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水体污染物多尺度遥感空间变异小波分析研究毕业论文

 2022-07-14 11:07  

论文总字数:23998字

摘 要

水体遥感影像提取污染物信息普遍存在着尺度效应问题,选择合适的空间分辨率影像能够较准确地表征水域污染的空间分布状况。充分利用水体空间尺度信息,研究水色遥感的尺度问题,有利于提升湖泊水体遥感反演模型的应用能力。

论文以巢湖水域HJ-lA卫星HSI高光谱和CCD多光谱遥感数据为例,以Matlab为平台,采用基于离散小波多尺度变换分析方法,生成多光谱尺度和空间尺度影像,然后利用水体污染物的定量遥感反演方法,获取湖面水体叶绿素多尺度空间分布浓度,并利用水面同步实测数据对反演结果进行验证。通过结果比较,以确定HSI高光谱数据的较优分析空间尺度大小,为水体污染物的空间尺度选择提供依据。

关键字:尺度效应 水体遥感 小波变换 遥感反演 反演模型

Water pollutants multiscale wavelet analysis of remote sensing spatial variability

Abstract

Extraction of the pollution information from water remote sensing image exists scale effect problem, it can characterize the status of spatial distribution of water pollution accurately selecting appropriate spatial resolution image. Making full use of the information of water spatial scale and researching the scale of ocean color remote sensing, it is propitious to improve the application ability of lake water body remote sensing inversion model.

The study is based on the Chaohu water HJ-lA satellite hyperspectral HSI and CCD multi-spectral remote sensing data as an example. Based on Matlab platform, it uses the analysis approach based on discrete wavelet multi scale transform to generate multi spectral and spatial scales image. Then it obtains the multi-scale spatial concentration distribution of the lake eutrophication, using quantitative remote sensing inversion method of water pollutants, and validates the inversion results using water synchronous measurement data. Through the results comparison, it can determine the optimal spatial scale analysis of HSI hyperspectral data for the selection of water pollutants spatial scale.

Key word: Scale issue; Remote sensing of water; Wavelet Transform; Remote Sensing Inversion; Inversion model

目 录

摘 要 I

Abstract II

目 录 III

第一章 绪论 1

1.1 选题的目的和意义 1

1.2 国内外现状和动态 1

1.3 研究的内容 4

1.4 解决的问题 4

1.5 研究的方法和步骤 4

第二章 理论与技术方法原理 6

2.1 水体污染物 6

2.2 尺度变换 6

2.2.1 尺度 6

2.2.2 尺度变换方法 7

2.2.3 小波变换 8

2.3 遥感空间反演算法 10

2.3.1 经验方法 10

2.3.2 半经验方法 10

2.3.3 分析方法 11

2.3.4 半分析方法 11

第三章 研究区域和数据 12

3.1 研究的区域 12

3.1.1 地理位置 12

3.1.2 地形地貌 12

3.2 研究概况 13

3.3 基础数据 13

第四章 数据处理 16

4.1 原始数据 16

4.2 数据处理的软件 16

4.3 数据的预处理 17

4.3.1 CCD影像 17

4.3.2 HSI影像 18

4.4 图像的小波变换压缩 19

4.5 图像反射率的计算 22

4.6 反射率的提取 24

4.6.1 图像配准 24

4.6.2 反射率的提取 24

4.7 线性回归模型的建立和制图 25

第五章 结论与展望 28

5.1 论文的研究成果 28

5.2 存在的问题 28

5.3 需要进一步研究的问题 29

参考文献 30

致 谢 32

第一章 绪论

1.1 选题的目的和意义

水是生命之源,是自然环境中最为重要也最为活跃的生态要素之一,然而直接影响到人类社会的生存与发展的因素之一就是水质状况。所以,不管是发达国家还是发展中国家对水资源和水质状况的研究和监测都非常重视。这对于水资源贫乏,又亟待发展经济的人口大国中国来说,更具有紧迫的现实意义。随着经济和社会的快速发展,我国的水资源污染问题越来越引起人们的关注。因而对水资源的保护与监测也越来越重要。

传统水质监测通常采用的方法是现场取样实验室化学分析,其优点是能对众多的水质指标做出精确的分析和评价,缺点是不仅费时费力,不经济,而且采样点有限,只能了解采样点处的水质状况,对于整个水体而言,这些采样点数据只具有局部和个别的代表意义。水质遥感监测具有常规监测所无法比拟的优势,它的监测范围广、速度快、成本低,而且更重要的是它可以实现水质的长期动态监测,以便于人们可以及时有效地掌握研究区域的水质状况,进而避免富营养化的发生。可以说遥感技术在水污染监测上的应用具有十分重要的意义。

1.2 国内外现状和动态

由于水体中的污染物种类很多,一般可分为悬浮物、可溶性有机物及浮游植物等,所以国内外对水质遥感的方向也有很多。

国外从20世纪70年代开始就针对多光谱传感器系统MSS的4个波段进行了湖泊水质遥感研究。例如,Harma等运用半经验法对MODIS和MERIS进行波段拟合,来监测芬兰的85个湖泊和105个沿海水体监测点的水质状况,发现(L531-L748)/(L551-L748)、L667-L748、L748-L870等波段组合可以用来估测悬浮物的浓度。Sabine Thiemann等通过分析Mecklenburg Lake区的不同时相的高光

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