基于结构套合分析遥感影像尺度效应的研究

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1、摘要基于结构套合分析的遥感影像尺度效应研究作者简介：胡国彪男1983年11月生师从成都理工大学王玉兰副教授，2011年6月毕业于成都理工大学计算数学专业，获理学硕士学位。随着遥感技术的飞速发展，遥感探测器给我们提供了“海量”的数据，为了提取我们所需要的数据，就必须对这些数据进行筛选和处理。由于地表环境的复杂性，遥感光谱信息是混合信息存在大量的“同物异谱，同谱异物”的现象，而且由于传感器各个波段之间的相关性，使得通过直接建立遥感信号与地表参数之间的相关关系提取地物光谱信息难以满足精度要求。随着各类地物光谱特征研究的深入，地学规律引入遥感数据分析，在此基

2、础上建立统计模型，可以大大提高参数提取的精度。尺度概念是理解地球系统复杂性的关键，尺度问题被认为是对地观测的主要挑战之一。遥感信息普遍存在着尺度效应，合适的空间分辨率可以反映特定的空间结构特性。尺度效应是遥感影像分析中的一个重要因素，直接影响遥感影像分析的效果。忽视遥感观测的尺度问题，将使对地观测难以获得精确的地表参数。遥感尺度选择问题已经引起了国际遥感界的高度重视。而结合具体的研究应用领域，由地学现象的尺度本身出发，选择所需遥感信息的最佳尺度和分辨率，是非常具有现实意义的。本文在深入剖析了遥感影像的尺度问题以及遥感影像尺度选择的意义的基础上，探讨了

3、基于地统计学方法定量选择遥感影像最优空间分辨率的方法。并且讨论了基于传统的局部方差法、改进的局部方差以及离散度等方法在处理遥感影像尺度问题中优缺点。阐明了传统局部方差法和离散度方法不能得到理想结果的原因。对此，本文提出了基于变异函数结构分析的最佳空间分辨率选择，利用地统计学中变异函数的套合结构对遥感影像的尺度效应进行研究。并且将利用ENVI软件对遥感数据进行处理和转换，然后结合IDL进行参数的计算和变异函数理论模型的拟合。最后，进行了系列实验，得到了相关结论，分析得出这种基于地统计学的方法来处理遥感影像的尺度问题，对遥感和GIS研究与地学应用具有一定

4、成都理jI=大学硕士学位论文的理论意义和指导意义。关键词：遥感影像尺度效应变异函数套合IIAbstractResearchonscaIeeffectofremotesensingimagebasedonstructuraInestedanaIysiSIntroductionofauthor：HuGuobiao，male，wasborninNovember,1983，whosetutorwasprofessorWangYulan．HegraduatedfromChengduUniversityofTecllIlologyincomputationmat

5、hematicsmajorandgrantedMasterdegreeofScienceinJune，2011．Withtherapiddevelopmentofremotesensingtechnology，remotesensingdetectorsprovideUSa10tofdata，inordertoextractthedatathatweneed，wemustfilterandprocessthedata．Asaresultofthecomplexityofthesurfaceenvironment，remotesensingspectr

6、alinformationwhattherearealotofmixedmessages．Andbecausethesensorcorrelationbetweeneachband，makingtheestablishmentofremotesignalthroughthedirectandsurfaceparametersRelationshipbetweentheextractionofspectralinforillationiSdi伍culttomeettheprecisionrequirements．WiⅡlthespectralchara

7、cteristicsofvarioustypesofresearchandtheintroductionofgeologyregularitytoanalysisremotesensingdata，thisstatisticalmodelCangreatlyimprovetheextractionaccuracy．Scaleisakeyconceptforunderstandingthecomplexityofearthsystem．Anditisregardedasoneofthemainchallengesofearthobservation．S

8、patialscalingeffectsareauniversalissuefortheremotesens