江苏中部沿海潮沟系统遥感监测方法研究

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潮沟系统作为潮滩上最活跃的地貌单元,是潮滩与水下岸坡区物质与能量交换的通道,在潮流、波浪、风暴潮、人类活动等因素的综合作用下,潮沟系统敏感、多变,对邻近海堤、港口等沿海工程构成极大威胁。江苏中部沿海是我国潮沟系统最为发育的区域,在区域沉积动力环境快速变化、人类活动影响加剧等背景下,亟需掌握潮沟系统地貌演化过程与规律,为沿海经济社会平稳、持续发展提供决策支持。针对潮沟系统因海岸带复杂地理环境与自组织网络结构而导致的提取难、表征难、分析难等关键问题,本文完成了如下研究:(1)结合目标潮沟系统在高程属性中作为连续负地形的几何属性,研究提出了针对机载LiDAR DEM数据的顾及剖面形态特征的全自动潮沟提取算法(APMECF)。算法流程包含:基于多窗口邻域分析的局部潮滩高程趋势面均衡、基于多方向多尺度高斯匹配滤波的潮沟增强、基于两轮自适应阈值分割潮沟提取、多轮潮沟提取结果融合策略。该算法攻克了在海岸带高程低对比度环境下提取目标潮沟系统的难题,通过两套不同空间分辨率LiDARDEM数据的测试,展示了APMECF算法在处理潮沟系统细小尺度、保持潮沟系统拓扑网络完整性等方面具有较好的优势。通过针对类潮沟系统的拓展延伸性实验(如陆地沟壑提取实验、干旱区河流提取实验等),验证了APMECF算法在信息载体背景相对单一环境下对于类潮沟系统目标地物提取应用的可移植性。(2)国产资源三号高分辨率遥感影像数据固有的高频访问周期、光谱信息丰富、观测成本低廉等特点,使其相较于机载LiDAR数据而言,在海岸带长期遥感动态监测应用中更具优势。但是,多光谱影像中由光谱维度的间接信息载体记录的海岸带复杂地理相带对潮沟系统提取的背景干扰是遥感动态监测应用的重大挑战。为了解决上述难题,研究从目标潮沟系统的几何特征信息入手,提出了顾及局部微分几何结构的多尺度潮沟系统提取算法(MLDSI)。算法流程包含:复杂异质潮滩背景均一化、多尺度潮沟系统增强、谱问二元抑制规则、融合区域特征空间粘滞性的水平集演化模型。该算法能够在复杂异质性环境中针对形态多变的潮沟系统构建具备一致性度量的描述子LFI,从而实现潮沟系统的有效提取应用。通过针对近岸潮滩(>90km2)与离岸沙洲(>520 km2)等多个研究区的综合实验,验证了MLDSI算法与传统经典分类/分割提取算法在处理复杂异质背景下线状地物提取的优越性。(3)研究在完成上述潮沟系统提取的基础上构建了能够定量统计与分析潮沟系统静态几何形态参数和动态演化过程水动力特征参数的方法,即定量表征潮沟系统各向异性及待渠化密度两种维度的特征信息。总体而言,潮沟系统各向异性具有由海洋至内陆不断递增的趋势。通过比对相邻潮盆区域,以及同一潮盆内部的子潮沟区域,其待渠化平均径流长度具有高度动态变异的特点,同时表现出明显的无标度分布特征。各个潮盆区域具有唯一标识的水动力特征参数待渠化径流长度,其能够用来作为潮沟系统网络分叉率和蜿蜒度的定量测度,对潮沟系统静态特征表述提供了新的分析维度与技术支撑。
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第1章 绪论第15-33页
    1.1. 研究背景与意义第15-17页
    1.2. 国内外研究进展第17-26页
        1.2.1. 潮沟系统地貌过程研究现状第17-19页
        1.2.2. 潮沟系统遥感监测技术研究现状第19-26页
    1.3. 研究思路与技术框架第26-33页
        1.3.1. 研究目标第26-27页
        1.3.2. 研究内容第27-28页
        1.3.3. 技术路线第28-30页
        1.3.4. 组织架构第30-33页
第2章 研究区及数据集第33-45页
    2.1. 研究区概况第33-36页
        2.1.1. 潮滩分布及潮沟形态特征第33-35页
        2.1.2. 区域生境变迁及人类活动影响第35-36页
    2.2. 数据源简介第36-39页
        2.2.1. LiDAR DEM数据集第36-38页
        2.2.2. 资源三号高分影像数据集第38-39页
    2.3. 数据预处理第39-45页
        2.3.1. LiDAR数据预处理第39-41页
        2.3.2. 资源三号高分影像预处理第41-45页
第3章 基于LiDAR DEM的潮沟监测方法第45-81页
    3.1. 顾及剖面形态特征的全自动潮沟提取算法(APMECF)第45-56页
        3.1.1. 基于多窗口邻域分析的局部潮滩高程趋势面均衡第47-49页
        3.1.2. 基于多方向多尺度高斯匹配滤波的潮沟增强第49-52页
        3.1.3. 基于两轮自适应阈值分割潮沟提取第52-54页
        3.1.4. 多轮潮沟提取结果融合策略第54-56页
    3.2. APMECF算法实验结果第56-67页
        3.2.1. 验证策略第56-59页
        3.2.2. 结果展示第59-60页
        3.2.3. 精度评价第60-67页
    3.3. APMECF算法实验分析第67-80页
        3.3.1. 参数调制第67-71页
        3.3.2. 方法可移植性第71-80页
    3.4. 本章小结第80-81页
第4章 基于高分影像的潮沟监测方法第81-119页
    4.1. 顾及局部微分几何结构的多尺度潮沟提取方法(MLDSI)第81-100页
        4.1.1. 复杂异质潮滩背景均一化第85-88页
        4.1.2. 多尺度潮沟系统增强第88-93页
        4.1.3. 谱间二元抑制规则第93-97页
        4.1.4. 融合区域特征空间粘滞性的水平集演化模型第97-100页
    4.2. MLDSI算法实验结果第100-108页
        4.2.1. 结果展示第100-103页
        4.2.2. 精度评价第103-108页
    4.3. MLDSI算法实验分析第108-112页
        4.3.1. 局部聚类中心的数值漂移第108-109页
        4.3.2. 尺度不确定性第109-111页
        4.3.3. 谱间信息增益第111-112页
    4.4. 潮沟系统形态特征分析第112-117页
        4.4.1. 复杂潮沟系统各向异性分析第112-115页
        4.4.2. 待渠化密度分析第115-117页
    4.5. 本章小结第117-119页
第5章 结论与展望第119-123页
    5.1. 研究结论第119-120页
    5.2. 主要创新第120页
    5.3. 研究展望第120-123页
参考文献第123-135页
攻读硕士学位期间取得的主要科研成果第135-137页
致谢第137-138页
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