基于RS和GIS的敦煌市土地沙漠化研究

基于RS和GIS的敦煌市土地沙漠化研究

论文摘要

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。

论文目录

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

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