| 【中文题名】 | 基于遥感的落叶松早落病信息提取研究 |
| 【英文题名】 | A Study on Retrieving Information of Mycosphaerella Larici-leptolepis Ito Etal Based on Remote Sensing |
| 【学科专业】 | 地图学与地理信息系统 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-8-20 |
| 【中关键词】 | 早落病,光谱特征,信息提取,,, |
| 【英关键词】 | Mycosphaerella larici-leptolepis Ito etal,Spectral features,Information retrieving, |
| 【分类导航】 | 农业科学>林业>森林保护学>森林病虫害及其防治>各种树的病虫害及其防治> |
| 【论文摘要】 |
森林病虫害是林业发展的大敌，被称为不冒烟的火灾，其危害性不言而喻。病虫害并非都是大面积、成片地发生，发病初期一般都是小范围，分散发生。对发病初期的监测不容忽视，如果经过长期的恶性循环，最终导致大片发生，虽然这时能被监测到，但危害已经难以控制了。因此及时、及早监测病虫害具有重要意义。
本文以吉林省牡丹岗林场为例，以地物光谱数据、叶绿素数据、遥感影像数据、林相图数据、GPS数据为主要信息源，先对受病害落叶松的地物光谱特征、光谱特征与叶绿素的关系进行了分析，并探讨了遥感影像光谱与实测地物光谱的耦合程度；然后在此基础上利用影像数据，结合GPS数据、林相图数据构建了落叶松早落病信息提取的数据库，根据分区分层分类的思想分别采用决策树与面向对象两种不同方法进行早落病信息提取；最后对信息提取结果进行精度评价，并对早落病的空间分布特征进行了分析。
全文的主要内容和结论如下：
1落叶松受病害后光谱反射特性发生变化，这是利用遥感技术诊断和监测森林病害的依据。受害落叶松的光谱特征与健康落叶松的光谱差异主要表现在五个方面，他们分别是“蓝谷”和“红谷”、“绿峰”、“红边”、近红外高反射区以及水分吸收带。... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
4-6 |
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ABSTRACT |
6-8 |
|
目录 |
8-10 |
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第一章 绪论 |
10-18 |
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1.1 研究意义 |
10-12 |
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1.1.1 森林病虫害的主要危害 |
10 |
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1.1.2 遥感监测森林病虫害的发展过程 |
10-12 |
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1.1.3 遥感监测病虫害的意义 |
12 |
|
1.2 国内外研究现状 |
12-15 |
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1.2.1 国外研究现状 |
12-14 |
|
1.2.2 国内研究现状 |
14-15 |
|
1.3 主要研究内容与技术路线 |
15-18 |
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1.3.1 研究内容 |
15-16 |
|
1.3.2 技术路线 |
16-18 |
|
第二章 落叶松早落病简介与研究区概况 |
18-22 |
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2.1 落叶松早落病概况 |
18-19 |
|
2.1.1 落叶松早落病的分布及危害 |
18 |
|
2.1.2 症状 |
18-19 |
|
2.1.3 病原 |
19 |
|
2.1.4 发病特点 |
19 |
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2.2 牡丹岗林场概况 |
19-22 |
|
2.2.1 研究区地理位置 |
19-20 |
|
2.2.2 气候和植被 |
20-21 |
|
2.2.3 林区病害情况 |
21-22 |
|
第三章 数据获取与处理 |
22-35 |
|
3.1 光谱数据获取与处理 |
22-24 |
|
3.1.1 光谱仪的性能指标和精度 |
22-23 |
|
3.1.2 地面光谱测量与处理 |
23-24 |
|
3.2 叶绿素、类胡萝卜素含量的测量 |
24-25 |
|
3.3 遥感数据的获取与处理 |
25-31 |
|
3.3.1 遥感数据特征 |
25-26 |
|
3.3.2 遥感数据预处理流程图 |
26-27 |
|
3.3.3 图像的几何校正 |
27-28 |
|
3.3.4 SPOT 数据地物辐射定标 |
28-29 |
|
3.3.5 大气校正 |
29-31 |
|
3.4 GPS 数据的处理与说明 |
31-35 |
|
3.4.1 坐标系的转化方法介绍 |
31-32 |
|
3.4.2 坐标系转化过程 |
32-33 |
|
3.4.3 GPS 数据处理 |
33-35 |
|
第四章 受害落叶松的光谱特征分析 |
35-46 |
|
4.1 落叶松光谱分析 |
35-39 |
|
4.1.1 常用光谱分析技术介绍 |
35-36 |
|
4.1.2 落叶松早落病的光谱特征分析 |
36-37 |
|
4.1.3 实际光谱测量与采样光谱测量数据的比较 |
37-39 |
|
4.2 光谱与叶绿素的关系研究 |
39-43 |
|
4.2.1 光谱特征与叶绿素的关系 |
40 |
|
4.2.2 “绿峰”、叶绿素、健康程度之间的相关分析 |
40-41 |
|
4.2.3 “红谷”波段反射率与健康程度及叶绿素浓度相关关系 |
41 |
|
4.2.4 “红边”位置与健康程度及叶绿素浓度相关关系 |
41-43 |
|
4.3 SPOT 影像光谱数据与实测光谱数据的比较分析 |
43-46 |
|
4.3.1 SPOT 数据波段特征分析 |
43-44 |
|
4.3.2 遥感信息光谱与野外测量光谱的回归分析 |
44 |
|
4.3.3 分析结果 |
44-46 |
|
第五章 早落病信息提取及精度评价 |
46-66 |
|
5.1 信息提取方法介绍 |
46-48 |
|
5.1.1 信息提取方法 |
46-47 |
|
5.1.2 分层分类思想介绍 |
47-48 |
|
5.1.3 信息提取方案 |
48 |
|
5.2 信息提取综合数据库的建立 |
48-53 |
|
5.2.1 遥感图像数据库 |
48-49 |
|
5.2.2 遥感知识库 |
49-52 |
|
5.2.3 解译标志库 |
52-53 |
|
5.2.4 辅助资料数据库 |
53 |
|
5.3 决策树信息提取 |
53-55 |
|
5.3.1 决策树方法介绍 |
53 |
|
5.3.2 决策树信息提取流程图 |
53-54 |
|
5.3.3 信息提取过程 |
54-55 |
|
5.4 面向对象方法信息提取 |
55-61 |
|
5.4.1 面向对象方法的介绍 |
55-56 |
|
5.4.2 面向对象信息提取步骤 |
56 |
|
5.4.3 图像分割 |
56-59 |
|
5.4.4 图像分类 |
59-60 |
|
5.4.5 分类过程的实现 |
60-61 |
|
5.5 精度评价 |
61-66 |
|
5.5.1 精度评价方法 |
61-63 |
|
5.5.2 精度评价结果分析 |
63-64 |
|
5.5.3 研究区早落病的空间分布特征 |
64-66 |
|
第六章 结论与展望 |
66-68 |
|
6.1 结论 |
66-67 |
|
6.2 存在不足 |
67 |
|
6.3 展望 |
67-68 |
|
参考文献 |
68-73 |
|
在读硕士阶段发表的论文 |
73-74 |
|
致谢 |
74 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.161415 |
