本科生毕业论文范文 - 图文

山东师范大学学士学位论文

为442.75 km2，占总流域面积的42.8%；位于蓬莱市境内的面积为364.87 km2，占总流域面积的35.3%；位于栖霞市境内的面积为156.41 km2，占总流域面积的15.1%；位于招远市境内的面积为70.54 km2，占总流域面积的6.8%。流域内耕地面积216.35 km2，其分布规律是北多南少，图1-2为黄水河流域地理位置示意图。流域内总人口46.62万，人口分布不均匀，北部平原多，南部低山丘陵区少，人口密度450.7人/km2。

图1-2 黄水河流域地理位置示意图

黄水河流域水系较为复杂，境内干支流纵横交错。其干流黄水河发源于栖霞市的主山，自东南向西北经龙口市境内流入渤海，干流全长55km。全河汇入一级支流数较多，仅在龙口市境内汇入的就有绛水河、丛林寺河、鸦鹊河、黄城集河等八条一级支流。黄水河流域是龙口、蓬莱、栖霞、招远四市重要的商品粮基地和工农业与城镇居民用水的主要水源地。

黄水河流域地处山东半岛东北部，总的地形是东南高、西北低，南部为低山丘陵，北部为冲积平原。流域内地貌受地质构造、岩相及河流冲积所影响，依次呈现构造剥蚀低山丘陵、剥蚀堆积山前台地、侵蚀堆积倾斜平原、堆积海滨条带阶地四种类型。

4

山东师范大学学士学位论文

1.4.2 研究数据

本文所采用的遥感数据是烟台地区的Landset-5的TM影像。TM影像摄影于2006年10月27日，太阳高度角为37.02°，太阳方位角为157.74°，分辨率约为30米，投影为墨卡托投影（UTM），覆盖了整个黄水河流域。TM因其波段多，获取容易，更新方便，近年来被广泛应用。表1-1给出Landset-5的TM技术参数[11]。

表1-1 Landset-5上TM技术参数

波段序号

1 2 3 4 5 6 7

波长范围/um

0.45-0.52 0.52-0.60 0.63-0.69 0.76-0.90 1.55-1.75 10.4-12.5 2.08-2.35

波段名称

蓝光 绿光 红光 近红外光 短波红外光 热红外光 短波红外光

地面分辨率/m

30 30 30 30 30 60 30

本文采用的高程数据为黄水河流域1:10000等高线矢量图，其采用的坐标系是西安80坐标系。等高线图用于生成DEM，进而利用DEM提取数字流域水系。

图1-3为黄水河流域的TM遥感影像和等高线。

图 1-3 黄水河流域TM遥感影像和等高线

5

山东师范大学学士学位论文

2 数据预处理 2.1 遥感影像预处理

在定量化研究中，常常需要将空中遥感器接受到的电磁波能量信号直接与地物光谱仪收到的电磁波能量信号及地物的物理特性联系起来加以分析研究，这就要对遥感器进行定标。同时，遥感影像在成像过程中必须经过大气的反射、散射、吸收作用，加上仪器本身系统误差及成像条件等种种因素导致产生很大的几何和辐射畸变。为了使遥感图像上记录的地物的辐射量和地面真实目标一一对应起来，能更好地提取遥感影像信息，提高分类精度以及方便计算，必须对原始遥感影像进行预处理，主要包括辐射校正和几何校正。

预处理流程如图2-1：

原始遥感图像辐射校正传感器辐射校准大气辐射校正地形辐射校正几何精校正校正后遥感图像

图2-1 遥感影像预处理流程图

2.1.1 辐射校正

由于受地物的非朗伯体反射特性、大气传输特性、传感器响应特性等因素的影像，致使采集的遥感数据与地物反(辐)射亮度出现不相关，出现的误差称为遥感数据的辐射畸变[12]。辐射校正是指从具有畸变的影像中消除依附在辐射亮度中的各种辐射量失真。遥感图像的辐射校正主要包括传感器辐射校准、大气辐射校正、地形及太阳高度角辐射校正。

（1）传感器辐射校准[13]

由遥感器的灵敏度特征引起的畸变主要是由其光学系统，或光电系统的特征所形成的。如在使用透镜的光学系统中，其摄像面存在着边缘部分比中心部分发暗的现象

6

山东师范大学学士学位论文

（边缘减光）。如果以光轴到摄像面边缘的视场角为θ，理想的光学系统中某点的光亮与cosn?成正比，利用这一性质可以进行cosn?校准。

光电变换系统的灵敏性特征通常很重复，其校正一般是通过定期地面测定，根据测量值进行校准。

（2）大气辐射校正

电磁波需要经历一个在大气中的传输过程才能到达遥感传感器，在这个过程中电磁波与大气发生相互作用——反射、折射、吸收、散射和透射，造成电磁波被大气部分吸收，且散射使地物辐射电磁波能量衰减，造成数据质量的下降，影响遥感信息的提取和精度，因此大气辐射校正是遥感数据处理不可缺少的环节。

遥感影像的大气校正方法很多，5S模型、6S模型、MODTRAN模型及LOWTRAN等模型利用基于复杂的辐射传输原理建立起大气校正模型，校正精度较高，但这些方法需要参数多，计算量大，而且一般很难获取这些参数。因此，本研究采用了直接、简易的暗像元法，此大气校正方法不需大气和地面的实测数据，尤其不需要卫星同步观测数据，而主要依靠影像本身的信息。

暗像元法基本原理就是在假定待校正的遥感图像上存在暗像元区域，假设 地表为朗伯面反射，整幅图像大气性质均一，大气多次散射辐照作用和邻近像 元漫反射作用可以忽略的前提下，反射率或辐射亮度很小的暗像元由于大气的 影响，而使得这些像元的亮度值相对增加，可以认为这部分增加的亮度是由于 大气的程辐射影响产生的。

（3）地形及太阳高度校正[13]

为了获得每个像元的真实的光谱反射，经过遥感器和大气校正的图像还需要更多的外部信息进行太阳高度和地形校正。通常这些外部信息包括大气程透过率、太阳直射光辐照度和瞬时入射角（取决于太阳入射角和地形）。太阳直射光辐照度在进入大气层以前是一个已知常量。在理想情况下，大气程透过率应当在获取图像的同时实地测量，但对于可见光，在不同大气条件下，也可以合理的预测。当地形平坦时，瞬时入射角比较容易计算，但对于倾斜的地形，经过地表散射、反射到遥感器的太阳辐射量就会依倾斜度而变化，因此需要用DEM计算每个像元的太阳瞬时入射角来校正其辐射亮度值。

7