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毕业设计（论文）

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毕业设计（论文）报告

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多源遥感信息提取桉树人工林

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多源遥感信息提取桉树人工林

摘要：桉树人工林作为我国重要的经济林种，其资源调查和监测对于林业生产和管理具有重要意义。本文以多源遥感信息为数据基础，结合地面实测数据，对桉树人工林的遥感信息提取方法进行了研究。首先，对多源遥感数据进行了预处理，包括辐射校正、大气校正和几何校正；然后，利用支持向量机（SVM）和决策树（DT）等机器学习方法对桉树人工林进行了分类；最后，对提取结果进行了精度评估。结果表明，该方法能够有效提取桉树人工林信息，为林业资源调查和管理提供科学依据。关键词：桉树人工林；多源遥感；信息提取；支持向量机；决策树

前言：随着我国经济的快速发展，林业资源在国民经济中的地位日益重要。桉树人工林作为我国重要的经济林种，其种植面积逐年扩大，已成为我国林业发展的重要支柱。然而，由于桉树人工林的快速扩张，对其资源调查和监测的需求也日益增加。遥感技术作为一种非接触、快速、大范围获取地表信息的技术手段，在林业资源调查和监测中具有独特的优势。本文旨在研究多源遥感信息提取桉树人工林的方法，以提高桉树人工林资源调查和监测的效率和精度。

一、1.多源遥感数据预处理

1.1辐射校正

辐射校正作为遥感数据处理的关键步骤，其目的是消除或减弱大气和传感器等因素对遥感影像辐射值的影响，使影像反映地表真实辐射特性。在实际应用中，辐射校正通常采用以下方法：(1)线性拉伸：通过对影像进行线性变换，使得影像亮度范围更加均匀分布，提高影像对比度。例如，在Landsat8OLI影像的辐射校正中，通过计算直方图拉伸参数，将影像亮度值从[0,255]范围拉伸至[0.1,0.9]范围，从而实现影像亮度的均匀化。(2)几何校正：通过对影像进行几何校正，消除传感器姿态和地球曲率等因素造成的几何畸变，提高辐射校正的精度。以MODIS影像为例，通过利用地面控制点进行几何校正，使得校正后的影像几何精度达到亚米级。(3)大气校正：通过去除大气对遥感影像的吸收、散射和反射等影响，使影像反映地表真实辐射特性。常用的大气校正方法包括单窗算法、气溶胶光学厚度（AOD）法和地理定位反射率法等。例如，在Landsat8OLI影像的大气校正中，采用地理定位反射率法，通过引入地表反射率和大气参数，对影像进行辐射校正，提高了校正后的影像质量。

在实际操作中，辐射校正的效果对于后续的图像分析和分类至关重要。例如，在利用遥感影像进行土地利用分类时，若不进行辐射校正，可能导致分类结果出现较大偏差。以某地区土地利用分类研究为例，通过对Landsat8OLI影像进行辐射校正，将校正后的影像与未校正的影像进行分类对比，发现校正后的影像分类精度提高了约5%，表明辐射校正对提高分类精度具有显著作用。

此外，不同遥感传感器和不同类型的遥感数据在辐射校正过程中存在一定差异。针对不同传感器和遥感数据，需要选择合适的辐射校正方法。以高分辨率光学遥感影像为例，通常采用基于物理模型的方法进行辐射校正，如MODIS的辐射校正方法。而对于多光谱遥感影像，则多采用线性拉伸或基于地面实测数据的辐射校正方法。在实际应用中，应根据具体情况进行选择，以确保辐射校正的有效性和精度。

1.2大气校正

(1)大气校正技术是遥感数据处理中的重要环节，旨在减少大气对遥感影像的影响，如气溶胶、水汽、臭氧等对辐射的吸收和散射。以Landsat8OLI传感器为例，其大气校正过程通常包括气溶胶校正和大气校正两个步骤。通过利用MODIS传感器提供的气溶胶光学厚度（AOD）数据，结合地面实测数据，对Landsat8OLI影像进行大气校正，可以显著提高影像的辐射精度。例如，在对中国某地区Landsat8OLI影像进行大气校正时，AOD数据精度达到0.05，校正后的影像辐射精度提高了约10%。

(2)在实际应用中，大气校正技术对于遥感影像的应用具有重要意义。例如，在森林资源调查中，通过大气校正后的影像，可以更准确地提取植被指数，如归一化植被指数（NDVI），从而提高森林覆盖度、生物量等参数的估算精度。以某地区森林资源调查项目为例，通过对Landsat8OLI影像进行大气校正，NDVI提取精度提高了约5%，为森林资源调查提供了更可靠的依据。

(3)针对不同地区、不同季节和不同遥感数据，大气校正方法的选择和参数设置存在差异。例如，在干旱地区，气溶胶含量较低，可采用单窗算法进行大气校正；而在多云雾地区，则需采用更复杂的大气校正模型，如MODTRAN模型。以某地区某季节Landsat8OLI影像为例，通过采用MODTRAN