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基于RS和GIS的敦煌市土地沙漠化研究

作　者: 王晓云
导　师: 颉耀文
学　校: 兰州大学
专　业: 地图学与地理信息系统
关键词: 敦煌市 沙漠化 植被覆盖度 地表温度 纹理分析 决策树分类
分类号: P208;P237
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 218次
引　用: 5次
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内容摘要


沙漠化是当今世界面临的最大的环境一社会经济问题之一。我国是世界上受沙漠化影响最严重的国家之一,给生态环境和社会经济带来极大危害。遥感技术为沙漠化监测提供了一种全新的手段。由于土地沙漠化的复杂性,目视解译仍然是当前沙漠化监测的主要手段。但目视解译存在定位不准、时效性差、周期长、工作量大等缺陷,因此,建立一种监测土地沙漠化的计算机自动分类方法十分必要且有意义。敦煌是历史文化名城、全国优秀旅游城市,且在国际上具有一定影响。市域内文物古迹众多,自然景观独特。然而,近几十年来,敦煌境内土地沙漠化日趋加重,对当地的生态环境和人民生产生活等各方面造成严重影响。对此,温家宝作出批示,必须加快治理沙漠化。所以,了解和掌握敦煌市的土地沙漠化发展变化情况,对当地沙漠化治理和环境保护具有重要的现实意义。决策树分类法能够有机地组合多种信息,在遥感分类问题上表现出巨大的优势。植被覆盖度是本文在土地沙漠化程度分类中的主要参考指标,而NDVI是植被覆盖度遥感估算中最常用的植被指数。在植被覆盖度基础上,引入地表温度和纹理特征可提高各级别沙漠化土地的分类精度,对主要地类也有更好的区分性。因此,本文以敦煌为研究区,基于TM遥感影像数据,采用决策树分类方法,试图建立一种将遥感定量反演结果(植被覆盖度和地表温度)和纹理分析结果引入沙漠化监测自动分类过程的新方法,并分析敦煌市20年来的土地沙漠化态势,探索其分布规律和发展变化,主要结论有:(1)敦煌市的土地沙漠化情况已相当严重。据目视解译结果,敦煌市2004年的沙漠化土地总面积为7551km~2,沙漠化程度以中度和重度为主,土地沙漠化情况已相当严重;沙漠化土地主要分布在疏勒河以南的地区,且沙漠化土地的分布与特定的土地利用方式相关联,成因也有所不同。(2)敦煌市近20年来的沙漠化土地一直处于扩张趋势,且沙漠化程度也有所转变。1987—2006年,敦煌市的沙漠化土地不断扩张,且后10年的扩张速度明显大于前10。同时,沙漠化程度也从1987年的中度占优势过渡到1996年的严重占优势和2006年的中度和严重共同主导沙漠化进程的局面。(3)沙漠化的成因主要有地理位置和气候因素、水文因素、植被因素和人为因素;治理对策主要是加大依法治沙力度,发展沙区产业,促进沙区科学发展、遵循自然规律和经济规律,采取综合措施防止沙漠化、政策上采取鼓励措施,提高公众的防治意识、加强部门协调和监督检查、合理解决水资源利用问题和加强沙漠化动态监测。(4)将遥感定量反演结果(植被覆盖度、地表温度)和纹理分析结果引入决策树分类,实现土地沙漠化监测的自动分类是可行的。决策树分类方法的结果可比性强,但精度明显低于人机交互目视解译。

全文目录


摘要  4-6
Abstract  6-11
第一章 绪论  11-17
  1.1 选题背景和研究意义  11-13
  1.2 国内外研究现状  13-16
    1.2.1 沙漠化遥感监测国内外现状  13-15
    1.2.2 遥感图像分类国内外研究现状  15-16
  1.3 研究目标和论文组织  16-17
    1.3.1 研究目标  16
    1.3.2 论文内容组织  16-17
第二章 研究方法和理论基础  17-40
  2.1 研究方法  17-18
  2.2 沙漠化概念、成因及其监测体系  18-21
    2.2.1 沙漠化概念  18-19
    2.2.2 沙漠化的成因  19
    2.2.3 沙漠与沙漠化  19-20
    2.2.4 沙漠化监测体系  20-21
  2.3 植被覆盖度  21-25
    2.3.1 植被覆盖度及其测量方法  21-23
    2.3.2 用于植被覆盖度监测的植被指数  23-25
  2.4 地温反演的理论基础  25-31
    2.4.1 基本概念  26-27
    2.4.2 辐射传输方程及其简化  27-29
    2.4.3 利用遥感数据反演地表温度的算法  29-30
    2.4.4 基于Landsat TM6数据的遥感地表温度反演算法  30-31
  2.5 纹理分析  31-36
    2.5.1 纹理分析方法  32-34
    2.5.2 灰度共生矩阵  34-36
  2.6 遥感图像分类  36-40
    2.6.1 图像分类  37
    2.6.2 人工目视解译  37-38
    2.6.3 传统分类方法  38
    2.6.4 遥感图像分类新方法  38-40
第三章 研究区概况  40-44
  3.1 自然环境概况  40-43
  3.2 社会经济概况  43-44
第四章 数据源和数据预处理  44-49
  4.1 数据源  44-45
  4.2 沙漠化分类体系的建立  45
  4.3 数据预处理  45-48
  4.4 人机交互目视解译  48-49
第五章 植被覆盖度估算、地温反演和纹理分析  49-63
  5.1 植被覆盖度估算  49-51
    5.1.1 基于NDVI的植被覆盖度估算方法  49-50
    5.1.2 植被覆盖度估算结果  50-51
  5.2 基于Landsat数据的地温反演  51-59
    5.2.1 覃志豪等的单窗算法  52-54
    5.2.2 参数估计  54-57
    5.2.3 地表温度估算结果  57-59
  5.3 纹理分析  59-63
    5.3.1 移动窗口大小设置  59
    5.3.2 特征参数选取  59-61
    5.3.3 灰度级压缩  61
    5.3.4 步长选择  61-62
    5.3.5 纹理分析结果统计特征  62-63
第六章 敦煌市土地沙漠化状况分析  63-70
  6.1 决策树分类  63-66
    6.1.1 决策树算法原理  63
    6.1.2 决策树分类过程  63-65
    6.1.3 决策树分类结果和精度评价  65-66
  6.2 敦煌市土地沙漠化情况分析  66-67
    6.2.1 敦煌市沙漠化土地的数量特征和空间分布特征  66
    6.2.2 敦煌市土地沙漠化发展趋势分析  66-67
  6.3 敦煌市沙漠化成因及对策分析  67-70
    6.3.1 成因分析  67-69
    6.3.2 对策分析  69-70
第七章 结论、不足与展望  70-73
  7.1 结论  70
  7.2 不足  70-71
  7.3 展望  71-73
附录  73-81
  附图  73-76
  附表  76-81
参考文献  81-84
攻读硕士期间参与科研项目情况  84
攻读硕士期间文章发表情况  84-85
致谢  85

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中图分类: > 天文学、地球科学 > 测绘学 > 摄影测量学与测绘遥感 > 测绘遥感技术
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