基于諧波分析和線性光譜模型的土地覆被遙感反演研究——以河北平原區(qū)為例.pdf

1、中圖分類號：K903UDC：900密級：公開學校代碼：10094碩士學位論文(學歷碩士)基于諧波分析和線性光譜模型的土地覆被遙感反演研究一以河北平原區(qū)為例EstimationofLandCoverClassificationUsingHarmonicsAnalysisandLinearSpectralMixtureModel：ACaseStudyofHebeiPlainArea研究生姓名：張連獅指導教師：王衛(wèi)教授學科專業(yè)：自然地理學研究

2、方向：資源評價與可持續(xù)利用論文開題日期：2012年l0月10日摘要土地利用／覆被分類是研究土地利用／覆被變化的基礎數據和關鍵環(huán)節(jié)。隨著遙感科學理論的發(fā)展和應用領域的深入，利用遙感技術獲取地物目標特征信息已成為現代地學研究及其相關科學研究的重要手段。傳統(tǒng)分類方法主要依據計算機對分類特征波段的數理統(tǒng)計信息，是基于像元光譜特性統(tǒng)計的硬分類。對于中、低空間分辨率的遙感數據來說，在區(qū)域尺度上絕大多數像元是包含若干個類別的混合像元。若對其采用硬分類

3、方法，則無法避免因混合像元而引起的錯分、漏分現象，降低了地物類型面積估算的精度。植被指數時間序列曲線是由時間序列數據構成的離散時間信號，它隨地表覆被類型的不同而不同，在時間上呈現出與植被生物學特征相關的季節(jié)性變化。植被指數時間序列數據量一般比較大，從中提取特征信息需要特定的分析方法。諧波分析法是通過離散傅立葉變換將一定長度的時間序列數據分解成有限階諧波疊加的形式，通過余項、幅值和相位等諧波特征參數，定量化地反演植被覆蓋和季節(jié)性變化數據，

4、進行植被物候分析的有效手段。本研究以河北平原區(qū)為例，基于2011年1月1日一12月31日23個時相的250m分辨率植被指數16天合成產品MODIS增強型植被指數(EVI)建立土地覆被分類體系，經過數據拼接、波段提取、投影和格式轉換、研究區(qū)裁切等預處理過程，采用時間序列諧波分析法重構無云影像和提取各階諧波分量的幅值和相位，通過最小噪聲分離變換、純凈像元指數、刀維可視化分析等操作，確定研究區(qū)主要端元組分的特征波段，利用線性光譜模型獲得河北平

5、原區(qū)一年一熟耕地、一年兩熟耕地、園地及有林地、自然及人工陸地表面的豐度值，按照最大值法和二分法對MODIS像元和亞像元尺度的土地覆被進行遙感反演，最后對端元豐度和端元總量進行精度評價。評價結果表明，均方根誤差最大值為00178549，最小值為0000091，平均值為0000637，95％以上的均方根誤差都小于0003569。與河北平原區(qū)2010年土地利用統(tǒng)計數據比較，園地及有林地、水體(含鹽田)、人工陸地表面、自然陸地表面在像元尺度上的