基于HJ-1/CCD数据时间序列的土地利用/覆盖制图方法研究

摘要

土地覆盖是指土地表面的植被和人工建筑，土地利用则反映了人类对土地自然属性的改造。它们的分布和变化对于了解土地利用变化情况和后续土地资源利用政策制定具有重要的指导意义。随着科技进步和发展，尤其是航空航天和卫星技术的发展，遥感成为探测、分析、模拟土地利用/土地覆盖分类的有效手段。与以往的制图技术如野外实地调查等相比，基于遥感的土地利用/覆盖制图具有时效性强、覆盖范围大、精度高、节省各种资源等优势。
　　 在目前的中高分辨率遥感影像中，HJ-1/CCD同时拥有30m的空间分辨率和2天的时间分辨率，是土地利用/覆盖分类的优秀数据源。本文使用HJ-1/CCD数据，构造其归一化差异植被指数(NDVI)的时间序列来进行土地利用分类。针对作为试验区的水源地保护区，使用支持向量机(SVM)作为分类器对时间序列进行分类，并利用先验知识库对分类结果进行校正来获得更精确的结果。针对黑河中游灌区农田，根据不同类别农作物生长周期的不同所引起的NDVI变化趋势不同，利用不同时相NDVI影像进行运算并采用阈值法来进行作物的精细分类。
　　 最终的试验结果表明，以HJ-1/CCD数据的NDVI时间序列作为分类对象，使用支持向量机进行土地利用/覆盖分类，并利用已有的先验知识库进行校正的制图方法，与分类区域的实际情况基本一致，在大伙房水库地区分类精度为95.76％，Kappa系数为0.9423。与已有的历史土地利用图件相比，本文的土地利用/覆盖制图方法能够得到更好的结果。而针对黑河中游灌区的作物精细分类也表明，使用时间序列的方法提取更多类别信息是可行的，且结果基本满足需要。

目录

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摘要

第一章 绪论

1．1 背景意义

1．2 土地利用／覆盖遥感制图国内外研究现状

1．3 土地利用／覆盖分类方法介绍

1．3．1 非监督分类方法

1．3．2 监督分类方法

1．3．3 其它分类方法

1．4 土地利用／覆盖分类系统介绍

1．4．1 全球土地利用／覆盖分类系统介绍

1．4．2 我国土地利用／覆盖分类系统介绍

1．5 本研究总体技术路线

1．6 本章小结

第二章 分类数据的选择和预处理

2．1 遥感数据选择

2．1．1 HJ-1／CCD简介

2．1．2 HJ-1／CCD与其他传感器数据的比较

2．1．3 选择依据

2．2 几何校正

2．3 计算归一化指数

2．3．1 归一化差异植被指数(Normalized Difference VegetationIndex，NDVI)

2．3．2 归一化差异水体指数(Normalized Difference Water Index，NDWI)

2．3．3 归一化差异建筑指数(Normalized Difference Built-up Index，NDBI)

2．4 拼接和裁剪

2．5 本章小结

第三章 基于HJ-1／CCD数据时间序列的土地利用／覆盖制图方法

3．1 总体技术路线

3．2 试验区域简介

3．3 基于HJ-1／CCD数据时间序列的土地利用／覆盖分类

3．3．1 NDVI时间序列构造

3．3．2 Support Vector Machine(SVM)分类

3．3．3 使用先验知识库校正分类结果

3．4 分类结果验证及精度分析

3．4．1 验证方案

3．4．2 验证结果与分析

3．5 水源地土地利用图集

3．6 本章小结

第四章 基于物候信息的黑河中游灌区作物分类

4．1 黑河中游作物精细分类技术思路

4．2 黑河中游灌区及作物物候介绍

4．2．1 黑河中游简介

4．2．2 灌区主要作物物候信息

4．3 面向黑河中游精细分类的分类体系构建

4．4 根据作物生长周期差异的精细分类

4．4．1 分类方法

4．4．2 分类结果及验证

4．5 本章小结

第五章 结论和展望

5．1 主要研究工作

5．2 下一步研究方向

致谢

硕士在读期间的研究成果

参考文献