基于多源遙感數(shù)據(jù)和GIS的生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)研究.pdf

1、以遙感和GIS在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用為主線，主要開(kāi)展以下3個(gè)方面的研究工作：1)高光譜分辨率遙感數(shù)據(jù)的預(yù)處理及其在城市生態(tài)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用研究；2)高時(shí)間分辨率遙感數(shù)據(jù)在草原生態(tài)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用研究；3)元胞自動(dòng)機(jī)在地質(zhì)災(zāi)害現(xiàn)象模擬中的應(yīng)用研究。 報(bào)告共分六章，第一章為前言，介紹研究所基于的背景；第二章到第四章分別對(duì)高光譜數(shù)據(jù)的特征選擇、濾躁、以及城市植被生態(tài)脅迫監(jiān)測(cè)進(jìn)行研究；第五章分析高時(shí)間分辨率遙感數(shù)據(jù)在草原生態(tài)恢復(fù)工程監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用

2、；第六章介紹CA在自然災(zāi)害現(xiàn)象中的模擬研究。 研究工作的主要內(nèi)容以及相關(guān)結(jié)論概述如下： 1．高光譜數(shù)據(jù)的特征選擇。首先圍繞特征選擇的兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題——評(píng)價(jià)函數(shù)和特征子集搜索算法來(lái)介紹特征選擇算法的最新進(jìn)展，并對(duì)特征選擇算法在高光譜遙感數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用進(jìn)展進(jìn)行歸納總結(jié)。然后，構(gòu)建封裝型的GA-SVM特征選擇算法，并以HYPERION高光譜數(shù)據(jù)為例，在ENVI-IDL平臺(tái)實(shí)現(xiàn)基于GA-SVM算法的SVM核參數(shù)設(shè)置和高光譜波段選

3、擇的同步優(yōu)化。 2．高光譜數(shù)據(jù)濾噪分析。征對(duì)原始高光譜數(shù)據(jù)由于存在大量噪聲從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)可靠性和結(jié)果精準(zhǔn)度大大降低的問(wèn)題，提出了一種基于粗集均值濾波的噪聲濾除算法，該算法與常用的高光譜數(shù)據(jù)MNF噪聲分離算法和低通濾波算法相比，具有較好的保邊去噪、誤差小、光滑性好、自適應(yīng)能力強(qiáng)以及能夠較好的保留細(xì)節(jié)信息等特點(diǎn)，此外，在處理不完整、不確定等問(wèn)題時(shí)，比硬計(jì)算具有更好的效果。 3．基于高光譜數(shù)據(jù)的城市植被脅迫監(jiān)測(cè)。以HYPERIO

4、N星載高光譜數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，基于指數(shù)提取-特征選擇-分類識(shí)別-模式分析的研究思路和框架，首先對(duì)廣州市的城市植被進(jìn)行脅迫程度的遙感監(jiān)測(cè)分類、并在此基礎(chǔ)上對(duì)脅迫強(qiáng)度的空間格局和脅迫原因進(jìn)行了分析，研究表明，城市植被受脅迫的強(qiáng)度呈現(xiàn)從城市中心向外逐漸減弱的梯度分布，在大塊綠地外圍呈環(huán)狀分布；城市植被受脅迫的程度與城市交通污染、人為干擾聯(lián)系比較大。 4．高時(shí)間分辨率遙感數(shù)據(jù)在草原生態(tài)恢復(fù)工程監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用研究。利用錫林郭勒草原地區(qū)1999-

5、2004的SPOT-VGT十天最大值合成NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù)，在求得各年NDVI年最大值(NDVI<,max>)的基礎(chǔ)上，通過(guò)搜尋各像元鄰域內(nèi)NDVI<,max>的最大值以及與之相應(yīng)的氣候因子，建立起像元尺度上的氣候．植被生長(zhǎng)基準(zhǔn)響應(yīng)模型，并以此為依據(jù)運(yùn)用相對(duì)殘差趨勢(shì)法識(shí)別出了處于恢復(fù)階段的草原區(qū)域。最后，將遙感監(jiān)測(cè)結(jié)果與羊單位統(tǒng)計(jì)資料進(jìn)行對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)在縣級(jí)行政區(qū)域尺度上的平均恢復(fù)趨勢(shì)與基于羊單位和NPP構(gòu)建的放牧壓力趨勢(shì)具有較好的反