2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、土地沙化是我國當(dāng)前面臨的最為嚴(yán)重的生態(tài)問題之一,隨著社會的發(fā)展和人口的增加,環(huán)境壓力越來越大,土地沙化日趨嚴(yán)重。土地沙化不僅導(dǎo)致可利用的土地資源銳減,生態(tài)環(huán)境惡化,還造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失,使沙區(qū)人民的貧困程度進(jìn)一步加深。為此,及時了解沙化土地的現(xiàn)狀和發(fā)展變化趨勢,對于制定土地沙化防治戰(zhàn)略具有重要的意義。
  遙感技術(shù)的發(fā)展為土地沙化信息的獲取提供了新的技術(shù)手段,尤其為快速、準(zhǔn)確地獲取大范圍的沙化土地信息提供了可能。常規(guī)的遙感影像數(shù)據(jù)

2、的觀測模式無法隨地物環(huán)境的不同而進(jìn)行調(diào)整,從而限制遙感數(shù)據(jù)的應(yīng)用潛力。小衛(wèi)星智能觀測技術(shù)是近十多年發(fā)展起來的先進(jìn)對地觀測技術(shù),其觀測模式可通過地物環(huán)境的智能識別從而智能調(diào)整傳感器的積分時間和曝光量等參數(shù),極大地提升小衛(wèi)星數(shù)據(jù)在資源環(huán)境遙感監(jiān)測應(yīng)用方面的潛力。由于沙地反射率高,傳統(tǒng)的衛(wèi)星觀測模式無法根據(jù)地物環(huán)境的變化而調(diào)整遙感器的積分時間和曝光量因而使得沙化地區(qū)植被信息容易被掩蓋,而先進(jìn)的小衛(wèi)星智能觀測技術(shù)的發(fā)展,通過智能調(diào)整遙感器的積分

3、時間和曝光量,為沙區(qū)植被等復(fù)雜信息的提取提供了可能。
  本文以北京一號小衛(wèi)星(BJ-1)智能影像為數(shù)據(jù)源,選取渾善達(dá)克沙地及其周邊為研究區(qū),全面、系統(tǒng)地探討面向?qū)ο蟮纳郴畔⑻崛〉募夹g(shù),并與傳統(tǒng)基于像元的方法對比,研究基于面向?qū)ο蟮纳郴恋匦畔⑻崛〖夹g(shù),以期為大范圍沙化土地監(jiān)測提供一種有效的手段;同時對BJ-1智能觀測數(shù)據(jù)提取沙化土地信息的能力進(jìn)行評價,挖掘BJ-1智能遙感數(shù)據(jù)在沙化土地監(jiān)測方面的應(yīng)用潛力。論文的主要研究成果及結(jié)

4、論如下:
  1、利用面向?qū)ο蠓椒ê蛡鹘y(tǒng)最大似然法進(jìn)行沙化土地信息提取,研究結(jié)果表明面向?qū)ο筇崛∩郴恋匦畔ⅲ傮w精度達(dá)到83.80%,Kappa系數(shù)為0.76;而利用最大似然法總體精度為75.70%,Kappa系數(shù)是0.65。說明利用面向?qū)ο筇崛∩郴恋匦畔⒔Y(jié)果較為理想,為后續(xù)沙化信息提取深入研究提供參考。
  2、在面向?qū)ο筇崛∩郴恋匦畔⑦^程中,分別利用四種不同尺度層來提取不同地物類型特征,通過建立地物特征圖對目標(biāo)地物

5、的多種特征來選擇最優(yōu)特征(Ratio Green、Ratio Red、Mean nir、NDVI等)提取目標(biāo)地物,并建立分類決策樹來提取沙化土地信息,使得分類更加合理,從而獲得更高的分類精度。
  3、對BJ-1智能數(shù)據(jù)、常規(guī)數(shù)據(jù)和Landsat-5 TM影像數(shù)據(jù)沙化信息提取結(jié)果進(jìn)行精度評價對比,研究結(jié)果表明: BJ-1智能數(shù)據(jù)提取沙化信息總體精度為85.55%,Kappa系數(shù)為0.80,BJ-1常規(guī)數(shù)據(jù)提取信息總體精度為81.3

6、9%,Kappa系數(shù)為0.73,Landsat-5 TM數(shù)據(jù)提取信息總體精度為90.81%,Kappa系數(shù)為0.86。表明Landsat-5 TM影像數(shù)據(jù)提取沙化土地信息較為理想,BJ-1智能觀測數(shù)據(jù)次之,BJ-1常規(guī)觀測數(shù)據(jù)較差。
  4、從水體和鹽堿地信息提取方面,三種數(shù)據(jù)在信息提取的制圖精度均為97.06%,用戶精度為100.00%,三種數(shù)據(jù)均保持一致;在沙化信息提取方面,BJ-1智能數(shù)據(jù)在流動沙地、半固定沙地和固定沙地分別

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