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

1、以遙感和GIS在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中的應(yīng)用為主線，主要開展以下3個方面的研究工作：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)測中的應(yīng)用研究；2)高時間分辨率遙感數(shù)據(jù)在草原生態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用研究；3)元胞自動機在地質(zhì)災(zāi)害現(xiàn)象模擬中的應(yīng)用研究。 報告共分六章，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)測進行研究；第五章分析高時間分辨率遙感數(shù)據(jù)在草原生態(tài)恢復(fù)工程監(jiān)測中的應(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關(guān)鍵問題——評價函數(shù)和特征子集搜索算法來介紹特征選擇算法的最新進展，并對特征選擇算法在高光譜遙感數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用進展進行歸納總結(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平臺實現(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)能力強以及能夠較好的保留細(xì)節(jié)信息等特點，此外，在處理不完整、不確定等問題時，比硬計算具有更好的效果。 3．基于高光譜數(shù)據(jù)的城市植被脅迫監(jiān)測。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-分類識別-模式分析的研究思路和框架，首先對廣州市的城市植被進行脅迫程度的遙感監(jiān)測分類、并在此基礎(chǔ)上對脅迫強度的空間格局和脅迫原因進行了分析，研究表明，城市植被受脅迫的強度呈現(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．高時間分辨率遙感數(shù)據(jù)在草原生態(tài)恢復(fù)工程監(jiān)測中的應(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．植被生長基準(zhǔn)響應(yīng)模型，并以此為依據(jù)運用相對殘差趨勢法識別出了處于恢復(fù)階段的草原區(qū)域。最后，將遙感監(jiān)測結(jié)果與羊單位統(tǒng)計資料進行對比分析，發(fā)現(xiàn)在縣級行政區(qū)域尺度上的平均恢復(fù)趨勢與基于羊單位和NPP構(gòu)建的放牧壓力趨勢具有較好的反