鄱阳湖湿地植被的多源影像数据融合制图

作者： 纪卓娅  来源：武汉大学 年份：2009 文献类型 ：学位论文 关键词： Brovey变换  影像融合  植物群落  IHS变换 

描述：全球湿地资源由于人类的活动正以惊人的速度减少。比起高花费的野外调查，随着遥感科学以及地理信息系统的发展，基于监测植物群落的湿地管理变得更加有效率。然而，光学遥感不总是能够正确地区分出湿地植物群落。而且，湿地典型的潮湿性气候大大的降低了光学影像的质量并进一步减少了其在原本在发展中国家就难以获得的数量。作为一种解决方法，本文研究了光学影像与雷达影像的融合。这两种不同来源的影像数据中有着相互补充的信息。本文的目的就是研究两种不同的融合技术亮度，色相合饱和度（IHS）变换以及Brovey变换在区分确定湿地植物群落是否可行。 在影像数据融合之前，分别对光学影像ALOS以及ENVISAT雷达影像中的湿地植物群落（苔草，荻和狗牙根）进行最大释然法的监督分类。尽管有一些分类错误，ALOS影像的分类结果基本能够区分这三种植物群落（总体精度达到88.7%，kappa统计值达到0.86）。ALOS分类图中这三种植物群落围绕着湖呈现带状分布，但是难以看出苔草和荻哪一种更接近湖泊。在图中沙地非常清晰可见。虽然水体被归类的很准确，ENVISAT雷达影像的分类图几乎不能分辨出这三种植物群落的区别（总体精度75%，kappa0.66）。大部分的沙地都被错误的分类到水体类。用两种技术融合之后的影像分类都更加成功。在两幅融合分类图中，沙地和水体被完全的区分开来。在Brovey融合分类结果图中（总体精度达93.4%，kappa0.91），荻群落被绘制的比较分散而不是形成带状。但是苔草是最接近湖泊，跟着是荻和狗牙根的分布次序还是非常明显的。在IHS融合分类结果图中这三种植物群落被区分的非常好（总体精度94.4%，kappa0.93）。 不同传感器来源的影响融合，充分利用了相互补充的信息内容可以成功的对湿地植物群落进行制图。这种便宜而且高效监测湿地资源的方法的潜力是显而易见的。

全文：全球湿地资源由于人类的活动正以惊人的速度减少。比起高花费的野外调查，随着遥感科学以及地理信息系统的发展，基于监测植物群落的湿地管理变得更加有效率。然而，光学遥感不总是能够正确地区分出湿地植物群落。而且，湿地典型的潮湿性气候大大的降低了光学影像的质量并进一步减少了其在原本在发展中国家就难以获得的数量。作为一种解决方法，本文研究了光学影像与雷达影像的融合。这两种不同来源的影像数据中有着相互补充的信息。本文的目的就是研究两种不同的融合技术亮度，色相合饱和度（IHS）变换以及Brovey变换在区分确定湿地植物群落是否可行。 在影像数据融合之前，分别对光学影像ALOS以及ENVISAT雷达影像中的湿地植物群落（苔草，荻和狗牙根）进行最大释然法的监督分类。尽管有一些分类错误，ALOS影像的分类结果基本能够区分这三种植物群落（总体精度达到88.7%，kappa统计值达到0.86）。ALOS分类图中这三种植物群落围绕着湖呈现带状分布，但是难以看出苔草和荻哪一种更接近湖泊。在图中沙地非常清晰可见。虽然水体被归类的很准确，ENVISAT雷达影像的分类图几乎不能分辨出这三种植物群落的区别（总体精度75%，kappa0.66）。大部分的沙地都被错误的分类到水体类。用两种技术融合之后的影像分类都更加成功。在两幅融合分类图中，沙地和水体被完全的区分开来。在Brovey融合分类结果图中（总体精度达93.4%，kappa0.91），荻群落被绘制的比较分散而不是形成带状。但是苔草是最接近湖泊，跟着是荻和狗牙根的分布次序还是非常明显的。在IHS融合分类结果图中这三种植物群落被区分的非常好（总体精度94.4%，kappa0.93）。 不同传感器来源的影响融合，充分利用了相互补充的信息内容可以成功的对湿地植物群落进行制图。这种便宜而且高效监测湿地资源的方法的潜力是显而易见的。

鄱阳湖湿地植被的多源影像数据融合制图

作者： 纪卓娅  来源：武汉大学 年份：2009 文献类型 ：学位论文 关键词： Brovey变换  影像融合  植物群落  IHS变换 

描述：全球湿地资源由于人类的活动正以惊人的速度减少。比起高花费的野外调查，随着遥感科学以及地理信息系统的发展，基于监测植物群落的湿地管理变得更加有效率。然而，光学遥感不总是能够正确地区分出湿地植物群落。而且，湿地典型的潮湿性气候大大的降低了光学影像的质量并进一步减少了其在原本在发展中国家就难以获得的数量。作为一种解决方法，本文研究了光学影像与雷达影像的融合。这两种不同来源的影像数据中有着相互补充的信息。本文的目的就是研究两种不同的融合技术亮度，色相合饱和度（IHS）变换以及Brovey变换在区分确定湿地植物群落是否可行。 在影像数据融合之前，分别对光学影像ALOS以及ENVISAT雷达影像中的湿地植物群落（苔草，荻和狗牙根）进行最大释然法的监督分类。尽管有一些分类错误，ALOS影像的分类结果基本能够区分这三种植物群落（总体精度达到88.7%，kappa统计值达到0.86）。ALOS分类图中这三种植物群落围绕着湖呈现带状分布，但是难以看出苔草和荻哪一种更接近湖泊。在图中沙地非常清晰可见。虽然水体被归类的很准确，ENVISAT雷达影像的分类图几乎不能分辨出这三种植物群落的区别（总体精度75%，kappa0.66）。大部分的沙地都被错误的分类到水体类。用两种技术融合之后的影像分类都更加成功。在两幅融合分类图中，沙地和水体被完全的区分开来。在Brovey融合分类结果图中（总体精度达93.4%，kappa0.91），荻群落被绘制的比较分散而不是形成带状。但是苔草是最接近湖泊，跟着是荻和狗牙根的分布次序还是非常明显的。在IHS融合分类结果图中这三种植物群落被区分的非常好（总体精度94.4%，kappa0.93）。 不同传感器来源的影响融合，充分利用了相互补充的信息内容可以成功的对湿地植物群落进行制图。这种便宜而且高效监测湿地资源的方法的潜力是显而易见的。

全文：全球湿地资源由于人类的活动正以惊人的速度减少。比起高花费的野外调查，随着遥感科学以及地理信息系统的发展，基于监测植物群落的湿地管理变得更加有效率。然而，光学遥感不总是能够正确地区分出湿地植物群落。而且，湿地典型的潮湿性气候大大的降低了光学影像的质量并进一步减少了其在原本在发展中国家就难以获得的数量。作为一种解决方法，本文研究了光学影像与雷达影像的融合。这两种不同来源的影像数据中有着相互补充的信息。本文的目的就是研究两种不同的融合技术亮度，色相合饱和度（IHS）变换以及Brovey变换在区分确定湿地植物群落是否可行。 在影像数据融合之前，分别对光学影像ALOS以及ENVISAT雷达影像中的湿地植物群落（苔草，荻和狗牙根）进行最大释然法的监督分类。尽管有一些分类错误，ALOS影像的分类结果基本能够区分这三种植物群落（总体精度达到88.7%，kappa统计值达到0.86）。ALOS分类图中这三种植物群落围绕着湖呈现带状分布，但是难以看出苔草和荻哪一种更接近湖泊。在图中沙地非常清晰可见。虽然水体被归类的很准确，ENVISAT雷达影像的分类图几乎不能分辨出这三种植物群落的区别（总体精度75%，kappa0.66）。大部分的沙地都被错误的分类到水体类。用两种技术融合之后的影像分类都更加成功。在两幅融合分类图中，沙地和水体被完全的区分开来。在Brovey融合分类结果图中（总体精度达93.4%，kappa0.91），荻群落被绘制的比较分散而不是形成带状。但是苔草是最接近湖泊，跟着是荻和狗牙根的分布次序还是非常明显的。在IHS融合分类结果图中这三种植物群落被区分的非常好（总体精度94.4%，kappa0.93）。 不同传感器来源的影响融合，充分利用了相互补充的信息内容可以成功的对湿地植物群落进行制图。这种便宜而且高效监测湿地资源的方法的潜力是显而易见的。

基于MODIS影像的鄱阳湖悬浮泥沙浓度反演：支持向量机和回归模型比较

作者： 侯秀秀  来源：武汉大学 年份：2010 文献类型 ：学位论文 关键词： 回归模型  支持向量机  遥感定量反演  核函数  悬浮泥沙浓度 

描述：随着地理信息科学和计算科学等的不断发展，采用遥感手段对水质参数进行定量反演这一研究逐渐被提上日程并取得一系列进展。鄱阳湖是一个复杂庞大的动态生态系统，其悬浮泥沙含量作为一项基本的水质参数对水体光学性质及水动力作用都有重要影响。因此，对鄱阳湖水体悬浮泥沙浓度的反演研究对湖泊生态功能研究以及人类活动监测极具重要意义。 本论文以鄱阳湖悬浮泥沙浓度定量遥感反演为例，首先介绍了悬浮泥沙浓度定量遥感反演的研究背景和意义，从定量遥感反演模型、遥感数据以及支持向量机应用等方面概述了国内外在水体水质以及悬浮泥沙浓度定量反演方面的研究现状；其次，论述了悬浮泥沙浓度遥感定量反演的反演模型，阐述了支持向量机理论，尤其是是支持向量回归理论的基本原理以及在回归模型建立方面的应用。第三，在理论研究的基础上，运用支持向量机方法和传统的统计回归建模方法分别建立悬浮泥沙浓度反演模型，并用独立的数据进行模型的检验，进而进行方法的比较。结果显示：利用30个样本建立的10个支持向量机模型和3类33个统计回归模型中，拟合度最高的是以可见光红、蓝、绿、近红外4个波段反射率的遥感悬浮泥沙指数变换为输入量，基于nu-SVM模型建立的支持向量回归模型，其R2≈0.95，模型的均方根误差为RMSE≈11.68mg/L，而最好的传统方法建立的模型是以可见光红、蓝、绿、近红外4个波段反射率线性组合为自变量建立的指数模型SSC=0.28947*exp(34.18970*Red_250-8.93235*Infrared_250+7.78678*Blue_500+1.41766*Green_500)其R2≈0.93，RMSE≈11.56mg/L。但利用独立数据进行模型检验发现，SVM模型预测值有较大的偏差，而传统方法的验证结果精度相对较高。因此我们认为：尽管SVM在很多应用中取得了成功，但我们测试的SVM模型较传统方法相比并未获得理想的结果。

全文：随着地理信息科学和计算科学等的不断发展，采用遥感手段对水质参数进行定量反演这一研究逐渐被提上日程并取得一系列进展。鄱阳湖是一个复杂庞大的动态生态系统，其悬浮泥沙含量作为一项基本的水质参数对水体光学性质及水动力作用都有重要影响。因此，对鄱阳湖水体悬浮泥沙浓度的反演研究对湖泊生态功能研究以及人类活动监测极具重要意义。 本论文以鄱阳湖悬浮泥沙浓度定量遥感反演为例，首先介绍了悬浮泥沙浓度定量遥感反演的研究背景和意义，从定量遥感反演模型、遥感数据以及支持向量机应用等方面概述了国内外在水体水质以及悬浮泥沙浓度定量反演方面的研究现状；其次，论述了悬浮泥沙浓度遥感定量反演的反演模型，阐述了支持向量机理论，尤其是是支持向量回归理论的基本原理以及在回归模型建立方面的应用。第三，在理论研究的基础上，运用支持向量机方法和传统的统计回归建模方法分别建立悬浮泥沙浓度反演模型，并用独立的数据进行模型的检验，进而进行方法的比较。结果显示：利用30个样本建立的10个支持向量机模型和3类33个统计回归模型中，拟合度最高的是以可见光红、蓝、绿、近红外4个波段反射率的遥感悬浮泥沙指数变换为输入量，基于nu-SVM模型建立的支持向量回归模型，其R2≈0.95，模型的均方根误差为RMSE≈11.68mg/L，而最好的传统方法建立的模型是以可见光红、蓝、绿、近红外4个波段反射率线性组合为自变量建立的指数模型SSC=0.28947*exp(34.18970*Red_250-8.93235*Infrared_250+7.78678*Blue_500+1.41766*Green_500)其R2≈0.93，RMSE≈11.56mg/L。但利用独立数据进行模型检验发现，SVM模型预测值有较大的偏差，而传统方法的验证结果精度相对较高。因此我们认为：尽管SVM在很多应用中取得了成功，但我们测试的SVM模型较传统方法相比并未获得理想的结果。

鄱阳湖湿地植被的多源影像数据融合制图

作者： 纪卓娅  来源：武汉大学 年份：2009 文献类型 ：学位论文 关键词： Brovey变换  影像融合  植物群落  IHS变换 

描述：全球湿地资源由于人类的活动正以惊人的速度减少。比起高花费的野外调查，随着遥感科学以及地理信息系统的发展，基于监测植物群落的湿地管理变得更加有效率。然而，光学遥感不总是能够正确地区分出湿地植物群落。而且，湿地典型的潮湿性气候大大的降低了光学影像的质量并进一步减少了其在原本在发展中国家就难以获得的数量。作为一种解决方法，本文研究了光学影像与雷达影像的融合。这两种不同来源的影像数据中有着相互补充的信息。本文的目的就是研究两种不同的融合技术亮度，色相合饱和度（IHS）变换以及Brovey变换在区分确定湿地植物群落是否可行。 在影像数据融合之前，分别对光学影像ALOS以及ENVISAT雷达影像中的湿地植物群落（苔草，荻和狗牙根）进行最大释然法的监督分类。尽管有一些分类错误，ALOS影像的分类结果基本能够区分这三种植物群落（总体精度达到88.7%，kappa统计值达到0.86）。ALOS分类图中这三种植物群落围绕着湖呈现带状分布，但是难以看出苔草和荻哪一种更接近湖泊。在图中沙地非常清晰可见。虽然水体被归类的很准确，ENVISAT雷达影像的分类图几乎不能分辨出这三种植物群落的区别（总体精度75%，kappa0.66）。大部分的沙地都被错误的分类到水体类。用两种技术融合之后的影像分类都更加成功。在两幅融合分类图中，沙地和水体被完全的区分开来。在Brovey融合分类结果图中（总体精度达93.4%，kappa0.91），荻群落被绘制的比较分散而不是形成带状。但是苔草是最接近湖泊，跟着是荻和狗牙根的分布次序还是非常明显的。在IHS融合分类结果图中这三种植物群落被区分的非常好（总体精度94.4%，kappa0.93）。 不同传感器来源的影响融合，充分利用了相互补充的信息内容可以成功的对湿地植物群落进行制图。这种便宜而且高效监测湿地资源的方法的潜力是显而易见的。

全文：全球湿地资源由于人类的活动正以惊人的速度减少。比起高花费的野外调查，随着遥感科学以及地理信息系统的发展，基于监测植物群落的湿地管理变得更加有效率。然而，光学遥感不总是能够正确地区分出湿地植物群落。而且，湿地典型的潮湿性气候大大的降低了光学影像的质量并进一步减少了其在原本在发展中国家就难以获得的数量。作为一种解决方法，本文研究了光学影像与雷达影像的融合。这两种不同来源的影像数据中有着相互补充的信息。本文的目的就是研究两种不同的融合技术亮度，色相合饱和度（IHS）变换以及Brovey变换在区分确定湿地植物群落是否可行。 在影像数据融合之前，分别对光学影像ALOS以及ENVISAT雷达影像中的湿地植物群落（苔草，荻和狗牙根）进行最大释然法的监督分类。尽管有一些分类错误，ALOS影像的分类结果基本能够区分这三种植物群落（总体精度达到88.7%，kappa统计值达到0.86）。ALOS分类图中这三种植物群落围绕着湖呈现带状分布，但是难以看出苔草和荻哪一种更接近湖泊。在图中沙地非常清晰可见。虽然水体被归类的很准确，ENVISAT雷达影像的分类图几乎不能分辨出这三种植物群落的区别（总体精度75%，kappa0.66）。大部分的沙地都被错误的分类到水体类。用两种技术融合之后的影像分类都更加成功。在两幅融合分类图中，沙地和水体被完全的区分开来。在Brovey融合分类结果图中（总体精度达93.4%，kappa0.91），荻群落被绘制的比较分散而不是形成带状。但是苔草是最接近湖泊，跟着是荻和狗牙根的分布次序还是非常明显的。在IHS融合分类结果图中这三种植物群落被区分的非常好（总体精度94.4%，kappa0.93）。 不同传感器来源的影响融合，充分利用了相互补充的信息内容可以成功的对湿地植物群落进行制图。这种便宜而且高效监测湿地资源的方法的潜力是显而易见的。

鄱阳湖湿地植被的多源影像数据融合制图

作者： 纪卓娅  来源：武汉大学 年份：2009 文献类型 ：学位论文 关键词： Brovey变换  影像融合  植物群落  IHS变换 

描述：全球湿地资源由于人类的活动正以惊人的速度减少。比起高花费的野外调查，随着遥感科学以及地理信息系统的发展，基于监测植物群落的湿地管理变得更加有效率。然而，光学遥感不总是能够正确地区分出湿地植物群落。而且，湿地典型的潮湿性气候大大的降低了光学影像的质量并进一步减少了其在原本在发展中国家就难以获得的数量。作为一种解决方法，本文研究了光学影像与雷达影像的融合。这两种不同来源的影像数据中有着相互补充的信息。本文的目的就是研究两种不同的融合技术亮度，色相合饱和度（IHS）变换以及Brovey变换在区分确定湿地植物群落是否可行。 在影像数据融合之前，分别对光学影像ALOS以及ENVISAT雷达影像中的湿地植物群落（苔草，荻和狗牙根）进行最大释然法的监督分类。尽管有一些分类错误，ALOS影像的分类结果基本能够区分这三种植物群落（总体精度达到88.7%，kappa统计值达到0.86）。ALOS分类图中这三种植物群落围绕着湖呈现带状分布，但是难以看出苔草和荻哪一种更接近湖泊。在图中沙地非常清晰可见。虽然水体被归类的很准确，ENVISAT雷达影像的分类图几乎不能分辨出这三种植物群落的区别（总体精度75%，kappa0.66）。大部分的沙地都被错误的分类到水体类。用两种技术融合之后的影像分类都更加成功。在两幅融合分类图中，沙地和水体被完全的区分开来。在Brovey融合分类结果图中（总体精度达93.4%，kappa0.91），荻群落被绘制的比较分散而不是形成带状。但是苔草是最接近湖泊，跟着是荻和狗牙根的分布次序还是非常明显的。在IHS融合分类结果图中这三种植物群落被区分的非常好（总体精度94.4%，kappa0.93）。 不同传感器来源的影响融合，充分利用了相互补充的信息内容可以成功的对湿地植物群落进行制图。这种便宜而且高效监测湿地资源的方法的潜力是显而易见的。

全文：全球湿地资源由于人类的活动正以惊人的速度减少。比起高花费的野外调查，随着遥感科学以及地理信息系统的发展，基于监测植物群落的湿地管理变得更加有效率。然而，光学遥感不总是能够正确地区分出湿地植物群落。而且，湿地典型的潮湿性气候大大的降低了光学影像的质量并进一步减少了其在原本在发展中国家就难以获得的数量。作为一种解决方法，本文研究了光学影像与雷达影像的融合。这两种不同来源的影像数据中有着相互补充的信息。本文的目的就是研究两种不同的融合技术亮度，色相合饱和度（IHS）变换以及Brovey变换在区分确定湿地植物群落是否可行。 在影像数据融合之前，分别对光学影像ALOS以及ENVISAT雷达影像中的湿地植物群落（苔草，荻和狗牙根）进行最大释然法的监督分类。尽管有一些分类错误，ALOS影像的分类结果基本能够区分这三种植物群落（总体精度达到88.7%，kappa统计值达到0.86）。ALOS分类图中这三种植物群落围绕着湖呈现带状分布，但是难以看出苔草和荻哪一种更接近湖泊。在图中沙地非常清晰可见。虽然水体被归类的很准确，ENVISAT雷达影像的分类图几乎不能分辨出这三种植物群落的区别（总体精度75%，kappa0.66）。大部分的沙地都被错误的分类到水体类。用两种技术融合之后的影像分类都更加成功。在两幅融合分类图中，沙地和水体被完全的区分开来。在Brovey融合分类结果图中（总体精度达93.4%，kappa0.91），荻群落被绘制的比较分散而不是形成带状。但是苔草是最接近湖泊，跟着是荻和狗牙根的分布次序还是非常明显的。在IHS融合分类结果图中这三种植物群落被区分的非常好（总体精度94.4%，kappa0.93）。 不同传感器来源的影响融合，充分利用了相互补充的信息内容可以成功的对湿地植物群落进行制图。这种便宜而且高效监测湿地资源的方法的潜力是显而易见的。

基于MODIS影像的鄱阳湖悬浮泥沙浓度反演：支持向量机和回归模型比较

作者： 侯秀秀  来源：武汉大学 年份：2010 文献类型 ：学位论文 关键词： 回归模型  支持向量机  遥感定量反演  核函数  悬浮泥沙浓度 

描述：随着地理信息科学和计算科学等的不断发展，采用遥感手段对水质参数进行定量反演这一研究逐渐被提上日程并取得一系列进展。鄱阳湖是一个复杂庞大的动态生态系统，其悬浮泥沙含量作为一项基本的水质参数对水体光学性质及水动力作用都有重要影响。因此，对鄱阳湖水体悬浮泥沙浓度的反演研究对湖泊生态功能研究以及人类活动监测极具重要意义。 本论文以鄱阳湖悬浮泥沙浓度定量遥感反演为例，首先介绍了悬浮泥沙浓度定量遥感反演的研究背景和意义，从定量遥感反演模型、遥感数据以及支持向量机应用等方面概述了国内外在水体水质以及悬浮泥沙浓度定量反演方面的研究现状；其次，论述了悬浮泥沙浓度遥感定量反演的反演模型，阐述了支持向量机理论，尤其是是支持向量回归理论的基本原理以及在回归模型建立方面的应用。第三，在理论研究的基础上，运用支持向量机方法和传统的统计回归建模方法分别建立悬浮泥沙浓度反演模型，并用独立的数据进行模型的检验，进而进行方法的比较。结果显示：利用30个样本建立的10个支持向量机模型和3类33个统计回归模型中，拟合度最高的是以可见光红、蓝、绿、近红外4个波段反射率的遥感悬浮泥沙指数变换为输入量，基于nu-SVM模型建立的支持向量回归模型，其R2≈0.95，模型的均方根误差为RMSE≈11.68mg/L，而最好的传统方法建立的模型是以可见光红、蓝、绿、近红外4个波段反射率线性组合为自变量建立的指数模型SSC=0.28947*exp(34.18970*Red_250-8.93235*Infrared_250+7.78678*Blue_500+1.41766*Green_500)其R2≈0.93，RMSE≈11.56mg/L。但利用独立数据进行模型检验发现，SVM模型预测值有较大的偏差，而传统方法的验证结果精度相对较高。因此我们认为：尽管SVM在很多应用中取得了成功，但我们测试的SVM模型较传统方法相比并未获得理想的结果。

全文：随着地理信息科学和计算科学等的不断发展，采用遥感手段对水质参数进行定量反演这一研究逐渐被提上日程并取得一系列进展。鄱阳湖是一个复杂庞大的动态生态系统，其悬浮泥沙含量作为一项基本的水质参数对水体光学性质及水动力作用都有重要影响。因此，对鄱阳湖水体悬浮泥沙浓度的反演研究对湖泊生态功能研究以及人类活动监测极具重要意义。 本论文以鄱阳湖悬浮泥沙浓度定量遥感反演为例，首先介绍了悬浮泥沙浓度定量遥感反演的研究背景和意义，从定量遥感反演模型、遥感数据以及支持向量机应用等方面概述了国内外在水体水质以及悬浮泥沙浓度定量反演方面的研究现状；其次，论述了悬浮泥沙浓度遥感定量反演的反演模型，阐述了支持向量机理论，尤其是是支持向量回归理论的基本原理以及在回归模型建立方面的应用。第三，在理论研究的基础上，运用支持向量机方法和传统的统计回归建模方法分别建立悬浮泥沙浓度反演模型，并用独立的数据进行模型的检验，进而进行方法的比较。结果显示：利用30个样本建立的10个支持向量机模型和3类33个统计回归模型中，拟合度最高的是以可见光红、蓝、绿、近红外4个波段反射率的遥感悬浮泥沙指数变换为输入量，基于nu-SVM模型建立的支持向量回归模型，其R2≈0.95，模型的均方根误差为RMSE≈11.68mg/L，而最好的传统方法建立的模型是以可见光红、蓝、绿、近红外4个波段反射率线性组合为自变量建立的指数模型SSC=0.28947*exp(34.18970*Red_250-8.93235*Infrared_250+7.78678*Blue_500+1.41766*Green_500)其R2≈0.93，RMSE≈11.56mg/L。但利用独立数据进行模型检验发现，SVM模型预测值有较大的偏差，而传统方法的验证结果精度相对较高。因此我们认为：尽管SVM在很多应用中取得了成功，但我们测试的SVM模型较传统方法相比并未获得理想的结果。

鄱阳湖湿地植被的多源影像数据融合制图

作者： 纪卓娅  来源：武汉大学 年份：2009 文献类型 ：学位论文 关键词： Brovey变换  影像融合  植物群落  IHS变换 

描述：全球湿地资源由于人类的活动正以惊人的速度减少。比起高花费的野外调查，随着遥感科学以及地理信息系统的发展，基于监测植物群落的湿地管理变得更加有效率。然而，光学遥感不总是能够正确地区分出湿地植物群落。而且，湿地典型的潮湿性气候大大的降低了光学影像的质量并进一步减少了其在原本在发展中国家就难以获得的数量。作为一种解决方法，本文研究了光学影像与雷达影像的融合。这两种不同来源的影像数据中有着相互补充的信息。本文的目的就是研究两种不同的融合技术亮度，色相合饱和度（IHS）变换以及Brovey变换在区分确定湿地植物群落是否可行。 在影像数据融合之前，分别对光学影像ALOS以及ENVISAT雷达影像中的湿地植物群落（苔草，荻和狗牙根）进行最大释然法的监督分类。尽管有一些分类错误，ALOS影像的分类结果基本能够区分这三种植物群落（总体精度达到88.7%，kappa统计值达到0.86）。ALOS分类图中这三种植物群落围绕着湖呈现带状分布，但是难以看出苔草和荻哪一种更接近湖泊。在图中沙地非常清晰可见。虽然水体被归类的很准确，ENVISAT雷达影像的分类图几乎不能分辨出这三种植物群落的区别（总体精度75%，kappa0.66）。大部分的沙地都被错误的分类到水体类。用两种技术融合之后的影像分类都更加成功。在两幅融合分类图中，沙地和水体被完全的区分开来。在Brovey融合分类结果图中（总体精度达93.4%，kappa0.91），荻群落被绘制的比较分散而不是形成带状。但是苔草是最接近湖泊，跟着是荻和狗牙根的分布次序还是非常明显的。在IHS融合分类结果图中这三种植物群落被区分的非常好（总体精度94.4%，kappa0.93）。 不同传感器来源的影响融合，充分利用了相互补充的信息内容可以成功的对湿地植物群落进行制图。这种便宜而且高效监测湿地资源的方法的潜力是显而易见的。

全文：全球湿地资源由于人类的活动正以惊人的速度减少。比起高花费的野外调查，随着遥感科学以及地理信息系统的发展，基于监测植物群落的湿地管理变得更加有效率。然而，光学遥感不总是能够正确地区分出湿地植物群落。而且，湿地典型的潮湿性气候大大的降低了光学影像的质量并进一步减少了其在原本在发展中国家就难以获得的数量。作为一种解决方法，本文研究了光学影像与雷达影像的融合。这两种不同来源的影像数据中有着相互补充的信息。本文的目的就是研究两种不同的融合技术亮度，色相合饱和度（IHS）变换以及Brovey变换在区分确定湿地植物群落是否可行。 在影像数据融合之前，分别对光学影像ALOS以及ENVISAT雷达影像中的湿地植物群落（苔草，荻和狗牙根）进行最大释然法的监督分类。尽管有一些分类错误，ALOS影像的分类结果基本能够区分这三种植物群落（总体精度达到88.7%，kappa统计值达到0.86）。ALOS分类图中这三种植物群落围绕着湖呈现带状分布，但是难以看出苔草和荻哪一种更接近湖泊。在图中沙地非常清晰可见。虽然水体被归类的很准确，ENVISAT雷达影像的分类图几乎不能分辨出这三种植物群落的区别（总体精度75%，kappa0.66）。大部分的沙地都被错误的分类到水体类。用两种技术融合之后的影像分类都更加成功。在两幅融合分类图中，沙地和水体被完全的区分开来。在Brovey融合分类结果图中（总体精度达93.4%，kappa0.91），荻群落被绘制的比较分散而不是形成带状。但是苔草是最接近湖泊，跟着是荻和狗牙根的分布次序还是非常明显的。在IHS融合分类结果图中这三种植物群落被区分的非常好（总体精度94.4%，kappa0.93）。 不同传感器来源的影响融合，充分利用了相互补充的信息内容可以成功的对湿地植物群落进行制图。这种便宜而且高效监测湿地资源的方法的潜力是显而易见的。

鄱阳湖流域LUCC的景观生态评价

作者： 府伟娟  来源：武汉大学 年份：2007 文献类型 ：学位论文 关键词： 鄱阳湖流域  景观生态学  土地利用/土地覆盖变化 

描述：体现在如下几个方面： 1. 本文对鄱阳湖流域1992、1995、1998和2002年四个时期的NDVI数据进行了分类，类型为以下六种：城市或建筑用地、农业用地、灌丛草地、林地、水体、湿地。结合野外

全文：体现在如下几个方面： 1. 本文对鄱阳湖流域1992、1995、1998和2002年四个时期的NDVI数据进行了分类，类型为以下六种：城市或建筑用地、农业用地、灌丛草地、林地、水体、湿地。结合野外

鄱阳湖流域LUCC的景观生态评价

作者： 府伟娟  来源：武汉大学 年份：2007 文献类型 ：学位论文 关键词： 鄱阳湖流域  景观生态学  土地利用/土地覆盖变化 

描述：体现在如下几个方面： 1. 本文对鄱阳湖流域1992、1995、1998和2002年四个时期的NDVI数据进行了分类，类型为以下六种：城市或建筑用地、农业用地、灌丛草地、林地、水体、湿地。结合野外

全文：体现在如下几个方面： 1. 本文对鄱阳湖流域1992、1995、1998和2002年四个时期的NDVI数据进行了分类，类型为以下六种：城市或建筑用地、农业用地、灌丛草地、林地、水体、湿地。结合野外

鄱阳湖流域LUCC的景观生态评价

作者： 府伟娟  来源：武汉大学 年份：2007 文献类型 ：学位论文 关键词： 鄱阳湖流域  景观生态学  土地利用/土地覆盖变化 

描述：体现在如下几个方面： 1. 本文对鄱阳湖流域1992、1995、1998和2002年四个时期的NDVI数据进行了分类，类型为以下六种：城市或建筑用地、农业用地、灌丛草地、林地、水体、湿地。结合野外

全文：体现在如下几个方面： 1. 本文对鄱阳湖流域1992、1995、1998和2002年四个时期的NDVI数据进行了分类，类型为以下六种：城市或建筑用地、农业用地、灌丛草地、林地、水体、湿地。结合野外