基于Landsat-8遙感影像的高亞洲地區(qū)冰湖提取方法研究

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1、碩士學(xué)位論文基于Landsat-8遙感影像的高亞洲地區(qū)冰湖提取方法研究作者姓名：趙航指導(dǎo)教師:陳方研究員張美美助理研究員中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所學(xué)位類別:理學(xué)碩士學(xué)科專業(yè):地圖學(xué)與地理信息系統(tǒng)研究所:中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所2018年6月TheResearchofGlacialLakeExtractionBasedonLandsat-8OLIImageryInHighMountainRegionofAsianAThesisSubmittedtoUniversityofChineseAcademyofSciencesinpartialfulfillmentof

2、therequirementforthedegreeofMasterofNaturalScienceinCartographyandGeographicalInformationSystemByHangZhaoThesissupervisor:ProfessorFangChenAssociateSupervisor:AssistanceProfessorMeimeiZhangInstituteofRemoteSensingandDigitalEarthChineseAcademyofSciencesJune,2018中國科學(xué)院大學(xué)研究生學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所

3、呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果。盡我所知，除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果。對論文所涉及的研究工作做出貢獻(xiàn)的其他個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明或致謝。作者簽名：日期：中國科學(xué)院大學(xué)學(xué)位論文授權(quán)使用聲明本人完全了解并同意遵守中國科學(xué)院有關(guān)保存和使用學(xué)位論文的規(guī)定，即中國科學(xué)院有權(quán)保留送交學(xué)位論文的副本，允許該論文被查閱，可以按照學(xué)術(shù)研究公開原則和保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)的原則公布該論文的全部或部分內(nèi)容，可以采用影印、縮印或其他復(fù)制手段保存、匯編本學(xué)位論文。涉密及延遲公開的學(xué)位論文在解密或延遲期后

4、適用本聲明。作者簽名：導(dǎo)師簽名：日期：日期：摘要摘要冰湖是自末次冰期以來，全球氣候逐漸變暖，冰川融化退縮，由于冰川作用和氣候作用所形成的一類湖泊。冰湖是高原地區(qū)重要的水資源，在高亞洲地區(qū)廣泛分布，包括阿爾泰，天山，昆侖山，喜馬拉雅山，藏東南等地區(qū)。近些年來，隨著全球氣候的變暖，導(dǎo)致冰湖面積擴(kuò)張、數(shù)量驟增，其伴隨的冰湖潰決災(zāi)害的發(fā)生頻次及危害程度也逐漸增加，這對下游區(qū)域的居民生命安全和財(cái)產(chǎn)安全帶來了極大威脅。因此，利用遙感影像準(zhǔn)確提取冰湖信息，實(shí)時(shí)監(jiān)測冰湖狀態(tài)，評估冰湖的潛在潰決風(fēng)險(xiǎn)，是探究高亞洲地區(qū)氣候變化與水資源響應(yīng)之間的關(guān)系、開展冰湖防災(zāi)減災(zāi)工作的重要依據(jù)之一。自上

5、世紀(jì)60年代以來，遙感技術(shù)不斷發(fā)展，由于具有空間分辨率高，覆蓋范圍廣，重訪周期短，易于觀測地表的特點(diǎn)，使得遙感技術(shù)在識別、提取、監(jiān)測冰湖的研究中表現(xiàn)出巨大的潛力。由于遙感影像中冰湖間光譜特征差異較大且冰湖面積較小，同時(shí)冰湖發(fā)育區(qū)內(nèi)存在與冰湖光譜相似的地物，目前仍缺乏有效大范圍提取冰湖信息的方法，因此，本研究基于Landsat-8OLI遙感影像，展開對冰湖提取算法的研究，包括冰湖提取的特征選擇，對傳統(tǒng)閾值分割算法和模糊聚類算法的優(yōu)化，并提出了基于“全局——局部”思路的改進(jìn)C-V模型(Chang-Vassemodel)冰湖提取算法TSCV(thresholdandsimpl

6、ifiedC-Vmodel)。本研究通過對遙感影像中冰湖信息的提取算法進(jìn)行研究，獲得以下成果及結(jié)論：1.針對冰湖的常見特征，包括波段反射特征，水體指數(shù)NDWI(normalizeddifferencewaterindex)特征，變換特征等23個(gè)特征，利用隨機(jī)森林和基于樹的方法進(jìn)行特征選擇實(shí)驗(yàn)，并考慮到Landsat波段數(shù)據(jù)的通用性及特征之間的相關(guān)性，最終將NDWI1作為冰湖的水體指數(shù)特征，并用于后續(xù)的冰湖提取實(shí)驗(yàn)。2.對兩類基于像素的方法——閾值分割法及模糊聚類法進(jìn)行優(yōu)化，并引入“全局——局部”的思路對冰湖進(jìn)行提取。傳統(tǒng)的單閾值分割法難以獲得全局的單一有效閾值，本實(shí)驗(yàn)將

7、最優(yōu)閾值迭代法引入冰湖提取中，通過多次迭代來確定每個(gè)水體單元的最優(yōu)閾值，以此提高圖像分割精度；而由于模糊聚類法難以對每一個(gè)冰湖單元進(jìn)行準(zhǔn)確的類別劃分，因此本研究將半監(jiān)督模型的思路引入到模糊聚I基于Landsat-8OLI遙感影像的冰湖提取研究類算法當(dāng)中，即利用少量標(biāo)記樣本輔助模糊聚類，以提高分類的精度。3.本研究在一種基于區(qū)域的模型——C-V模型中引入符號壓力函數(shù)，并保留梯度項(xiàng)，以簡化模型，減少運(yùn)算量，與“全局——局部”的思路相結(jié)合，提出了一種系統(tǒng)化的冰湖提取算法TSCV。TSCV是一種基于區(qū)域的模型，能夠根據(jù)區(qū)域內(nèi)的統(tǒng)計(jì)特征，有效識別弱