基于ETM+遙感影像的農(nóng)作物生物質(zhì)含量提取方法的研究.pdf

1、能源是經(jīng)濟與社會發(fā)展的基本動力，隨著全球經(jīng)濟發(fā)展及世界人口的增長，必將使能源消耗持續(xù)增長。傳統(tǒng)的礦物能源不可再生的特性使人們在大量利用它的同時，積極尋找一種可以再生的替代能源。進入21世紀，世界各國更加重視發(fā)展利用可再生能源。我國是一個傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)大國，可作為能源用途的農(nóng)作物秸稈含量相當豐富，合理利用農(nóng)作物秸稈生物質(zhì)能源，對于我國開發(fā)可再生能源并逐步改變我國的能源結構具有十分重要的意義。因此，及時掌握區(qū)域農(nóng)作物生物質(zhì)含量的信息，對于制定合理

2、的開發(fā)利用決策是十分必要的。 1972年第一顆地球資源衛(wèi)星發(fā)射升空，遙感技術隨之迅速發(fā)展，遙感技術在光譜分辨率、空間分辨率、時間分辨率等各方面都有極大的進步，已經(jīng)形成高光譜分辨率、高空間分辨率、全天時、全天候、實時/準實時的對地觀測能力。遙感技術的發(fā)展為檢測農(nóng)作物生物質(zhì)含量提供了新的手段和方法。 隨著遙感技術的不斷發(fā)展，近年來利用遙感影像提取農(nóng)作物面積及生物質(zhì)含量成為人們關注的焦點。本文以南京市浦口區(qū)為研究對象，采用ET

3、M+數(shù)據(jù)對南京市浦口區(qū)農(nóng)作物生物質(zhì)含量進行提取。重點對遙感影像中農(nóng)作物面積的提取方法做了研究，深入探討了遙感影像最佳波段選擇方法、融合算法及分類算法。 本文主要的研究內(nèi)容和結論歸納如下： (1)獲取數(shù)據(jù)源及相關輔助數(shù)據(jù)，對研究區(qū)的影像進行幾何校正，得到經(jīng)過幾何校正的研究區(qū)的遙感影像。 (2)通過對所選南京市ETM+各波段標準差和相關性矩陣分析，提出一種基于OIF指數(shù)和類內(nèi)類間最小距離的最佳波段的選擇方法，并確定本

4、研究區(qū)農(nóng)作物提取的最佳波段組合是TM3、TM4、TM5。 (3)通過比較HIS、PCA、Brovey、HPF、小波融合等基本融合算法在Landsat-7影像融合中的融合結果，得出小波融合效果最好。 (4)傳統(tǒng)的WT-PCA變換融合算法只是對小波系數(shù)進行了簡單的替代融合，會導致部分的光譜和空間細節(jié)信息的丟失，針對此問題，本文提出一種基于光譜和細節(jié)補償?shù)腤T-PCA融合方法，并用實驗證明，利用該方法融合后的影像可以獲得較好的

5、融合效果。 (5)通過比較兩種非監(jiān)督分類算法的特點，選擇ISODATA算法對融合后的影像進行非監(jiān)督分類，初步確定地物類型。 (6)對初步確定的地物類型進行實地調(diào)查，將調(diào)查結果部分作為監(jiān)督分類模板數(shù)據(jù)，部分作為檢驗數(shù)據(jù)。 (7)利用監(jiān)督分類的方法對融合影像進行分類，結合研究數(shù)據(jù)具有正態(tài)分布的特點，確定用最大似然法作為監(jiān)督分類方法。 (8)利用分類后的各種農(nóng)作物像元數(shù)計算農(nóng)作物面積，得到南京市浦口區(qū)農(nóng)作物的分