基于多時相TM影像的波段運算分類方法研究——以鄯善庫木塔格沙漠為例.pdf

1、隨著全球經濟的不斷發(fā)展,生態(tài)環(huán)境問題日漸突出。其中,沙漠化是當今備受國際社會關注的最嚴重的生態(tài)環(huán)境問題之一。由于沙漠本身的獨特性,使得沙漠變化監(jiān)測存在較大局限性。近年來,隨著遙感技術的不斷發(fā)展以及其獨特的優(yōu)勢,被越來越多地應用到沙漠化土地監(jiān)測中。本文的主要研究內容是:以鄯善庫木塔格沙漠實驗區(qū)的Landsat TM影像為數據源,重點研究TM影像適用于該沙漠地區(qū)的分類方法,進而確定沙漠的范圍以及進行時間序列變化檢測。本文的主要研究內容如下:

2、
　　(1)針對原始遙感影像進行數據預處理,主要包括幾何校正、影像裁剪、最小噪聲分離。
　　(2)采用最大似然法、支持向量機、迭代自組織數據分析法、NDVI指數和MSAVI指數對鄯善庫木塔格沙漠影像進行分類,進而對分類結果精度進行定性評價;
　　(3)通過對TM遙感影像分析發(fā)現:鄯善庫木塔格沙漠區(qū)域在原始 TM影像藍綠波段(1波段)上有強烈的吸收效果,熱紅外波段(6波段)上有強烈的反射效果;在經過 MNF處理后的影像中

3、,該沙漠區(qū)域在1、2波段有明顯的吸收反射差異;鑒于這一明顯差異特征,本文提出三種波段運算指數—沙漠指數、歸一化沙漠指數、修正的土壤調節(jié)沙漠指數,以1995年影像為例分別對原始遙感影像和經過MNF處理后的影像利用三個指數進行相關實驗,從中找出最優(yōu)指數。接下來運用實驗所得最優(yōu)波段指數進行四個時相(1995年、2000年、2005年、2010年)的分類提取。
　　(4)分別采取混淆矩陣和統(tǒng)計面積分別對最大似然法、支持向量機和MSADI指