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1、 土地沙化论文：基于面向对象的高分辨率遥感影像土地沙化调查【中文摘要】本文选择青海省玛多县为土地沙化监测的典型研究区,影像数据来自美国的QuickBird遥感卫星,经度范围980412.9981042.28,纬度范围34425.9344729,面积为100平方公里,影像的过境时间是2007年8月,全色段空间分辨率为0.61m,多光谱空间分辨率为2.44m,影像数据共有四个多光谱波段,分别为:B(450520nm)、G (520600nm)、R (630690nm)、NIR (760900nm)波段。由于分辨率较高的全色波段数据为黑白影像,包含的光谱信息量较少,本文选择全色和多光谱波段融合进行研
2、究。经辐射定标、大气校正图像融合、几何纠正处理后再进行面向对象分类。在研究中采用了QuickBird高分辨率遥感影像,应用面向对象技术方法对研究区进行了土地沙化分类分级,提取沙化信息,达到了较好的分类精度。此方法与人工解译相比,大大提高了工作效率,具有重要的推广应用价值。【英文摘要】In this paper, the author chooses MaDuo county of Qinghai province for Sandy Desertification monitoring.It is the typical study area, and the data is the Quic
3、kBird that the American satellite image data of remote sensing.The Longitude range is 980412.9981042.28.The latitudes is 34425.9344729. The area is 100 square kilometers; the transit time is in August 2007. Full-color segment space is 0.61 m, and the Multi-spectral resolution is 2.44 m. Image data h
4、ave four Multi-spectral bands,the respectively regions is: B (450 520nm), G (520 600nm), R (6.3 690nm), NIR (7.6 900nm) bands. Due to the high resolution full-color band data is black and white images, including less spectral information. This paper merge more full-color and Multi-spectral bands. Th
5、rough mergging of radiation calibration, atmospheric correction, mixing bands of the image, geometric correction, after that process the object-oriented classification.In the study used the QuickBird high-resolution remote sensing image,and apply the object-oriented technology method in the study ar
6、ea .ECognitiong classification software on the Sandy Desertification classification, extracted the desertification information classification, and obtain a good classification accuracy. This method compared with artificially interpretation, which greatly improved the extracted by remote sensing imag
7、e the speed of desertification information.【关键词】土地沙化 高分辨率遥感影像 面向对象 QuickBird【英文关键词】Sandy Desertification High Resolution Image Object-Oriented QuickBird【目录】基于面向对象的高分辨率遥感影像土地沙化调查中文摘要3-4Abstract4第一章 引言7-151.1 研究土地沙化的目的和意义7-81.2 遥感技术方法在土地沙化调查中的优势8-101.3 高分辨率卫星遥感的特点10-111.4 面向对象分类方法产生的背景11-121.4.1 高分辨率遥
8、感影像的发展11-121.4.2 空间地理信息数据库的发展121.5 高分辨率遥感影像分类的国内外研究现状12-151.5.1 基于像元的分类方法12-131.5.2 面向对象的分类方法13-15第二章 研究区概况15-192.1 地理位置15-162.2 地质地貌162.3 气象条件16-172.4 土壤植被172.5 河流水文17-182.6 社会经济概况18-19第三章 遥感影像预处理19-243.1 辐射定标19-203.2 大气校正203.3 图像融合20-213.4 几何纠正21-243.4.1 选择控制点21-223.4.2 建立整体映射函数223.4.3 重采样内插22-24第
9、四章 遥感信息提取24-394.1 影像解译的基本概念24-284.1.1 地理单元和遥感信息单元24-254.1.2 遥感影像分析尺度25-264.1.3 影像语义和影像对象间的相互关系26-274.1.4 影像分割27-284.1.5 模糊分类系统284.2 遥感信息提取方法比较28-294.3 面向对象分类方法提取遥感信息技术路线294.4 研究区域信息提取方法29-374.4.1 沙化土地分类系统及定义29-314.4.2 地物信息提取标志31-334.4.3 多尺度遥感影像分割33-354.4.4 研究区的模糊分类过程35-374.5 研究区域土地沙化类型分布状况37-39第五章 精度验证39-43第六章 结论43-446.1 创新点436.2 展望与不足43-44参考文献44-48
