通过遥感融合图像对植被及土壤的分析.doc

贵州大学本科生毕业论文（设计）开题报告表论文(设计)名称通过遥感融合影像对土壤及植被的分析论文（设计） 来源导师选题论文（设计）类型C指导教师汪泓学生姓名沈珍鹏学号080801110153班级测绘081一、 研究或设计的目的和意义：自然状态下土壤表面的反射率没有明显的峰值和估值，因此在不同光谱段的遥感图像上，土壤的亮度区不明显。植物由于其进行光合作用，各类绿色植物都具有很相似的反射波普特征，但因其植物种类、季节、病虫害影像、含水量多少仍具有细部差别。因此为了得到更加准确的，易于目视解译的图像数据我们可以通过遥感图像融合的方式对其进行分析。融合图像可以提高图像的空间分辨率，使目标的特征增强，改善分类精度，此外还可使使图像信息达到互补。本次设计所需的融合图像是通过ENVI遥感处理软件获得。二、 研究或设计的国内外现状和发展趋势：图像融合在森林资源调查中的应用由于遥感信息具有宏观、动态、快速、多源等特点,在我国林业中特别是森林资源监测与管理中起到了重要作用。如“三北”防护林遥感综合调查,在两年时间里查清了占全国总面积约42%的“三北”地区森林、草场等再生资源的面积等,使国家有关部门及时掌握了该地区的资源变化情况。航天遥感技术的不断发展为提高森林资源调查精度、降低调查成本和劳动强度提供了现实的可能性。遥感图像在用于森林资源调查之前,要进行一系列的图像处理工作,因为遥感图像处理质量的好坏,直接影响到森林资源区划判读及目视解译的效率和质量,为了提高森林资源调查工作的效率和获得高准确度的结果,遥感图像融合被广泛利用到了森林资源调查的前期处理之中。图像融合在石油勘探中的应用近几年,信息融合技术在石油勘探中也有多方面的应用,如石玉梅等以多波法裂缝检测为研究对象,利用数据融合技术对分别基于波和波的种方法获得的裂缝方位角数据进行了融合,结果表明,该方法具有在多波信息融合方面的优越性和在确定裂缝优势发育方向上的可行性;戴勇等基于储层裂缝富集区是油气的储集空间,利用图像融合技术对某地区的储缝分布图和储层地震综合预测图进行了融合处理,更准确、更可靠地圈定了出天然气富集目标区,并为钻探结果所证实,极大地提高了勘探成功率;李正文等将数据融合技术应用于油气储集层地震综合预测,也取得了较好的图像融合实际应用效果。图像融合在舰船检测中的应用舰船检测与监视是世界各海岸地带国家的传统任务,在民用及公安部门有广泛的应用,例如:舰船的寻找和救助、捕鱼船监视、非法移民、保卫领土、反毒品、舰船非法倾倒油污的监视等等。目前已有的算法多数是建立在单源传感器之上的,但是单源的舰船检测往往是在信息缺失的情况下进行的目标识别,信息的不完整将导致舰船目标的参数无法准确判断,从而引起误判,如果海浪和天气比较糟糕,甚至会产生漏检。因此,产生了利用图像融合来补充信息,提高检测率的方法,如基于边缘特征的图像融合方法,基于多光谱图像的融合检测方法等等。层裂缝分布图和储层地震综合预测图进行了融合处理,更准确、更可靠地圈定了出天然气富集目标区,并为钻探结果所证实,极大地提高了勘探成功率;李正文等将数据融合技术应用于油气储集层地震综合预测,也取得了较好的图像融合实际应用效果。图像融合在舰船检测中的应用舰船检测与监视是世界各海岸地带国家的传统任务,在民用及公安部门有广泛的应用,例如:舰船的寻找和救助、捕鱼船监视、非法移民、保卫领土、反毒品、舰船非法倾倒油污的监视等等。目前已有的算法多数是建立在单源传感器之上的,但是单源的舰船检测往往是在信息缺失的情况下进行的目标识别,信息的不完整将导致舰船目标的参数无法准确判断,从而引起误判,如果海浪和天气比较糟糕,甚至会产生漏检。因此,产生了利用图像融合来补充信息,提高检测率的方法,如基于边缘特征的图像融合方法,基于多光谱图像的融合检测方法等等。三、主要研究或设计内容，需要解决的关键问题和思路：1、充分认识研究对象的地学规律 2、了解每种融合数据的特点和实用性 3、充分考虑到不同遥感数据之间波谱数据的相关性引起的有用数据的增加以及噪声误差的增加，因此对多种遥感数据作出合理的选择。4、几何配准，即解决遥感图像的几何畸变，解决空间配准问题5、分析得出结论四、完成毕业论文（设计）所必须具备的工作条件及解决的办法：1、需要同一地域单一传感器遥感图像2、需要了解目标地物的详细的光谱特性3、需要利用电脑等工具完成图像融合工作4、需要借助校园网查阅相关书籍与资料五、工作的主要阶段、进度与时间安排：教学第5周 查阅资料、完成开题报告表。教学第6-12周 获取设计所需资料，熟练ENVI遥感图像处理软件。教学第13周 编写设计，完成毕业设计初稿。教学第14周 修改、完善毕业设计，上交毕业设计。教学第15周 教师评阅。 教学第16周 毕业答辩及成绩评定。六、阅读的主要参考文献及资料名称：主要参考文献:1 李伟. 像素级图像融合方法及应用研究D.华南理工大学, 20062 闫莉萍,刘宝生,周东华. 基于Kalman滤波的多分辨率图像融合新算法J光电工程, 2007,(03) .3 陈蜜,伭剑辉,李德仁,秦前清,贾永红. 独立分量分析的图像融合算法J光电工程, 2007,(06) .4 石爱业,徐立中. 一种自适应模糊密度赋值的小波变换遥感图像融合算法J电子与信息学报, 2007,(02) .5 曹治国,王文武. 应用统计信号处理和模糊数学的图像融合算法J光电工程, 2005,(05) .6 楚恒,李杰,朱维乐. 一种基于小波变换的多聚焦图像融合方法J光电工程, 2005,(08) .7 罗智勇,杨武年,黄宇. 基于梯度权重规则的IHS变换与小波变换结合算法J光电工程, 2007,(10) .8 廖斌,许刚,王裕国. 一种基于混合变换的分层图像表示与编码J通信学报, 2004,(06) .9 玉振明, 毛士艺, 高飞. 一种基于Gabor滤波的不同聚焦图像融合方法J. 航空学报, 2005,(02)10 夏明革, 何友, 黄晓冬. 多传感器图像融合效果评价方法研究J. 电光与控制, 2003,(02)11 张强,郭宝龙. 基于Curvelet变换的图像融合算法J吉林大学学报(工学版), 2007,(02)12 杨波. 基于小波的像素级图像融合算法研究D.上海交通大学, 2008 .13燕文浩,马彩文,张鸣,王晨. 基于小波变换的图像融合新算法J光子学报, 2006,(04)14 遥感应用原理与基础武汉大学出版社孙