基于IDL的青海湖流域草地分類(lèi)及其生物量監(jiān)測(cè)遙感系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用.pdf

1、本研究是在國(guó)家“十二五”科技支撐項(xiàng)目子課題“青海湖流域草地參量反演關(guān)鍵技術(shù)研究”(2012BAH31B00)的經(jīng)費(fèi)支持下，以青海湖流域作為研究范圍，基于ENVI5.0/IDL8.2技術(shù)框架，自主開(kāi)發(fā)了“青海湖流域草地分類(lèi)及其生物量監(jiān)測(cè)遙感系統(tǒng)”。
　　本文針對(duì)遙感數(shù)據(jù)處理的特點(diǎn)和圖像可視化的相關(guān)特性，選取IDL作為“青海湖流域草地分類(lèi)及其生物量監(jiān)測(cè)遙感系統(tǒng)”的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言。針對(duì)系統(tǒng)的功能需求和實(shí)際開(kāi)發(fā)重點(diǎn)，對(duì)如何利用IDL草地遙感數(shù)據(jù)

2、的相關(guān)處理、數(shù)據(jù)的可視化分析和應(yīng)用等進(jìn)行了詳細(xì)的設(shè)計(jì)，對(duì)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路、技術(shù)路線和實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行了詳細(xì)的論述。結(jié)合IDL開(kāi)發(fā)平臺(tái)軟件設(shè)計(jì)技術(shù)，通過(guò)開(kāi)發(fā)實(shí)例，在系統(tǒng)用戶(hù)交互性、可視化效果和擴(kuò)展性方面進(jìn)行嘗試。最終取得以下成果:
　　(1)文章分析比較多種編程語(yǔ)言及平臺(tái)，選擇經(jīng)濟(jì)、便捷的ENVI+IDL二次開(kāi)發(fā)技術(shù)搭建系統(tǒng)。研究了IDL語(yǔ)言的特點(diǎn)，重點(diǎn)深入研究各種關(guān)鍵技術(shù)，分別了設(shè)計(jì)了主控模塊、草地遙感分類(lèi)模塊、植被指數(shù)計(jì)算模塊、草地生

3、物量計(jì)算模塊。系統(tǒng)能夠通過(guò)提取分析遙感數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)草地快速分類(lèi)，計(jì)算草地物量、覆蓋度、葉面積指數(shù)等草地參數(shù)，達(dá)到對(duì)草地快速監(jiān)測(cè)的目的。
　　(2)運(yùn)用了馬氏距離分類(lèi)、歐氏距離分類(lèi)、光譜角填圖法、最大似然分類(lèi)、決策樹(shù)分類(lèi)法對(duì)草地進(jìn)行遙感分類(lèi)。其中決策樹(shù)和最大似然法的分類(lèi)結(jié)果明顯優(yōu)于其它方法。其中最大似然法的分類(lèi)精度最高，達(dá)到77.8％。
　　分析了6個(gè)植被指數(shù)NDVI、RVI、DVI、EVI、MSAVI和SAVI與草地地上生物量

4、之間均存在著不同程度的相關(guān)性;其中，RVI與生物量之間的相關(guān)性最高(相關(guān)系數(shù)0.776)。比較以各種光譜指數(shù)為自變量建立的線性、對(duì)數(shù)、二次曲線和三次曲線回歸模型。通過(guò)分析比較，最后確定以RVI為自變量的三次曲線模型y=3.9852x3-17.661x2+70.785x+65.624精度最高，R2達(dá)到0.687，是青海湖環(huán)湖地區(qū)草地生物量監(jiān)測(cè)的最佳植被指數(shù)模型。
　　(3)系統(tǒng)搭建完成后，對(duì)青海湖流域的草地類(lèi)型及生物量進(jìn)行了計(jì)算，并

5、實(shí)現(xiàn)計(jì)算結(jié)果的快速可視化顯示。本系統(tǒng)具有友好的人機(jī)交互界面，操作簡(jiǎn)易。本系統(tǒng)集成了在草地研究中的常用的研究算法，有大量的提示信息，使研究人員不需復(fù)雜的專(zhuān)業(yè)軟件即可對(duì)草地遙感圖像快速處理。系統(tǒng)各功能模塊均能良好快速實(shí)現(xiàn)，包括草地遙感分類(lèi)模塊、植被指數(shù)計(jì)算模塊、草地生物量計(jì)算模塊等主要功能的實(shí)現(xiàn)。系統(tǒng)可視化效果較為理想。對(duì)影像做了2％線性拉伸，使得影像整體色調(diào)適中，符合人眼的視覺(jué)要求?？蓪?shí)現(xiàn)對(duì)圖像平移、縮放、鷹眼預(yù)覽、鼠標(biāo)取值等操作，方便圖