论文基于高光谱遥感影像技术土地覆盖监测是适合不知如何写遥感影像方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于卫星遥感影像图论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
摘 要：根据地表不同物质的光谱信息,高光谱遥感影像技术能够有效提升遥感探测的能力,因此被广泛的应用到农业生产、土地覆盖监测等方面.作为遥感技术应用的重要方面之一,高光谱遥感技术为土地覆盖分类监测提供了更加精确数据.因此如何借助高光谱遥感成像技术来实现对土地覆盖的精度识别,成为国内外研究的热点内容.
关键词：高光谱；遥感技术；土地覆盖
文章编号：1004-7026（2018）05-0122-01 中国图书分类号：P237 文献标志码：A
在农业生产中土地是最为核心的因素,无论对于农业生产还是生态保护,土地覆盖情况监测都具有重要意义,但是传统遥感技术无法实现对土地覆盖的宏观与动态监测.而高光谱遥感技术具有波段多、波宽窄、波段之间近似连续的特点,能够为土地覆盖提供更详实的信息.因此在土地覆盖监测中,能够有效避免出现“异物同谱”或者“同物异谱”的现象,提升土地覆盖监测质量.
1 土地覆盖高光谱遥感影像技术实验方法
1.1 一般资料
土地覆盖调查中选择甘南地区,调查时间在2016年9月.在高光谱所覆盖的区域内,选择了26个0.5m×0.5m大小的地面作为监测点.对目标区域的地表覆盖类型、植被情况等进行检测.其中样方中有草地覆盖20个,裸露土地样方为6个,水表样方1个.通过不同地表物光谱特点对土地覆盖情况进行分析.
1.2 地物标准波谱曲线获取
在初步獲取的HSI数据中,由于受到大气环境的影响较大,因此数据的精确度较差.因此为了消除这一影响,研究中借助ENVI软件,对所获取的高光谱数据进行大气校正等技术处理.首先是借助ENVI软件下的HJ的补丁直接读取HDF5数据,获取经过校正的数据.然后运用ENVI中Registration对各地表物光谱反射数据进行修正,减少遥感变形对数据的影响.例如在减少大气影响的软件处理中,是在ENVI中的FLAASH模块下进行,有效的补偿了数据中由于大气影响而产生的误差.在借助ENVI软件的数据校正处理后,能够更加精确的认知地表物质的光谱反射情况.进而结合LANDSAT TM-5影像和实测数据,对样方内的高光谱图像进行解读,分析出植被覆盖、水域以及裸露土地三类土地覆盖类型.最后在样方内随机选取20个,获得样方内的反射率并计算各个样方内的平均反射率,最终绘制出地表覆盖物质的标准光谱曲线.
在数据分析中为了提高光谱分析的精确度,更加真实的了解地表物的光谱特征,因此在数据处理中要将曲线中的包络线给予去除,然后归集到同一光谱背景上.对光谱数据进行量化分析主要包括以下四个方面.一是吸收位置.二是吸收深度.三是吸收宽度.四是吸收对称性.
2 数据分析与结果
2.1 不同覆盖物的光谱特征
首先在植被覆盖物的光谱特征中,植被覆盖样方的波谱曲线反射率在绿光范围内是缓慢上升的走势；而在波谱曲线平坦的区域,反射率则出现下降.在波谱曲线进入红边区域后,反射率则由11.77%上升至28.86%.近红外波段是相对平坦的高反射率区域.综合来看所选择的样方中由于植被覆盖以草甸为主,因此对可见光波段的吸收能力较强,吸收位置678nm,吸收深度0.414,吸收宽度为162nm.
其次在水域覆盖的光谱特征分析中,在可见光和近红外波段,地表水吸收了几乎所有的波段,吸收谷在所调查的样方中也是最多的.例如在可见波光段,水面覆盖有6个吸收谷.水面覆盖的吸收主要在678nm,吸收深度为0.094,吸收宽度是178nm.这与其他学者的研究存在一定的差异,经过分析后发现水份的反射率一般在6.0%以下,但是由于所调查样方的水域中存在一些杂物,因此反射率达到了10%左右.
第三是在裸露地表的光谱特征分析中,发现无覆盖物的裸露土地反射率在20%左右,具体来说在绿光波段反射率逐渐上升,一直到红光波段出现稳定.裸露土地的光谱曲线在可见光波段共有5个吸收谷点,在近红外波段有3个吸收谷点.吸收深度与吸收宽度在711nm达到最大分别为0.054和94nm.
结束语
经过数据的分析和对比发现,所调查的样方内绿植覆盖与裸露土地、水域覆盖的光谱曲线具有明显的差异.因此高光谱遥感技术在土地覆盖监测中具有良好的使用效果.但是在研究中也发现,对不同品种绿植覆盖由于分辨率的影响,还存在一些问题,需要在未来研究中不断深入.
参考文献：
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总结:本论文主要论述了遥感影像论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
参考文献：
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