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基于高光譜遙感的森林優(yōu)勢樹種混雜度信息提取初探

發(fā)布時間:2024-05-28 20:30
  遙感技術作為20世紀60年代迅速發(fā)展起來的一門綜合性探測技術,取代了傳統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)的方式,為植被的精確識別提供更加高效的技術手段。隨著光譜分辨率的提高,高光譜遙感被廣泛用于植被調(diào)查等各項研究,為森林優(yōu)勢樹種混雜度信息的提取提供有利的技術條件。本文以Hyperion高光譜數(shù)據(jù)和ALI多光譜數(shù)據(jù)作為基礎數(shù)據(jù),利用最大似然分類法(MLC)及光譜角度制圖分類法(SAM)對江西省梅江流域境內(nèi)的森林優(yōu)勢樹種信息進行提取,并基于線性混合像元分解提取其混雜度信息,通過對比不同類型遙感數(shù)據(jù)的信息提取結果的精度,探討高光譜遙感數(shù)據(jù)相較于多光譜遙感數(shù)據(jù)在森林優(yōu)勢樹種調(diào)查研究中的應用潛力及優(yōu)勢性,其結果可為高光譜遙感在森林資源調(diào)查與監(jiān)測等方面提供科學的思路和依據(jù)。論文研究的主要內(nèi)容和結論如下:(1)綜合遙感數(shù)據(jù)處理等相關研究的基礎上,對Hyperion高光譜數(shù)據(jù)進行包括絕對輻射亮度值轉換、非正常像元的處理、大氣校正及幾何校正;對ALI多光譜數(shù)據(jù)進行包括經(jīng)過輻射定標、大氣校正及影像融合等預處理。預處理后的遙感數(shù)據(jù)基本消除了影像空間維噪聲,消除不同探元相應的差異,提高影像信噪比和清晰度。(2)主要利用分段主成分分析...

【文章頁數(shù)】:66 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-1高光譜遙感在不同領域的應用能力Figure1-1ApplicationofHyperspectralRemoteSensinginDifferentFields

圖1-1高光譜遙感在不同領域的應用能力Figure1-1ApplicationofHyperspectralRemoteSensinginDifferentFields

碩士學位論文6火災等的預測,及災情的評估。在生態(tài)環(huán)境的應用方面,高光譜遙感數(shù)據(jù)主要用于環(huán)境污染的范圍及程度的調(diào)查、大氣監(jiān)測等。在海洋科學方面的應用中,高光譜遙感數(shù)據(jù)主要用于海水水文變化、鹽度變化、密度變化、水質狀況、生物含量等的調(diào)查,以及海岸帶/海岸侵蝕帶的監(jiān)測等。圖1-1展示了....


圖1-2技術路線圖

圖1-2技術路線圖

碩士學位論文101.3.2研究方法及技術路線根據(jù)以上研究主旨及內(nèi)容,本研究主要從五個方面進行展開:第一,Hyperion高光譜數(shù)據(jù)及ALI數(shù)據(jù)的預處理過程;第二,高光譜數(shù)據(jù)的降維處理;第三,研究區(qū)森林優(yōu)勢樹種確定及樣本的選。坏谒,基于不同的分類方法對研究區(qū)森林優(yōu)勢樹種信息進行提....


圖2-1研究區(qū)地理位置及區(qū)位圖

圖2-1研究區(qū)地理位置及區(qū)位圖

碩士學位論文12圖2-1研究區(qū)地理位置及區(qū)位圖Figure2-1Studyarea2.1.2森林資源概況梅江流域境內(nèi)的山地和丘陵面積廣闊,雨熱同期,比較適合多年生植被的生長,林木覆蓋度較高,可以達到70%以上,且類型較豐富,但是由于受人為活動影響較深刻,森林類型以人工或半人工的次....


圖2-2Landsat-7ETM+、AC、ALI和Hyperion數(shù)據(jù)覆蓋范圍Figure2-2Landsat-7ETM+,AC,ALIandHyperiondatacoverage

圖2-2Landsat-7ETM+、AC、ALI和Hyperion數(shù)據(jù)覆蓋范圍Figure2-2Landsat-7ETM+,AC,ALIandHyperiondatacoverage

碩士學位論文14漁業(yè)的產(chǎn)值分別為:32.14、4.46、13.55和5.50億元,增長率分別為:3.52%、2.5%、2.23%和4.8%。全縣農(nóng)業(yè)經(jīng)濟平穩(wěn)增長,其生產(chǎn)總值為209.14億元,在三大產(chǎn)業(yè)中,第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)增加值分別為:41.10、58.97和109.07....



本文編號:3983689

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