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《基于多角度高光譜chris數(shù)據(jù)的濕地信息提取技術(shù)研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、分類號S757.2密級公開UDC學(xué)位論文基于多角度高光譜CHRIS數(shù)據(jù)的濕地信息提取技術(shù)研究StudyonWetlandInformationExtractionusingMulti-angleHyperspectralCHRISImageData韋瑋指導(dǎo)教師姓名李增元研究員申請學(xué)位級別博士專業(yè)名稱森林經(jīng)理學(xué)研究方向遙感技術(shù)應(yīng)用論文提交日期2011年5月論文答辯日期2011年6月學(xué)位授予日期2011年7月答辯委員會主席評閱人北京·中國林業(yè)科學(xué)研究院萬方數(shù)據(jù)學(xué)位論文基于多角度高光譜CHRIS數(shù)據(jù)的濕地信息提取技術(shù)研究學(xué)位論文作者韋瑋指導(dǎo)教師姓名李增元研究員申請學(xué)位級別博士專業(yè)名稱森林經(jīng)
2、理學(xué)研究方向遙感技術(shù)應(yīng)用論文答辯日期2011年6月中國·北京萬方數(shù)據(jù)DissertationfortheDegreeStudyonWetlandInformationExtractionusingMulti-angleHyperspectralCHRISImageDataCandidate:WeiWeiSupervisor:ProfessorLiZengyuanAcademicDegreeAppliedfor:Ph.D.Speciality:ForestmanagementDateofDefence:2011.6Degree-Conferring-Institution:Chines
3、eAcademyofForestry萬方數(shù)據(jù)獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得本研究生培養(yǎng)單位或其它教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。學(xué)位論文作者簽名：日期：年月日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解中國林業(yè)科學(xué)研究院有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，中國林業(yè)科學(xué)研究院有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本
4、人授權(quán)中國林業(yè)科學(xué)研究院可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。（保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書）學(xué)位論文作者簽名：導(dǎo)師簽名：年月日年月日學(xué)位論文作者畢業(yè)聯(lián)系方式工作單位：聯(lián)系電話：電子郵件：通訊地址、郵編：I萬方數(shù)據(jù)摘要濕地是指陸地上常年或季節(jié)性積水或過濕的土地與生長棲息于其上的生物種群構(gòu)成的獨特生態(tài)系統(tǒng)。濕地是重要的國土資源和自然資源，是地球上最富生物多樣性的生態(tài)景觀和人類最重要的生存環(huán)境之一。濕地光譜信息包含著濕地植被、土壤和水文等光譜特性，是各種光譜信息的綜合反映。其中，植被光譜不僅具有高度相似性和空間變
5、異性，而且更具有較強的時間動態(tài)性；不同植被的光譜隨時間的變化、觀測角度的不同具有明顯的區(qū)別。高光譜遙感在識別地表植被類型的細(xì)微差別上具有獨特優(yōu)勢，而不同角度的高光譜觀測更加能探測地表植被的方位信息，因此，利用高光譜遙感手段和多角度信息的識別作用，結(jié)合植被的時間動態(tài)特征，能更好的提高濕地植被類型的識別及濕地類型的分類精度。本論文利用歐空局PROBA衛(wèi)星上搭載的CHRIS高光譜成像儀，獲取試驗區(qū)多個角度的高光譜遙感影像，進(jìn)行濕地植被類型信息提取技術(shù)和濕地類型分類的研究，探索高光譜影像的多角度信息在典型濕地植被識別和濕地類型劃分中的應(yīng)用優(yōu)勢。論文的具體研究內(nèi)容及結(jié)論如下：（1）利用不同角度
6、的影像進(jìn)行植被指數(shù)的計算，將計算后的影像進(jìn)行融合，對濕地植被類型的信息提取有良好效果。本文先計算-36o影像的歸一化植被指數(shù)（NDVI），將計算后的影像與0o影像融合，采用SAM方法對融合后影像提取濕地植被類型信息。結(jié)合實地調(diào)查資料，利用混淆矩陣對植被信息提取結(jié)果進(jìn)行精度分析，計算得到較高的總體精度（92.23%）和kappa系數(shù)（0.9204）。（2）利用洪泛濕地?zé)o論在淹水期還是在枯水期，其典型濕地植被的優(yōu)勢種群分布不會發(fā)生改變的特點，本文通過提取試驗區(qū)典型濕地植物種群的分布，劃分洪泛濕地范圍，取得較好結(jié)果。（3）多角度影像的變換及波段組合，可提高濕地類型的分類精度。本文將+36o
7、影像的近紅外波段（940nm）、0o影像穗帽變換后的濕度圖像、-36o影像的可見光波段（461nm）進(jìn)行RGB組合，再采用支持向量機（SVM）方法進(jìn)行濕地類型分類，總體分類精度為92.52％，對比0o影像的分類精度（76.1%）而言，角度信息的利用有利于濕地類型分類精度的提高。關(guān)鍵詞：高光譜，濕地，CHRIS，多角度，植被指數(shù)，影像融合，光譜角填圖I萬方數(shù)據(jù)AbstractWetlandsareauniqueecosysteminearth,contain
