利用多光谱与合成孔径雷达图像研究土地利用/土地覆盖动态变化
随着人口的急剧膨胀和科学技术的快速进步，人类对土地利用的范围和强度也空前增长，造成一系列重大全球性环境问题。土地利用/土地覆盖的变化将是全球环境变化的主导因素，它对全球生态系统、人类健康、富裕程度的影响将越来越重要。监测土地利用/土地覆盖变化十分重要，是实现土地资源的可持续利用，达到生态、经济与环境的协调发展的前提。
随着空间技术的发展，多源卫星图像成为土地利用、土地覆盖变化监测的重要手段。本文以青岛地区为例，运用不同时相的多光谱与合成孔径雷达图像，研究不同年份的研究区土地利用/土地覆盖动态变化，主要研究如下：
比较多种遥感图像非监督分类、监督分类方法，包括K均值分类法、ISODATA法、波谱角分类法、最小距离分类法、平行体分类法、神经网络分类法、最大似然分类法，对分类结果进行了比较，最大似然法分类具有相对较高的分类精度。
利用最大似然法，单独利用多光谱图像，以及通过图像融合技术综合利用多光谱和合成孔径雷达图像分别对研究区土地利用/土地覆盖分类，对分类结果分别进行了评估和比较。结果表明综合利用多光谱与合成孔径雷达图像时分类精度较高。
分别采用分类后比较法和用分类前SAR图像合成，对研究区土地利用/土地覆盖变化做出判断，得到变化的结果图。分类后比较法，土地利用变化的性质比较明显，但是精度受两次分类精度的共同影响。合成孔径雷达图像合成法对大块区域的土地利用变化信息比较敏感，但是土地利用变化的性质难以确定，需要人工判读比较和实地考证。
多光谱;合成孔径雷达图像;土地利用;土地覆盖变化;最大似然法
中国海洋大学
硕士
物理海洋学(海洋技术)
管磊
2009
中文
P237;F301
54
2009-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）