發(fā)布時間：2018-01-03 22:01

  本文關(guān)鍵詞：基于深度學習的湖泊濕地信息提取及時空演變特征研究　出處：《東華理工大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：湖泊濕地是具有多種生態(tài)功能的生態(tài)系統(tǒng),對人類和生態(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。由于環(huán)境惡化,濕地面積正不斷萎縮,對濕地進行保護和恢復迫在眉睫。利用遙感技術(shù)提取濕地空間分布信息,實施動態(tài)地監(jiān)測湖泊濕地時空演變,能為濕地保護和決策提供重要數(shù)據(jù)支持。常用遙感影像濕地信息提取方法少有兼顧光譜與空間信息,難以保證濕地提取的準確性和可靠性。本文在利用遙感影像光譜特征時融入深度學習算法,構(gòu)建空譜聯(lián)合估計模型對濕地信息進行提取,獲取不同時期湖泊濕地信息專題圖分析湖泊濕地時空變化。主要包括:(1)構(gòu)建基于深度學習的濕地識別模型。引入深度學習算法,建立多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡濕地識別模型,制作濕地樣本,對基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的濕地識別模型進行學習訓練。(2)研究濕地提取空譜聯(lián)合估計模型。運用深度學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型,與歸一化差分水體指數(shù)和濕度分量相結(jié)合,綜合考慮濕地空間特征和光譜特征,搭建空譜聯(lián)合估計模型,對濕地進行提取。(3)將目前常用濕地提取方法與基于深度學習的濕地提取方法對比分析。采用最小距離法、最大似然法、決策樹分類法、面向?qū)ο蠓�、支持向量機法等與本文方法進行對比分析實驗,評定精度,驗證基于深度學習的濕地提取方法的可行性和準確性。(4)湖泊濕地時空演變特征研究。本文以鄱陽湖為例,分析湖泊濕地時間空間變化。運用景觀生態(tài)學方法對2000年、2005年、2010年、2015年鄱陽湖濕地信息進行分析,利用景觀格局指數(shù)定量分析濕地變化過程,研究其變化趨勢,探尋濕地變化規(guī)律,為濕地保護和恢復決策提供數(shù)據(jù)支持,并提出相應保護建議。
[Abstract]:Lake wetland is an ecosystem with many ecological functions, which is very important for the sustainable development of human and ecological environment. It is urgent to protect and restore the wetland. Remote sensing technology is used to extract the spatial distribution information of the wetland and to dynamically monitor the temporal and spatial evolution of the lake wetland. It can provide important data support for wetland protection and decision-making. The common remote sensing image wetland information extraction method rarely takes account of spectral and spatial information. It is difficult to ensure the accuracy and reliability of wetland extraction. In this paper, a joint space-spectrum estimation model is constructed to extract the wetland information by using the spectral features of remote sensing images into the depth learning algorithm. The temporal and spatial changes of lake wetland are analyzed by obtaining the thematic map of lake wetland information in different periods. The main contents include: 1) construct the wetland identification model based on deep learning, and introduce the depth learning algorithm. A multi-scale convolution neural network wetland identification model was established to make wetland samples. The wetland recognition model based on deep convolution neural network is trained. (2) the joint estimation model of wetland extraction space spectrum is studied, and the deep learning convolution neural network model is used. Combined with normalized differential water index and humidity component, combined with spatial and spectral characteristics of wetland, a joint space-spectrum estimation model was built. The wetland extraction method is compared with the wetland extraction method based on deep learning. The minimum distance method, the maximum likelihood method, the decision tree classification method and the object oriented method are adopted. Support vector machine (SVM) method is compared with the method in this paper to evaluate the accuracy of the experiment. Verify the feasibility and accuracy of wetland extraction method based on in-depth learning. 4) study on temporal and spatial evolution characteristics of lake wetland. This paper takes Poyang Lake as an example. The temporal and spatial changes of lake wetland were analyzed. The information of Poyang Lake wetland on 2000, 2005, 2010 and 2010 were analyzed by landscape ecology method. The landscape pattern index is used to analyze the changing process of wetland, to study its changing trend, to explore the rules of wetland change, to provide data support for wetland conservation and restoration decision, and to put forward corresponding protection suggestions.
【學位授予單位】：東華理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：P237;P901

【參考文獻】

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本文編號：1375748