基于风云卫星中分辨率数据的陆表水体提取方法研究

论文摘要

随着遥感的发展和普及,利用遥感影像准确、快速的提取陆表水体对陆表水体变化监测具有重要意义。风云卫星影像数据具有高时间分辨率、多波段等突出优点,是一种适合用来进行高频率陆表水体监测的重要影像数据。本论文以风云三号星中分辨率数据为研究对象,对陆表水体提取方法进行详细的研究,主要内容如下:（1）陆表水体提取方法研究。以鄱阳湖区域为研究区,采用单波段阈值法、水体指数法、知识决策树分类法、监督分类法、非监督分类法、基于离散粒子群的光谱匹配算法（SMDPSO）以及改进后的基于离散粒子群的光谱匹配算法（SMDPSO+LFE）对鄱阳湖的陆表水体进行提取,同时利用与风云影像时间相近的Landsat影像进行人工目视解译勾选验证样本,通过混淆矩阵的计算对上面几种方法进行分类精度评价。结果表明,SMDPSO+LFE的整体分类精度（OA）达到97.64%,Kappa系数达到0.95,陆表水体提取结果优于其余几种陆表水体提取方法,同时对于细小支流和离散陆表水体有更好的提取效果。（2）SMDPSO+LFE方法稳定性和敏感性分析。为了分析SMDPSO+LFE对于不同地域不同时间影像的陆表水体提取的稳定性,本文在全球选择八个以不同陆表水体类型,景观和地形为特征的测试地点,进行陆表水体的提取。通过对八个测试点陆表水体结果进行分析得到,八个地点的OA都高于94.5%,Kappa系数都在0.88以上,部分区域OA能达到99%,结果表明该方法能有效区分不同陆表水体和背景,稳定性好。为了分析SMDPSO+LFE中的参数对于该方法分类精度的影响,本文对该方法中的参考水体光谱、分块尺寸大小以及迭代次数的敏感性进行分析,结果表明当参考水体光谱从苏必利尔湖进行采样、分块尺寸大小为4*4像元以及迭代次数为2500次时有更好的分类效果和效率。（3）基于FY-3/MERSI数据的SMDPSO+LFE方法应用。本文将SMDPSO+LFE应用到2016年鄱阳湖地区的陆表水体提取和变化检测中,通过和其余学者2016年对应时间的GF-1影像陆表水体提取结果进行陆表水体提取结果对比,基于FY-3/MERSI和GF-1的陆表水体提取结果有相同的变化趋势,结果表明该方法能够对鄱阳湖研究区的陆表水体进行时序性提取,能够有效的检测鄱阳湖研究区的陆表水体变化。

论文目录

• 摘要
• abstract
• 第一章 绪论
•   1.1 研究背景与意义
•   1.2 国内外研究现状
•     1.2.1 水体提取方法研究进展
•     1.2.2 离散粒子群方法研究进展
•     1.2.3 线状特征增强方法研究进展
•   1.3 研究内容与论文框架
•     1.3.1 研究内容
•     1.3.2 技术路线
•     1.3.3 论文框架
•   1.4 本章小结
• 第二章 研究区概况及数据预处理
•   2.1 研究区概况
•   2.2 数据简介
•     2.2.1 FY-3 卫星数据
•     2.2.2 Landsat卫星数据
•     2.2.3 GoogleEarth数据
•   2.3 数据预处理
•     2.3.1 几何校正
•     2.3.2 辐射定标
•     2.3.3 裁剪
•   2.4 本章小结
• 第三章 陆表水体提取方法研究
•   3.1 水体光谱特征
•     3.1.1 水体成像机理
•     3.1.2 水体波谱特征
•     3.1.3 其他地物波谱特征
•   3.2 单波段阈值法
•     3.2.1 单波段阈值法的原理
•     3.2.2 单波段阈值法的模型建立
•   3.3 水体指数法
•     3.3.1 水体指数法的原理
•     3.3.2 水体指数法的建立
•   3.4 决策树分类法
•     3.4.1 决策树分类法的原理
•     3.4.2 决策树分类法的模型建立
•   3.5 监督分类法
•     3.5.1 监督分类法的原理
•     3.5.2 监督分类法的模型建立
•   3.6 非监督分类法
•     3.6.1 非监督分类法的原理
•     3.6.2 非监督分类法的模型建立
•   3.7 基于离散粒子群的光谱匹配算法提取陆表水体
•     3.7.1 基于离散粒子群的光谱匹配算法的原理
•     3.7.2 模型的建立
•   3.8 基于离散粒子群和线状特征增强的光谱匹配算法提取陆表水体
•     3.8.1 基于离散粒子群和线状特征增强的光谱匹配算法原理
•     3.8.2 模型的建立
•   3.9 本章小结
• 第四章 陆表水体提取结果及分析
•   4.1 陆表水体提取结果及精度验证
•     4.1.1 陆表水体提取结果
•     4.1.2 精度验证
•   4.2 稳定性分析
•     4.2.1 测试区
•     4.2.2 陆表水体提取结果
•   4.3 敏感性分析
•     4.3.1 标准水体光谱的敏感性分析
•     4.3.2 分块大小的敏感性分析
•     4.3.3 迭代次数的敏感性分析
•   4.4 变化检测
•     4.4.1 陆表水体提取结果
•     4.4.2 与高分一号影像提取结果对比分析
•   4.5 本章小结
• 第五章 结论与展望
•   5.1 结论
•   5.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间取得的成果

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 张雪茹

导师: 许文波

关键词: 风云卫星,陆表水体提取,离散粒子群,线状特征增强

来源: 电子科技大学

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 地球物理学,工业通用技术及设备,水利水电工程,自动化技术

单位: 电子科技大学

分类号: P332;TP79

总页数: 74

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