大學畢業(yè)論文---塔里木河干流景觀格局時空變化分析.doc

大學畢業(yè)論文---塔里木河干流景觀格局時空變化分析.doc

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1、塔里木河干流景觀格局時空變化分析5.1研究方法5.1.1塔里木河干流土里覆蓋/利用分類(1)數(shù)據(jù)收集本次研究所需數(shù)據(jù)主要包括以下兩個方面:①2000-2012年以來LandsatETM/TM衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù);②野外調(diào)查實測數(shù)據(jù):植被類型、分布特征、植被樣方(由研究所相關研究團隊提供)等實測數(shù)據(jù)。(2)圖像預處理本次研究采用的遙感影像數(shù)據(jù)是LandsatETM/TM衛(wèi)星提供數(shù)據(jù),圖像獲取時間2001—2012年的7、8、9三個月份,軌道范圍包括141/032、141/033、142/032,地圖投影:UTM,Zone45N,分辨率為30米,影

2、像色調(diào)均勻、清晰度高、無云層覆蓋。①影像數(shù)據(jù)特征Landsat衛(wèi)星是由美國國家航天與航天局(NASA)自1972年陸續(xù)發(fā)射的,該系列衛(wèi)星所獲取數(shù)據(jù)影像覆蓋范圍包括北緯83°到南緯83°之間所有陸地區(qū)域,空間分辨率為30m,數(shù)據(jù)更新周期為16天。針對水、植物、土壤、巖石等不同地物在波段反射率敏感度的差異,Landsat衛(wèi)星相應設置了不同的波段發(fā)射范圍來獲取相應地物信息。②數(shù)據(jù)預處理3遙感數(shù)據(jù)在獲取過程中,由于傳感器本身和外界因素的影響造成了影像數(shù)據(jù)本身的失真和畸變,為了保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和精確性,我們對數(shù)據(jù)進行了輻射定標和大氣校正處理。其中輻射定

3、標是將傳感器的數(shù)字量化值(DN值)轉(zhuǎn)化為絕對輻亮度值的過程。其目的消除傳感器本身的誤差,根據(jù)不同的使用要求和應用目的,可分為絕對定標和相對定標。絕對定標是通過各種標準輻射源,建立輻亮度值和DN值之間的定量關系,而相對定標則是指確定場景中各像元之間、各探測器之間以及不同時間測得的輻射度量的相對值。大氣校正是太陽輻射由地表反射,并最終達到傳感器過程中,由于大氣吸收和散射的影響,造成太陽輻射在傳輸過程中的衰減;同時一部分大氣的散射光直接或經(jīng)地表反射進入傳感器,這部分輻射不屬于地物的反射波譜,是噪聲。大氣校正的目的正是消除大氣對太陽輻射的影響,獲取

4、真實的地表反射率信息。(3)波段選擇及組合由于LandsatETM/TM各波段所包含信息的不同,不同的波段組合可以突出顯示特定的地物信息并應用于專題研究,例如,741段組合具有極為豐富的地質(zhì)信息和地表環(huán)境信息可用于地質(zhì)的解譯;432組合圖像植被呈現(xiàn)紅色,且其特征表現(xiàn)明顯,可用于植被、農(nóng)作物和濕地分析研究;543波段組合圖像信息量豐富且能充分顯示各種地物的影像特這差異,可用于城鎮(zhèn)和農(nóng)村土地利用區(qū)分以及陸地/水體邊界的確定等等。因而在實際應用中,可以根據(jù)所探測地物信息的不同,選擇不同的波段組合顯示目標信息達到研究目的。(4)遙感影像分類3結(jié)合研

5、究目的和研究區(qū)的土地覆被和土地利用類型,將研究區(qū)分為以下7種主要地物類型:未利用地、耕地、林地、水體、草地、灌木林地、居民地。對應研究區(qū)內(nèi),未利用地:沙地、鹽堿地、裸土地及植被覆蓋率<5%的土地;耕地:水澆地、旱地;林地是沿河兩岸生長成片胡楊林的土地;水體:河流水面、水庫水面及湖泊水面所占區(qū)域;草地:生長蘆葦、甘草、豬毛菜等草本植物的土地;灌木林地:生長檉柳、梭梭及紅柳等灌木樹種的土地;居民地:城鎮(zhèn)、農(nóng)村人口聚居地。分類主要采用基于面向?qū)ο蟮倪b感信息提取軟件eCognition,其具體分類過程如下圖所示:圖5.1塔里木河干流遙感影像解譯工作

6、流程3①多尺度分割多尺度分割的標準是分割后影響對象的平均異質(zhì)性最小,其中異質(zhì)性包括2個部分:光譜因子和形狀因子。在實際運用eCogniton進行分割時,需要輸入三個主要參數(shù):波段權重、分割尺度和形狀因子。分割時,如果分割參數(shù)選擇不當,將會直接影響最終分類結(jié)果的好壞,因而進行分割應多次調(diào)整尺度、光譜和形狀因子等參數(shù)的權值進行分割,直至到達最優(yōu)效果。為得到理想的分割效果,經(jīng)過反復試驗,最后確定影像的分割尺度為15,形狀因子為0.1,光譜因子0.9,緊湊度0.5,光滑度為0.5。各波段的權重都為1。②劃定分區(qū)因研究區(qū)水文地質(zhì)環(huán)境條件的影響,區(qū)域內(nèi)

7、植被的分布具有明顯的特點,種群結(jié)構(gòu)簡單,大部分區(qū)域只有一種或兩種主要植被類別,且植被類型之間的交錯分布復雜程度低,同時由于異物同譜的影像,對研究區(qū)進行分區(qū)后再進行分類,分類可以提高分類結(jié)果的精度。對于整個研究區(qū)來說,植被種類分布較復雜的區(qū)域主要是河流兩岸,分類的難點也在于河流兩岸植被的劃分。分區(qū)時應根據(jù)野外實際調(diào)查的植被分布特征以及其在遙感影像上的表現(xiàn)特征對研究區(qū)進行分區(qū)。③特征指數(shù)選擇不同地物具有不同的光譜特征,因而可以根據(jù)地物的光譜特征判別地物類型。影像光譜特征不僅包括地物在影像上的像元亮度,還包括通過多波段之間運算得到的反映特定地物的

8、計算值,如歸一化的植被指數(shù)(NDVI),有效葉面積指數(shù)(SLAVI),水陸掩膜指數(shù)(LMW3)等。在運用特征指數(shù)進行分類時,實際上是通過確定閥值來實現(xiàn)區(qū)分不同地物的目的。由于不同

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