湿地名册”。素有“鹤之王国”、“珍禽乐园”之称，在区域生态中有着重要作用。鄱阳湖地区具有优越的自然资源和社会经济条件，是我国重要的商品粮、油、棉、鱼生产基地。可是，湖区土地资源却十分紧张，经济较为落后，由于土地的不合理利用，导致水土流失，江河淤塞，地力下降，沙地面积增加，生态环境不断恶化，给该地区的社会经济的持续发展带来严重影响，迫切需要快速、客观、准确地了解十地利川状况，掌握其变化动态。为此，开展本项研究，以朋获得适合本地区的十地利川遥感监测技术方法。为区域资源的科学管理提供技术支持。研究的具体内容如－卜： 1．遥感监测数据库管理系统的建立研究 ．对十地利川遥感监测数据的分类与编码、数据库建库方法与技术进行分析研究，完成郴川湖典刑地区的数字化建库＿1：作： ＠针对遥感监测数据涉及内帘广，类刑多，数据植人的特点，研究并建立遥感监测数据坏管理系统。 2．遥感影像特征分析 ．分别对研究卜 TM影像和 ETM”影像的信息量、标准差及波段的相关性等进行了分析，揭示了各波段的统计灯征及相互关系。 ．对主要地物光谱特征进行了研究，表明同一土地利川类则内，光谱可能存在较大差异，且许多“同物异谱”及“同谱异物”现象与地理环境密切相关，为训练样本的分组及分区遥感提供了理论依据。 ．对处理后的影像进行了主成分变换，对各主成分与原波段进行了相关分析，结果表明，前三个主成分的累积贡献率均在 98％以上，前四个主成分的累积贡献率在 99％以上；第一主成分主耍是综合了波段4、5、6、7 的影像信息，较灯地反映了十壤及植被的反射特性，而第二工成分工要综合了可见波段的信息，能反映水体及湿地的反射光谱灯征。 另外，还对研究区遥感影像进行了缨帽变换，比值变换及多种植被抬数的变换研究。 3．最住特扯影像组合选择的研究 最佳特征影像纠合选择是决定遥感影像信息提耿与影像分类效果的关键环竹之一。在分析多种定齿方法的基础上，对不同方法的相关性及其存在的差异进行了深入的探讨，提出了综合选择指数法。贝体内容： ．最仕指数冈 j法（OIF）、雪氏嫡值法及类间距离法存在一定的相 关性，但并不完全相关。由丁不同方法基于的原则及利川影像的信息不 同，在影像组合选择时，结贝并不完全一致，存在明显的差异。 X！I！ ．综合指数法是通过主成分分析生成三个相互独立的主成分，然后 以冈于贡献率作为权重构建综合选择指数模型。这样的综合指数模刑较 灯地实现了信息量人，类间光谱差异人原则的结合，既充分利川整个影 像信息，又考虑到影像提取的地物类地。经试验初步认为，综合指数模 型娃最佳特征影像组合选择的有效模型。 ．综合选择指数模型是由最佳指数因于法（OIF）、雪氏嫡值及一个 类间可分性指标构成。由丁基T类间可分性的方法较多，在确定其方法 时，应选抒与分类器相适应的方法。 4．十地利用遥感分区的研究 在分析造成不同区域“同物异谱” 或“同谱异物” 的冈素后，认为 在研究范围内，地形地貌娃其产生的最主要冈于之一。从而基丁＊ 主 间分析，以高程和坡度为主．结合影像日视解译，对十地利川进行了遥 感分区研究。 5．开展了从遥感资料与非遥感资料，提取遥感影像解译知识与规 则的研究。 翻①！

全文目录


目录  5-11
图表目录  11-16
中文摘要  16-22
第一章 土地利用遥感监测研究综述  22-52
  1． 国内外土地利用遥感监测研究动态及其应用  22-30
    1．1 土地利用与土地覆盖  22-23
    1．2 遥感技术与土地利用遥感监测  23-24
    1．3 国内外土地利用遥感监测研究动态  24-28
      1．3．1 国外土地利用遥感监测研究动态  24-26
      1．3．2 国内土地利用遥感监测研究动态  26-28
    1．4 国内外遥感在土地利用中的监测应用  28-30
      1．4．1 国外遥感在土地利用监测中的应用  28
      1．4．2 遥感在我国土地利用监测中的应用  28-30
  2． 土地利用信息遥感提取技术研究综述  30-48
    2．1 土地利用信息遥感提取研究概述  30-31
    2．2 影像复合  31-34
      2．2．1 影像复合的概念  31-32
      2．2．2 影像复合的方法  32
      2．2．3 影像复合的主要作用  32-34
    2．3 纹理分析  34-36
      2．3．1 影像纹理分析方法  34
      2．3．2 影像纹理分析的研究动向  34-35
      2．3．3 纹理分析中存在的困难  35-36
    2．4 混合象元分解  36-38
      2．4．1 混合象元的概念  36
      2．4．2 混合象元分解的方法  36-37
      2．4．3 混合象元分解中存在的主要问题  37-38
    2．5 遥感与地理信息系统的结合  38-42
      2．5．1 GIS在遥感影像解译中的作用  38-39
      2．5．2 GIS空间数据与RS数据的集成模式  39-41
      2．5．3 遥感与地理信息数据结合的几个具体问题  41-42
    2．6 人工神经网络的应用  42-44
      2．6．1 人工神经网络及其在遥感影像解译中的应用  42-43
      2．6．2 人工神经网络方法应用于遥感影像解泽的优点  43
      2．6．3 人工神经网络方法应用的几个实例  43-44
    2．7 专家系统方法的应用  44-48
      2．7．1 知识的获取与表达  44-46
      2．7．2 推理机制  46
      2．7．3 遥感地学智能图解模型  46-47
      2．7．4 专家系统方法在遥感影像解译中需要解决的几个技术问题  47-48
  3． 本研究工作目的和意义  48-52
第二章 土地利用遥感监测数据库管理系统的建立  52-71
  1． 土地利用遥感监测数据库管理系统的设计  52-59
    1．1 目标功能设计  52
    1．2 数据收集  52-54
    1．3 总体结构设计  54-59
      1．3．1 系统组织结构设计  54-55
      1．3．2 系统内容框架设计  55-59
  2． 系统实现的软硬件环境  59
    2．1 硬件环境  59
    2．2 软件环境  59
  3． 数据字典的建立  59-64
    3．1 文件编码  60
    3．2 土壤分类编码  60-62
    3．3 土地利用分类类型编码  62-64
    3．4 地貌类型及坡度、坡向编码  64
  4． 数据库管理系统的建立  64-70
    4．1 数据整理与矢量化  65-66
    4．2 坐标转换  66
    4．3 图幅拼接  66-67
    4．4 数字地面模型的建立  67-70
  5． 土地利用遥感监测数据库管理系统界面设计  70-71
第三章 遥感数字影像处理及特征分析  71-88
  1． 遥感影像的校正  71-75
    1．1 遥感影像的几何校正与配准  71-73
    1．2 遥感影像的辐射校正  73-75
      1．2．1 遥感影像系统辐射校正  73-74
      1．2．2 大气校正  74-75
    1．3 遥感影像切割  75
  2． 遥感影像特征分析  75-81
    2．1 遥感影像统计特征分析  76-78
    2．2 遥感影像地物光谱特征分析  78-81
  3． 特征影像的提取  81-88
    3．1 主成分分析  81-84
    3．2 缨帽变换  84-85
    3．3 比值变换、差值变换与植被指数  85-88
第四章 最佳特征影像组合选择  88-100
  1． 特征影像组合选择的定量方法  88-91
    1．1 基于信息量的最佳特征影像组合选择  88-89
      1．1．1 最佳指数因子法（OIF）  88-89
      1．1．2 雪氏熵值法  89
    1．2 基于类间可分性的最佳特征影像组合的选择  89-91
      1．2．1 Euclidean距离  89
      1．2．2 离散度（Divergence）  89-90
      1．2．3 转置离散度（TranSformed Divergence）  90
      1．2．4 Jeffries-Matusita（JM）距离  90-91
    1．3 综合选择指数（ISI）法  91
  2． 结果与分析  91-98
    2．1 OIF值、雪氏熵值及JM距离指标对特征影像的选择  91-94
    2．2 OIF值、雪氏熵值及JN距离指标的相关性分析  94-95
    2．3 综合选择指数对特征影像组合的选择  95-96
    2．4 影像自动分类  96-98
  3． 小结  98-100
第五章 土地利用分类总体设计与知识提取  100-131
  1． 遥感影像土地利用信息提取总体设计  100-102
  2． 土地利用遥感分类类型的确定  102-104
    2．1 土地利用类型划分的原则  102
    2．2 土地利用类型的划分  102-104
  3． 研究分区  104-106
  4． 基于GIS的知识提取  106-113
    4．1 地形与土地利用的空间关系分析  107-110
      4．1．1 高程与土地利用的关系  107-109
      4．1．2 坡度与土地利用的关系  109-110
    4．2 土壤类型与土地利用关系分析  110-111
    4．3 滩涂及沙地与水体空间位置关系分析  111-113
  5． 土地利用类型概率数据模型的求取  113-128
    5．1 Logistic模型  114-115
    5．2 基于Logistic模型进行土地利用分类  115-119
      5．2．1 影像分类的Logistic模型  115-116
      5．2．2 影像分类的简化运算  116-117
      5．2．3 基于Logistic模型的遥感影像分类过程  117-119
    5．3 基于非监督分类和距离分析的训练样本寻优  119-124
      5．3．1 训练样本选择方法分析  119-120
      5．3．2 基于非监督分类和距离分析的训练样本寻优  120-124
        5．3．2．1 寻优法原理  120
        5．3．2．2 寻优法选择训练样本步骤  120-124
        5．3．2．3 寻优法选择训练样本应注意的几个问题  124
    5．4 Logistic模型建立与概率数据模型的提取  124-128
      5．4．1 多维共线性问题  124-125
      5．4．2 模型的建立与概率数据模型的生成  125-128
  6． 不同概率提取模型的比较  128-131
第六章 基于知识与规则的遥感影像分类推理与精度分析  131-148
  1． Dempster-Shafer不确定证据理论及特点  131-136
    1．1 证据表示函数  131-133
    1．2 Dempster合成法则  133-135
    1．3 决策规则  135-136
  2． 基于不确定证据理论的遥感与非遥感信息联合推理  136-139
    2．1 遥感影像分类辨识框的构建  136
    2．2 不同证据的基本信度分配函数（BPA）的求取  136-138
    2．3 遥感与非遥感证据的融合  138-139
    2．4 土地利用类型的判定及分类后处理  139
  3． 精度分析与方法评价  139-148
    3．1 精度分析方法  139-143
    3．2 分类结果精度分析  143-145
    3．3 方法评价  145-148
第七章 鄱阳湖典型地区土地利用空间分布规律定量分析  148-171
  1． 研究方法  148-155
    1．1 景观生态学及其方法  148-149
    1．2 土地利用信息获取与区域划分  149
    1．3 空间分布规律分析指标  149-155
      1．3．1 邻接概率与邻接指数  149-150
      1．3．2 斑块形状分析指标  150
      1．3．3 空间格局分析指标  150-155
  2． 不同土地利用类型空间分布特征分析  155-164
    2．1 土地利用类型空间邻接性分析  155-160
      2．1．1 水体邻接关系分析  156-158
      2．1．2 水田邻接关系分析  158-159
      2．1．3 建设用地邻接关系分析  159-160
    2．2 斑块形状特征分析  160-161
    2．3 空间离散性分析  161-163
    2．4 斑块粒度分析  163-164
  3． 土地利用分布的区域差异特征  164-169
    3．1 土地利用程度指数  164-165
    3．2 斑块伸长指数  165-166
    3．3 聚集度  166
    3．4 离散度  166-167
    3．5 优势度指数  167-168
    3．6 破碎度  168-169
  4． 小结  169-171
参考文献  171-182
附图  182-187
英文摘要  187-190

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中图分类: > 农业科学 > 农业基础科学 > 农业物理学 > 遥感技术在农业上的应用
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