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珊瑚礁遥感监测方法研究

作　者: 徐兵
导　师: 张鹰
学　校: 南京师范大学
专　业: 海洋地理学
关键词: 珊瑚礁遥感监测水下地形光谱特征信息提取变化检测
分类号: TP79
类　型: 博士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

在气候环境变化和人类活动的双重影响下,全球珊瑚礁正面临着严重的危机,有可能成为第一个因全球变暖而消失的生态系统。遥感技术可以快速、大面积、周期性地获取全球范围内珊瑚礁的各类信息,已经发展成为珊瑚礁调查和监测的主要手段。为了更有效地保护珊瑚礁生态系统,研究适用于我国珊瑚礁遥感监测的技术与方法,具有重要的现实意义。本文以广东徐闻珊瑚礁保护区为研究区域,开展珊瑚礁水下地形遥感反演、底质光谱特征分析、珊瑚信息提取、健康状态变化检测等相关技术研究。主要结果如下：(1)基于研究区TM遥感影像和水深数据,建立了珊瑚礁区水下地形的遥感反演模型。基于水深反演专题图,结合珊瑚礁生态地貌特点,初步划分了珊瑚礁水下生态带。通过遥感解译从更宏观的角度描述了珊瑚礁水下地貌概况,表明了水深遥感方法在珊瑚礁区水下地形反演中的可行性。(2)通过对珊瑚礁不同底质的光谱测量与特征分析,研究发现各类底质光谱反射率总体上呈现出一个高反射区(400～580nm)、快速衰减区(580～740nm)和一个低反射区(740～900nm),不同的底质光谱之间存在特征差异,且底质光谱反射率受到水深和水质环境的影响较大。对比野外实验采集的五种珊瑚优势种的光谱反射率,研究发现不同珊瑚优势种之间光谱特征存在明显差异。同一种珊瑚在健康与白化两种状态下光谱之间也存在明显差异,通过光谱的一阶微分处理可以更清晰地发现这些差异。而对于同属不同种的珊瑚而言,其光谱差异非常细微,光谱可分性较差。通过对ETM+、QuickBird、IKONOS和SP0T5等几类常用的传感器进行光谱响应分析,结果表明：对于简单的底质粗分类,这几种传感器都能够有效发挥作用；而对于更细致的底质精分类,则需要借助高光谱资料进行更深入的分析。光谱测量与分析为遥感监测工作的后续开展提供了光谱学基础,也为遥感数据源选择和底质分类提供了依据。(3)通过研究珊瑚信息提取方法,在水深反演基础上提出利用礁盘水深识别模型来提取大型礁盘信息。结果表明：应用该模型能够提取出潜在的大型礁盘信息,但是受模型精度的影响对一些礁盘存在误判情况,结合野外调查数据进一步检验,能够更准确地识别大型礁盘。基于底质光谱特征,应用高空间分辨率QuickBird影像对珊瑚礁底质进行粗分类研究,采用监督和非监督分类分别提取出珊瑚信息,并作对比分析。分析结果表明：提取的珊瑚主要分布于近岸lkm附近的区域,水深2m以浅范围；监督分类提取珊瑚信息的精度约为71%,高于非监督分类的精度。受水深和遥感数据影响,底质信息提取的精度还有待进一步提高,研究工作初步建立起了珊瑚礁浅海底质信息提取的思路和方法,为后续的研究提供了参考。(4)基于珊瑚礁生态系统的空间特征,研究基于多时相影像空间统计的变化检测方法,利用该方法识别出珊瑚礁健康状态发生变化的区域。论文对研究区2004、2007和2010年三景TM影像资料进行空间局部自相关统计分析,结果表明：三个不同年份局部区域表现出了较为明显的空间统计变化特征,空间低值聚集区和高值聚集区变化较为明显,反映出了2004～2010年研究区范围内生态系统的总体变化趋势。通过对2004～2010年间的4个野外调查样方资料进行分析,对其空间统计上的变化趋势进行了遥感解译,结果证实了变化检测方法的有效性。此外,受连续多年的强台风影响,近岸海域覆盖了大量的死亡珊瑚碎片和泥砂混合物,空间统计分析上近岸区域表现为明显的同质性增强趋势,表明了珊瑚礁生态系统受台风灾害影响较明显。该变化检测方法具有对深度、水体等不太敏感的优点,降低了实际应用难度,为珊瑚礁遥感动态监测提供了一个新的思路。本文研究了珊瑚礁遥感监测方法,讨论了遥感技术在珊瑚礁资源调查与动态监测方面的可行性,对一些技术和方法的具体应用进行了尝试。珊瑚礁生态系统具有较强的区域特征,虽然以徐闻保护区为例取得了初步的结果,但是未来还需要在水下光谱、物理模型、水体影响、多源遥感相结合等方面开展深入研究。

全文目录

摘要  3-5
ABSTRACT  5-10
图表目录  10-14
第一章引言  14-22
  1.1 研究背景和意义  14-16
    1.1.1 研究背景  14
    1.1.2 珊瑚及珊瑚礁简介  14-15
    1.1.3 珊瑚礁遥感监测概述  15-16
    1.1.4 研究意义  16
  1.2 国内外研究情况  16-20
    1.2.1 国外研究现状  16-18
    1.2.2 国内研究现状  18-20
  1.3 研究内容及方法  20-22
    1.3.1 研究内容  20-21
    1.3.2 技术路线  21-22
第二章研究区概况与数据来源  22-29
  2.1 研究区概况  22-23
  2.2 数据来源  23-29
    2.2.1 遥感数据  23-24
    2.2.2 野外调查数据  24-28
    2.2.3 水质数据  28
    2.2.4 其他数据  28-29
第三章珊瑚礁区水下地形遥感监测方法研究  29-45
  3.1 浅海水深遥感基本原理  29-31
  3.2 水深遥感的数学模型  31-32
  3.3 数据处理与分析  32-37
    3.3.1 数据来源  32
    3.3.2 遥感图像处理  32-37
    3.3.3 水深数据处理  37
  3.4 反演模型的建立  37-42
    3.4.1 样本选取  37
    3.4.2 模型建立  37-41
    3.4.3 精度检验  41
    3.4.4 水深专题图制作  41-42
  3.5 结果分析与评价  42-44
    3.5.1 珊瑚礁水下生态带遥感解译  42-43
    3.5.2 水深数据的精度影响分析  43-44
  3.6 小结  44-45
第四章珊瑚礁底质光谱特征分析  45-69
  4.1 底质光谱测量原理与方法  45-47
    4.1.1 光谱测量的原理  45-46
    4.1.2 光谱测量方法  46-47
  4.2 底质光谱数据处理  47-48
    4.2.1 数据测量  47-48
    4.2.2 反射率计算  48
  4.3 底质光谱分析  48-55
    4.3.1 不同底质光谱特征  48-50
    4.3.2 光谱影响因素分析  50-52
    4.3.3 光谱响应函数模拟  52-54
    4.3.4 光谱可分性分析  54-55
  4.4 优势种珊瑚与白化珊瑚光谱分析  55-67
    4.4.1 珊瑚优势种与白化概述  55-56
    4.4.2 光谱测量与数据处理  56-57
    4.4.3 优势种珊瑚的光谱特征分析  57-60
    4.4.4 白化珊瑚光谱特征分析  60-62
    4.4.5 健康与白化珊瑚的光谱对比分析  62-63
    4.4.6 同属不同种珊瑚光谱对比分析  63-64
    4.4.7 优势种与白化珊瑚光谱一阶微分  64-67
  4.5 小结  67-69
第五章基于高空间分辨率影像的珊瑚信息提取方法研究  69-85
  5.1 原理与方法  69-72
    5.1.1 基本原理  69-71
    5.1.2 分类方法  71-72
  5.2 数据处理  72-75
    5.2.1 遥感影像处理  72-75
    5.2.2 水深数据处理  75
  5.3 大型礁盘信息提取及结果分析  75-81
    5.3.1 礁盘水深识别模型建立  75-78
    5.3.2 信息提取及结果分析  78-81
  5.4 基于QUICKBIRD影像的珊瑚信息提取  81-82
    5.4.1 监督与非监督分类结果  81-82
    5.4.2 影响因素分析  82
  5.5 水体校正法原理及分析  82-83
  5.6 小结  83-85
第六章基于多时相影像的珊瑚礁变化检测方法研究  85-96
  6.1 变化检测方法概述  85-87
    6.1.1 基本原理  85-86
    6.1.2 检测方法  86-87
  6.2 变化检测实例研究  87-90
    6.2.1 影像数据处理  87
    6.2.2 G_i~*统计  87-89
    6.2.3 计算机程序实现  89-90
  6.3 结果与分析  90-95
    6.3.1 统计结果  90-92
    6.3.2 结果分析  92-94
    6.3.3 方法评价  94-95
  6.4 小结  95-96
第七章结论与展望  96-99
  7.1 结论  96-97
  7.2 研究创新点  97
  7.3 讨论与展望  97-99
    7.3.1 讨论  97-98
    7.3.2 展望  98-99
参考文献  99-106
博士在读期间的学术成果  106-107
致谢  107

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