Flussdiagramm Beschreibung: Technologie-Roadmap zur optischen Identifizierung von degradierten Böden basierend auf Multi-Angle-Fernerkundung Titel: Technologie-Roadmap zur Identifizierung von degradierten Böden basierend auf Multi-Angle-Fernerkundung Gesamtlayout: Ein horizontales, progressives Flussdiagramm von links nach rechts, klar unterteilt in vier Kernforschungsphasen, mit Pfeilen, die jeden Schritt verbinden und den gesamten Forschungszyklus von "Datenfundamentaufbau → Merkmalsquantifizierungsanalyse → Vergleichende Verifizierung → Leistungsintegration und Anwendung" vollständig darstellen. Phase 1: Datenfundamentaufbau (Multi-Source-Datenerfassung und -Vorverarbeitung) Input: Satellitenfernerkundungsdaten: MODIS BRDF/Albedo-Produkte, MISR Multi-Angle-Oberflächenreflexionsdaten. Bodenverifizierungsdaten: Geografische Informationen von degradierten Bodenprobenpunkten und Felduntersuchungsdaten, die von der Forschungsgruppe gesammelt wurden. Kernprozess: Datenerfassung: Herunterladen von Multi-Angle-Fernerkundungsdaten von der NASA-Website. Vorverarbeitungsintegration: Verwendung von MRT, ENVI und MISR Toolkit (MTK) für die radiometrische Kalibrierung, atmosphärische Korrektur und geometrische Feinkorrektur. Winkelnormalisierung: Durchführung einer präzisen Registrierung und Normalisierung der Beobachtungswinkelinformationen. Wichtige Werkzeuge: MRT, ENVI, MTK Output: Standardisierter Multi-Angle-Reflexionsdatensatz, der eine qualitativ hochwertige, räumlich und zeitlich abgestimmte Datengrundlage für die nachfolgende Analyse bietet. Phase 2: Merkmalsquantifizierungsanalyse (BRDF- und Spektralindexextraktion) Input: Standardisierter Multi-Angle-Reflexionsdatensatz aus Phase 1. Kernprozess (Paralleler Dual-Pfad): Pfad A: BRDF-Merkmalsquantifizierung Extrahieren der Oberflächenreflexion unter wichtigen geometrischen Konfigurationen von Sonne und Beobachtung. Zeichnen von BRDF-Kurven und Berechnen von Parametern wie Anisotropiefaktoren. Vergleichen und Analysieren von BRDF-Merkmalsunterschieden zwischen verschiedenen Degradationstypen wie Grasland, Bergbaugebieten und Ackerland. Pfad B: Spektralindexberechnung und -analyse Verwendung von Python (NumPy, Pandas) zur Batch-Berechnung von Spektralindizes wie SAVI, SR und NDVI in verschiedenen Winkeln. Systematische statistische Analyse des Bereichs und des Variationskoeffizienten der Indexwerte mit Änderungen des Zenitwinkels und des Azimutwinkels, um deren Winkelabhängigkeit aufzudecken. Wichtige Werkzeuge: Python (NumPy, Pandas) Output: BRDF-Merkmalsparametersatz und Multi-Angle-Spektralindexdatensatz, der das optische Anisotropiegesetz von degradierten Böden verdeutlicht. Phase 3: Vergleichende Verifizierung (Verifizierung der Vorteile von Multi-Angle-Informationen) Input: BRDF-Merkmalsparametersatz und Multi-Angle-Spektralindexdatensatz aus Phase 2. Kernprozess: Merkmalsatzkonstruktion: Konstruktion eines "einzelnen nahezu vertikalen Beobachtungs"-Merkmalsatzes bzw. eines "integrierten Multi-Angle"-Kombinationsmerkmalsatzes. Modelltraining und -identifizierung: Verwendung von Support Vector Machine (SVM)- oder Random Forest (RF)-Modellen, um die beiden Arten von Merkmalsätzen zu trainieren, um die Identifizierung und Extraktion von degradierten Bodentypen abzuschließen. Genauigkeitsvergleich und -verifizierung: Durch Kreuzvalidierung quantitativer Vergleich der Klassifizierungsgenauigkeit der beiden Arten von Merkmalsätzen und Bewertung des Beitrags von Multi-Angle-Informationen.
