论文部分内容阅读
随着遥感技术的不断进步和发展,使用遥感数据提取水体信息成为监测水资源和统计水域面积的一种有效手段。如何快速处理大量的遥感数据也是遥感技术应用过程中遇到的难题。本文在通过编写程序快速处理遥感数据的基础上,采用水体指数方法和随机森林算法提取水体信息。本文主要以MODIS影像作为数据源,以全球30米地表覆盖数据作为验证数据,采用水体指数法和随机森林法对呼伦湖区域的水体信息进行提取,计算两种提取方法的准确率。应用水体指数法提取2001-2016年全国32个陆地保护优先区的水体信息,并进行面积统计和分析。本文的研究工作主要包括:(1)对目前的水体提取技术的发展进行了总结分析,并且介绍了随机森林算法的优点以及在遥感领域的应用。(2)水体指数方法与一整年的卫星数据相结合选定阈值。通过编写程序快速实现NDWI的计算,采用每一点的全年数据累加和选择阈值,将提取结果与验证数据作对比,经过实验选出合适的阈值。(3)基于随机森林的MODIS遥感影像水体提取研究。根据水体和非水体在不同波段的反射率特征差异计算水体指数,选择一年内水体指数总和大于零的点构造分类特征,以全球30米地表覆盖数据作为真值进行训练和验证。然后依据在随机森林中分类特征的重要性选出具体运用的分类特征,并通过一定量的实验统计选出有较好水体提取结果的随机森林模型参数。(4)统计全国32个陆域保护优先区域水域面积。采用丰水期水域面积和常年性水域面积作为地表水变化的指标,对32个优先区域内的丰水期水域面积和常年性水域面积进行了计算,并分析2001年到2016年期间的变化趋势。通过大量的实验分析验证,本文所采取的新改进的水体指数法和随机森林方法在水体提取方面有比较好的精度。