论文研究-基于Landsat-7遥感图像的鄱阳湖生态区湿地监测 .pdf

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基于Landsat-7遥感图像的鄱阳湖生态区湿地监测,邱晓红,邓泓,鄱阳湖生态区湿地是抵御洪水、改善气候,实现鄱阳湖生态区可持续发展的重要功能区域,湿地监测是保护和开发利用的基础。本文讨论了�
国科技论文在线 ttp:/www.paper.edu.cn 库、居民点附近水塘等地采样的清水,浑水,浊水三类。这样选取的样点和类型,对都阳湖 区的湿地及其地表纵横的水体和植被具有充分的代表性,所得的计算、分析和比较结果才可 靠。对清水、浑水、浊水、草洲、沙滩、泥滩、水稻口、居民地等各类型的TM各波段的影 像光谱值数据进行分析,建立其在各波段的平均值及标准差表,从而方便计算机判读。 遥感图像修补技术 设I为—幅破损图像,破损区域为Ω,破损区域边界△Ω(如图1黑色区域的边界所示) 对边界上的每一点计算填充优先级,按优先级的从大到小的顺序依次填充边界各点,待填充 完条边界后,再重新计算新的边界,按同样的方法根据优先级顺序填充,直到将整个破损 区域修复完毕。在填充待修复点时,要求充分利用待修复点周围的凵知信息。将待修复点的 像素值用邻域各点像素值加权求和进行估算,邻域中各点的杈值由它们与待修复点之间的相 似程度来确定。 图1破损图像修复原理示意图 Fig 1 Diagram for repairing the da 填充优先级 考虑到一个像索值的淏差可以传播到其他像素,所以填充的顺序很重要。在此使用文献 的方法,先对破损区域的边界点进行优先级计算。给定边界上的点pp∈△),以p为 中心ε为半径可以确定一个方片y,p点的优先级P(p)由下式给出: P(p)C(p)D(p) 其中C(p)为置信因了,D(p)为数握因了,分别定义如下: C(p) q∈vnn(r-9) (2)D(P)= 其中,v2|是v,的面积:a为归一化因子(对」典型的灰度图像=255);mn是边界△在 p点的单位法向量:V是图像等值线的方向。初始时vp∈9,C(p)=0;vp∈g,D(p)=1 置信因子c()是对p点周围已知信息的一种信计,p点周围的已知信息越多,其优先杈越大 数据因子D(p)用ρ点等值线方向与边界法线方向的内积来衡量,两者夹角越小,优先权越 大 为避免误差的逐级加大,采用从外层向内层逐步推进的填充方法。在计算边界上所有点 的P(p)之后,按P(p)值由大到小的顺序填充各点。将条边界填充完毕后,再计算新 的边界,直到将整个破损区域填充完。 3 国科技论文在线 ttp:/www.paper.edu.cn 线性及双线性插值填充 确定好填充优先级,因为道路及地表植物一般是成片或有方向性延展的,在图像表现为 图像笭值线的方闯,所以对遥感图像的处理可以先采用线性插值,然后采用双线性插值。而 实际上, Landsattm影像精度为30m×30m而 Landsat -off糢式每一扫描行间隙最大缺尖20点, 所以客观上可以通过内插或外推获得恢复更多成片景观数据。 如果认为道路、河流等地物的图像灰度沿着其走向是不变的,或者在两个像素之闫是 线性变化的,就可以使用线性插笮弥补其中缺失的数据。线性插值使用原图中两个值来构造 所求坐标处的值,即如果知道了两点x,x2的函数值(xo),(x2),求x处的值x),其公式为: f(x)=f(x0)+ f(x,)-f(x) x 通过前面一节确定的填充优先级,对优先级别高的点訫可以通过该公式计算并填充相应 点灰度值。 但对」优先级别不髙的点,即无法找到等值线方向的区域,为了兼顾其他点的变化,即 将线性插值扩展到二维的情况,即采用双线性插值( Bilinear Interpolation,已知g、g2、g3、 g4四点的灰度,要求g点的灰度,可以先在水平方向上由g1、2线性插值求出g5,83、g4线性 插值求出g6,然后在垂直方向上由g、g线性插值求出g。其计算公式为4 g(u, v)=a+bu +cv+ duv 其中a,b,c,d为待定常数,利用四个角点的灰度佰g(j)、g(.j+1)、g(+1和g(+1,+1)可 计算四个待定常数的值,计算公式为其中,a=g(i,j,b=g(i+1,j)-g(,j, C=gj4)g/.d=g(i)+g(+1,j+1)-g(,j+1)-g(+1,)。 遥感图像最佳波段融合技术 信息量 利用遥感影像提取信息首先要对遥感多光谱信息进行统计分析,其标准差 亮度差反映灰度值的变化程度为最大克度值减去最小亮度值: (8) 均值则表征图像中地物的屮均反射强度: 对所有的波段统计值后按照从大到小顺序排列,从而有利于最佳波段的选择和判断。 相关系数计算 多光谱影像各波段包含的地物信息量多寡不一。相关系数就反映了各波段之间的这种重 叠与分异的相关程度。用相关性较小的波段图像进行合成,信息冗余小,可以消除各波段间的 相互十扰提高图像的质量。波段的相关系数由相关系数公式求得 4 国科技论文在线 ttp:/www.paper.edu.cn R 式中R为波段间的相关系数;S和S分别为图像i波段和j波段的标准差;S为第段与 第)波段的协方差,公式为: ∑(x-x) (11) 其中i,j=1,2,3.4,5,7为波段数,κ为第i波段的第k个象元灰度值,x;为第i波段的光 谱灰庋均值:为第j波段的第k个象元灰庋值:片为第j波段的光谱灰庋均值;k=1,2,3,n 为实验样区的象元数 指数 依据图像数据的标准差越大,所包含的信息量也越多,而波段的相关系数越小,表明各波 段的图像数据独立性也就越高信息的冗余度也就越小56,提出最佳指数OF的方法。它将 标准差和相关系数有效地统起来提供了图象质量判断的依据。数学衣达公式为 OIF (12 R 式中的S为第个波段的标准差,R;为、两个波段的相关系数 修正指数 最佳指数方法虽然计算方法简单,但由于标准差越大包含的信息量越大,主要是基于正 态分布的假定,而实际上同一区域地物反射的光谱并不是正态分布的,如鄱阳湖区域水的反 射凸大多数。所以要考虑其有偏性。即提出修正公式: ∑(-=)S Ol (13) R 其中κ;为均值τm为地物反射最多的像素值 蓝藻等污染物监控 含有水体信息敏感的可见光近红外波段,适合于水体水质监测。通过聚类分析可以知道 水体中主要含有哪几种水质指标。藻类由于受到悬浮物的影响,藻类污染区以及泥沙和藻类 混合区的光谱具有明显的叶绿素光谱,其特征峰值主要集中在0.6-0.7/m处。将近红外波 段影像进行密度分割,如发现湖区灰度值介于80~161之间则包含有较多蓝藻覆盖的水体 国科技论文在线 ttp:/www.paper.edu.cn 鄱阳湖生态区湿地多波段数据的分析 多光谱数据统计结果 信息量统计 对鄱阳湖生态区湿地范围的遥感数据统计处理,以LE71210402010070EDC00数据为例, 获得其多泼段光谱统计特征(表1)。 表TM各波段原始影像光谱信息量统计表 ab. 1 The statistics of the hyper spectrum characteristics in study area TM1 TM2 TM3 TM4 TM5 TM7 最大值188 173 218 255 255 最小值2 2 2 亮度差185 l71 l69 253 253 中值52424050 均值514141.3239.82466138432639 标准差59375711061403173213.04 Nmax 52 41 51 从表1中可以看出 (1)标准差由大到小的排列顺序是:TM5>TM4>TM7>TM3>TM2>TM1 (2)亮度差由大到小的排列顺序是:TM7=TM>1M3>TM>TM2>TM4; 由(1)(2)分析比较,只能知道单波段5、7、3、4信息较丰富,但很难由上述信息量数 据选出所需的最佳波段因此必须进行波段的相关性分析。 相关性分析 据相关系数公式(9)计算出研究区各波段的相关系数矩阵(表2)。 表2波段间相关系数矩阵表 Table 2 The correlation matrix among the bands of the spectrum characteristics in the study area 波段TMTM2TM3TM4TM5TM7 TMI TM209845 TM30.9530.9787 TM40.87230.86940.858 TMS0.78580.78590.8024090551 IM70.787807943082530.87230.97621 从表2可以得出 (1)3个可见光波段(即第1,2,3波段)之间的相关性都很高,尤其是1,2波段及2,3段之 间。表明3个可见光通道取得的信息彼此重叠很多 (2)2个中红外波段(即第5,7波段)之间的相关性也很高。可见,5,7波段的信息也有极人的 相似性。 (3)第4波段相当特殊,与其它各波段之间的相关系数都不高。 由此可见据此并不能完全判定哪几个波段是最佳波段。 国科技论文在线 ttp 指数及修正指数 根据公式(12),(13)计算出O指数及修正O/F指数如表3所示意 表3OIF指数及其排序表 Tablc. 3 Thc olf index and thcir rand 波段标准差相关系数OIF指数排序修正 组合求和 求和 IF指数 3454240231.283330506131.4267 1.377322327 28.7941 3574141161.301931807 328.7973 2453891381.280430.39194291136 34738.12081.2778298332525.9332 25737.92311.2782296691626.9526 14537.27931.2818290836727.7993 15736.28861.2749284639825.7328 23535.941 1.283528.0023 27.3629 24734.6323126827.31251023.7347 13534.30651.270627.00021126.3468 1473299781.266226060512224701 23731.65951.299224.36941321.5054 23432.65021.353124.13081422.7376 12530.8181.278124.11241523.8123 23.40 13431.01571.341723.11761721.7054 1272653651.283320678318181197 12427.52721.363120.194619191323 12324.554414581 16.84 20164066 10 b 1 b2 b3 b5 b7 100 gray value 图2鄱阳湖地物各波段灰度值与像素数目关系图 Fig 2 Thc rclationship bctwccn object imagc gray valuc and its pixcs 从表3中可以看出345、457、357、245的OF指数较高,是理想的候选波段,但它们OIF指 数非常相近,尤其345与457此两组,仅相差0.7,难于直接判断哪个最好。但由修正的OIF指数, 345明显好于457。实际上由相关性分析,5,7两波段信息相关性强,说明457组合并个是最 佳的波段组合。如果进一步分析鄱阳湖区域地物各波段灰度值与像素数目关系图如图2所示, 3,4,5波段的图像数据分布较大范围,较明显地区分各地物。4波段处则最大限度地将水体 (研究对象)与其它地物区分开米 经过目视效果反复比较将4波段赋予红色、5波段赋予绿色、3波段赋予蓝色,合成的彩色 国科技论文在线 ttp:/www.paper.edu.cn 图像(图3,图4)作为分类图像,图3为木修补的图像,图4是经过修补算法后形成的合成图象, 比较图3和图4,可以看出,对图3的缺损部分,能够进行有效修复。与传统的432波段合成图 像(图5)相比,453合成的图像包含的地物信息丰富,各地物纹理清晰色调区分较大,易于判读 和解译,是较为理想的波段组合 图3鄱阳湖韶分区域435波段图像合成图 Fig 3 The Poyang Lake Part Composition Image Based on band 4, 3, 5 图4鄱阳湖部分区域435波段图像修补后合成图 Fig 4 The Poyang Lake Part Composition Image Repaired Based on band 4, 3, 5 国科技论文在线 ttp:/www.paper.edu.cn 图5鄱阳潮部分区域432波段合成图 Fig. 5 The Poyang Lake Part Composition Image Based on band 4, 3, 2 结论 木文分析研究了利用高分辨率的可见光、热红外、微波等卫星遥感多谱段数据可以进行 鄱阳湖生态区湿地資源调查、湿地景观图像数据处理技术,讨论了结合GIS建立湿地数据斥, 利用遥感数据对水体及地衣含水量的敏感性,研究湿地的边界氾围及面积变化等情况的分析 方法,为利用时间系列的遥感数据对湿地退化、恢复与重建进行动态变化监测、优化管理和 汏策,实现湿地的可持续利用提供了计算机辅助决策工具。 参考文献 [1]潘晓华上编。鄱阳湖生态经济区农业与生态可持续发展战略硏究[M。北京:屮国农业出版社。2010 [2]邱晓红,邓泓,余鹰,鄱阳淜生态经济区可持续发展决策支持系统硏究[A],江西衣业大学鄱阳湖生态 经济区建设论坛论文集C],南昌:鄱阳湖流域农业与生态工程技术中心,2010。64-72 [3]寿敬文,陈雪,马建文等.采用ALR算法对 Landsat7图像缺行修复的应用研究[J.光电子·激光,2006, 17(3):368-371 [4]田晓红,林友明, Landsat-缝隙数据恢复的算法研究[.计算机仿真,2007, 24(12):5961 l5」姜小光,长耀,工成成像光谱数据的光谱信息特点及最佳波段选取——以北烹顺义区为例山干早区 地理,200023(3):217 [6]张韬;吕洪娟;孙美霞;妄慧君遥感多光溍教据在内蒙古内部湿地监测中最佳波段选取的应用硏究一以乌 梁素海域为例,干早区资源与环境2007,21(4):102-106 [7 Criminisi A Pcrcz P Toyama K Rcgion filling and object rcmoval by cxcmplar-bascd image inpainting] IEEE Trans Image Process. 2004 Sep; 13 (9 ): 1200-1212 [8]颜梅春,李耀曾。 ASTER卫星影像在太湖水质空间分异分析中的应用]。水资源侏护2007,23(6) 28-3 9

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