毕业论文

打赏
当前位置: 毕业论文 > 数学论文 >

基于多分辨率遥感的洪泽湖围网养殖面积的最优提取模型分析

时间:2021-08-27 19:56来源:毕业论文
基于不同空间分辨率,影像围网养殖区提取方法,并以GF2高分辨率多光谱影像作为检验样本,分别对分类结果进行分析评价,从而选出不同分辨率遥感影像下洪泽湖围网养殖区面积的最

摘 要:洪泽湖高密度的围网养殖行为已经造成湖泊生态紊乱,科学规划湖泊围网养殖区,合理利用湖泊水面,对其进行遥感面积监测尤为重要。本文以Landsat8 和GF1为基础,进行数据处理后,运用基于像元和面向对象分类的方法,研究基于不同空间分辨率,影像围网养殖区提取方法,并以GF2高分辨率多光谱影像作为检验样本,分别对分类结果进行分析评价,从而选出不同分辨率遥感影像下洪泽湖围网养殖区面积的最优模型。71357

毕业论文关键词:  围网养殖,高分辨率遥感影像,基于像元分类,面向对象分类

Abstract: Fence Hongze high density breeding behavior has caused the lake ecological disorder, enclosure culture in lakes scientific planning, rational use of lake water, it is particularly important to monitor the area of remote sensing. In this paper, Landsat8 and GF1 as the basis for data processing, respectively, based on thel extraction based on different spatial resolution images enclosure culture method of cell classification and object-oriented classification method, research to GF2 high-resolution multi-spectral data for the samples that classification results were analyzed and evaluated in order to choose different resolution remote sensing images Hongze enclosure culture area of optimal model.

Keywords: Fence culture, high-resolution remote sensing image, pixel-based classification, the object-oriented classification

目   录

1  前  言 3

1.1研究背景 3

1.2研究意义 3

1.3研究内容及路线 3

2  数据源 4

2.1 高分一号(GF1) 4

2.2 高分二号(GF2) 5

2.3 Landsat8 5

2.4 数据预处理 6

3  基于像元分类 8

3.1 非监督分类 8

3.2 监督分类 9

3.3 监督分类精度评价 10

4  面向对象分类 10

4.1 影像分割 11

4.2 合并分块 11

4.3 基于样本的图像分类 11

4.4 面向对象分类精度评价 13

5 最优模型选取 13

5.1 评价基于像元和面向对象分类的优缺点 13

5.2 评价混淆矩阵 13

结  论 15

参 考 文 献 16

1  前  言

1.1研究背景

洪泽湖作为中国七大淡水湖之一,它地处33º06′-33º40′N, 118º10′-118º52′E之间,横跨淮安和宿迁两市。

洪泽湖自然条件优越 ,是鱼虾生长繁殖的好地方。洪泽湖网围养殖始于 20 世纪末期,凭借投资小收益高的优势迅速发展起来。但由于缺乏科学的规划和相应的管理,导致不少湖泊网围面积盲目扩大,人为滥捕滥捞,资源过度利用,超出湖泊自身承载力,严重破坏了湖泊生态的平衡,因此我们应该控制网围面积,走湖泊可持续发展之路。

 研究区域示意图

1.2研究意义

近年来人们围网养殖行为变本加厉,这对湖泊渔业和生态造成的影响也越来越大。洪泽湖深受其害,湖体面积萎缩,湖区水草锐减,渔业生态紊乱,湖泊水质净化和气候调节等功能不断下降,污染问题日益突出。为了洪泽湖生态的保护和恢复,科学规划洪泽湖围网养殖区,合理利用湖泊面积,严格控制洪泽湖围网养殖面积的扩大迫在眉睫。 基于多分辨率遥感的洪泽湖围网养殖面积的最优提取模型分析:http://www.youerw.com/shuxue/lunwen_81003.html

------分隔线----------------------------
推荐内容