欧立业[1]2004年在《基于GIS与RS的干旱区土地利用/土地覆盖专题信息提取技术研究》文中指出土地利用/土地覆盖变化(LUCC)既是全球变化的原因,也是全球变化的结果,使得LUCC成为全球变化的一个研究热点。对于占全球陆地表面40%以上的干旱区,由于其具有成因复杂、类型多样、对环境变化敏感、变化过程快、幅度大、景观差异明显等特点,是全球变化特别是LUCC研究的重要场所。土地利用/土地覆盖数据的获取是研究LUCC的重要基础工作。随着遥感技术的飞速发展,通过遥感提取土地利用/土地覆盖专题信息已成为LUCC研究必不可少的一步。 由于干旱区地表特征有别于东部湿润区,所以其图像处理及分类技术也具有特殊性;同时由于干旱区面积广大,又存在大片沙漠和高山等人迹罕至的地方,因此采用遥感与地理信息系统技术提取相关信息的应用潜力更大。但是目前遥感专题信息提取水平相对滞后,特别对于干旱区土地利用/土地覆盖专题信息的提取,大部分都是采用东部湿润区的方法,而采用传统方法提取的效果不是很理想。为了提高遥感信息在干旱区土地利用/土地覆盖的应用,提高遥感图像分类的精度是目前干旱区遥感应用的一个迫切要求。 本文以柴达木盆地东端作为研究区,以该地区的Landsat-7 ETM+(1999年)遥感图像、1:25万的土地利用图、1:10万的地形图以及实地调查资料为主要数据源,采用数据融合技术对ETM+的全色波段与多光谱波段进行融合,对最大似然法、纹理分析、BP神经网络等方法的分类结果进行比较分析,在此基础上从遥感与地理信息系统一体化的角度研究遥感图像分类问题,提出了GIS支持下基于知识的分层综合分类法,将遥感分类与GIS及知识的应用相结合的研究应用于干旱区土地利用/土地覆盖研究中,以此来方便、有效地提高分类精度。 本文的研究结论主要有以下几点: 1.对于ETM+数据的全色波段与多光谱波段的融合方法进行了比较分析。本文采取了IHS变换、Brovey变换、主成分变换以及SFIM变换等方法对其进行了融合,通过对结果的比较,最终确定把SFIM变换得到的融合图像作为进一步分析的主要数据。 2.根据研究区土地利用/土地覆盖特点,建立了适合于研究区的土地利用/土地覆盖遥感分类体系。对遥感图像进行判读分析,确定了它们在遥感图像上的解译标志。
朱明帮[2]2017年在《基于3S技术的都兰县土地利用变化及枸杞地光谱识别研究》文中研究说明土地利用是人类对土地长期、动态的利用、改造。土地利用变化不仅直接影响社会经济的可持续发展,同时还对当今生态资源环境产生重要的影响。研究土地利用变化对土地,特别是农业用地的综合利用以及协调经济生产和土地生态之间的矛盾有很大的作用。利用遥感和地理信息系统技术对土地利用进行综合研究仍是当下土地学科研究的热点之一。所以,本研究在都兰县2000~2015年的时间尺度范围内,根据土地利用分类标准,利用动态度、转移矩阵分析该区土地利用变化,在此基础上进一步尝试利用基于光谱信息的建模方法识别枸杞,辨别出枸杞地与其他相近地类的不同,从而得出都兰县枸杞的种植区域。结果表明:都兰县六种土地利用类型中,未利用地的面积最大,约占全县总面积的一半;未利用地和草地面积之和约占全县总面积的80%。2000~2015年间未利用地、农田面积逐年减少;草地、林地、建设用地面积增长明显;水域面积保持稳定;其中面积变化较大的是未利用地(减少506.97km2)、草地(增长316.85km2)以及林地(增长208.22km2)。在各类型转移变化矩阵中,林地转入率最大;未利用地、草地的转入及转出面积相对其他类型是比较大的,而水域与大部分类型均无转移关系。此外,利用全县植被覆盖情况对比全县土地利用现状,验证了植被覆盖区与草地、林地及农田分布大致相同。采集Landsat遥感影像以及野外实地测量的枸杞光谱信息,在ENVI软件下,在最小噪声分离(Minimum Noise Fraction)和纯净像元指数(Pixel Purity Index)方法的测算下,目标像元多为非纯净像元,这与实际上枸杞种植不能完全覆盖是一致的。再根据两者间光谱信息的关系并调用光谱信息散度(Spectral Information Divergence)和混合调谐匹配滤波(Mixture Tuned Matched Filtering)方法,建立两种模型。其中以实测数据与对应的影像数据建立方程模型,两者在数值上的关系是显着相关的,但在反演视图上表现可能受同谱异物及非纯净像元的影响。此外,基于SID和MTMF方法建立的模型在反演视图上可以较为清晰的反映出主要的枸杞种植区域,并能与未利用地、林地及农田等土地利用类型区别开来。
参考文献：
[1]. 基于GIS与RS的干旱区土地利用/土地覆盖专题信息提取技术研究[D]. 欧立业. 中国科学院研究生院（青海盐湖研究所）. 2004
[2]. 基于3S技术的都兰县土地利用变化及枸杞地光谱识别研究[D]. 朱明帮. 青海大学. 2017
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