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红树植物光谱特征和红树植物的遥感图像分类研究

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目录

摘要

ABSTRACT

第一章 遥感技术在红树林生态监测与研究中的应用概述

1.1 课题研究背景

1.2 遥感信息源的选择和主要的信息识别方法

1.3 卫星遥感技术在红树林生态监测与研究中的应用内容

1.4 本研究设想

1.5 论文组织框架

第二章 研究区概况与数据获取

2.1 研究区概况

2.2 地面实测光谱数据获取

2.3 图像分类试验使用的遥感数据

第三章 红树植物波谱特征分析

3.1 红树植物的波谱特征

3.2 白骨壤、秋茄、桐花树叶冠光谱曲线的比较

第四章 遥感图像分类处理方法

4.1 遥感图像分类基本原理

4.2 遥感图像分类的原则和步骤

4.3 遥感图像分类方法

4.4 多源遥感数据融合技术

4.5 遥感图像分类发展趋势

第五章 图像分类试验

5.1 遥感图像的预处理

5.2 遥感图像目视判读

5.3 归一化植被指数(NDVI)

5.4 基于多源遥感影像融合的监督分类实施

5.5 分类精度评估

5.6 研究区域 Quick Bird 卫星遥感图片的目视解译

第六章 结论和展望

6.1 结论

6.2 创新点

6.3 不足与展望

参考文献

附录

附录 A 地面光谱采样点的地理坐标及对应的红树类型

附录 B 监督分类常用判别函数

附 录 C

致谢

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摘要

遥感技术是近年来发展起来的对红树林生态监测的关键技术。本文以福建九龙江口红树林的自然保护区部分地区为研究区域,探讨了利用遥感技术进行红树植被分类的流程和方法。在总结归纳了红树林生态监测中的卫星遥感技术方法后,针对红树植被遥感分类方法普遍存在对图像要求较高而分类精度差等问题,首先进行大量野外实地调查和严格的实测光谱分析,探讨基于SPOT-5和Landsat TM卫星遥感影像融合,并借助全球定位系统(GPS)定位仪实地定位精确选择训练区,同时通过研究不同红树植物种类光谱间波段特征差异,构造新的波段变量,采用多步骤分类方法,对研究区域的3种红树林植物种类进行图像分类。主要研究内容如下:(1)以九龙江口红树林自然保护区的海滩红树林秋茄[Kandelia candel (L.) Druce ]、桐花树( Aegiceras coniculatum Blanco. )、白骨壤[ Avicennia marina (Forsk) Vierh. ]的实地现场冠层光谱测量为依据,通过分析比较这几种红树植物的冠层反射波谱,探讨了基于地面光谱数据的红树光谱特征及其差异。(2)采用SPOT-5卫星和TM卫星遥感数据为遥感信息源,对遥感图像进行几何精校正、融合、切边、光谱增强、彩色合成等一系列技术处理,得到RGB432,RGB543彩色合成图像。(3)通过全球定位系统(GPS)定位仪实地记录的样本和实地调查资料,并结合融合遥感图像目视解译判读,在遥感影像上,利用准确的界线建立训练区,分别选取三种红树植物类别的训练样本,通过反复调整,使其能够代表每个类别的光谱特征差异和分布区域特征。(4)通过构造新的波段变量,选择不同的最佳波段组合,在ERDARS IMAGINE遥感信息处理平台上采用多步骤分类方法对3种红树植物种类实现了遥感图像分类,并与多波段组合单步骤监督分类结果进行比较,结果表明新的方法提高了分类精度,具有较好的适用性。(5)应用不确定性分析,计算分类总精度和kappa值等方法对两种遥感分类效果进行评价。多步骤监督分类精度优于常用的多波段组合监督分类。

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