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1、土地沙化論文：基于面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感影像土地沙化調(diào)查【中文摘要】本文選擇青海省瑪多縣為土地沙化監(jiān)測的典型研究區(qū),影像數(shù)據(jù)來自美國的QuickBird遙感衛(wèi)星,經(jīng)度范圍98°04′12.9″～98°10′42.28″,緯度范圍34°42′5.9″～34°47′29″,面積為100平方公里,影像的過境時間是2007年8月,全色段空間分辨率為0.61m,多光譜空間分辨率為2.44m,影像數(shù)據(jù)共有四個多光譜波段,分別為:B(450～520nm)、G(520～600nm)、R(630～690nm)、NIR(760～900nm)波段。由于分辨率較高
2、的全色波段數(shù)據(jù)為黑白影像,包含的光譜信息量較少,本文選擇全色和多光譜波段融合進行研究。經(jīng)輻射定標、大氣校正圖像融合、幾何糾正處理后再進行面向?qū)ο蠓诸?。在研究中采用了QuickBird高分辨率遙感影像,應(yīng)用面向?qū)ο蠹夹g(shù)方法對研究區(qū)進行了土地沙化分類分級,提取沙化信息,達到了較好的分類精度。此方法與人工解譯相比,大大提高了工作效率,具有重要的推廣應(yīng)用價值。【英文摘要】Inthispaper,theauthorchoosesMaDuocountyofQinghaiprovinceforSandyDesertificationmonitoring.
3、Itisthetypicalstudyarea,andthedataistheQuickBirdthattheAmericansatelliteimagedataofremotesensing.TheLongituderangeis98°04′12.9″—98°10′42.28″.Thelatitudesis34°42′5.9″—34°47′29″.Theareais100squarekilometers;thetransittimeisinAugust2007.Full-colorsegmentspaceis0.61m,andtheMul
4、ti-spectralresolutionis2.44m.ImagedatahavefourMulti-spectralbands,therespectivelyregionsis:B(450~520nm),G(520~600nm),R(6.3~690nm),NIR(7.6~900nm)bands.Duetothehighresolutionfull-colorbanddataisblackandwhiteimages,includinglessspectralinformation.Thispapermergemorefull-color
5、andMulti-spectralbands.Throughmerggingofradiationcalibration,atmosphericcorrection,mixingbandsoftheimage,geometriccorrection,afterthatprocesstheobject-orientedclassification.InthestudyusedtheQuickBirdhigh-resolutionremotesensingimage,andapplytheobject-orientedtechnologymet
6、hodinthestudyarea.ECognitiongclassificationsoftwareontheSandyDesertificationclassification,extractedthedesertificationinformationclassification,andobtainagoodclassificationaccuracy.Thismethodcomparedwithartificiallyinterpretation,whichgreatlyimprovedtheextractedbyremotesen
7、singimagethespeedofdesertificationinformation.【關(guān)鍵詞】土地沙化高分辨率遙感影像面向?qū)ο驫uickBird【英文關(guān)鍵詞】SandyDesertificationHighResolutionImageObject-OrientedQuickBird【目錄】基于面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感影像土地沙化調(diào)查中文摘要3-4Abstract4第一章引言7-151.1研究土地沙化的目的和意義7-81.2遙感技術(shù)方法在土地沙化調(diào)查中的優(yōu)勢8-101.3高分辨率衛(wèi)星遙感的特點10-111.4面向?qū)ο蠓诸惙椒óa(chǎn)生的背景
8、11-121.4.1高分辨率遙感影像的發(fā)展11-121.4.2空間地理信息數(shù)據(jù)庫的發(fā)展121.5高分辨率遙感影像分類的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-151.5.1基于像元的分類方法12-1
