本文關(guān)鍵詞：基于多源遙感數(shù)據(jù)的馬鈴薯估產(chǎn)與精度評(píng)估，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：馬鈴薯即是高產(chǎn)糧食作物又是附加值較高的經(jīng)濟(jì)作物。內(nèi)蒙古自治區(qū)在全國(guó)各省、自治區(qū)的馬鈴薯種植面積和產(chǎn)量排名前幾位，地處北方，適宜種植一年一季的春季馬鈴薯。馬鈴薯產(chǎn)業(yè)是內(nèi)蒙古自治區(qū)的六大支柱產(chǎn)業(yè)之一，產(chǎn)業(yè)化全面發(fā)展、種植區(qū)分布廣泛，種植面積僅次于玉米�；谶b感技術(shù)可以實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效和全面掌握馬鈴薯種植的各方面生產(chǎn)情況和產(chǎn)量信息。 以內(nèi)蒙古中西部的馬鈴薯產(chǎn)業(yè)化種植典型區(qū)，察哈爾右翼前旗和集寧市為研究區(qū)。遙感影像使用5月至9月馬鈴薯生長(zhǎng)期的MODIS、TM（5HJ1B替補(bǔ)）。在2010年7月中旬馬鈴薯生長(zhǎng)旺季，進(jìn)行馬鈴薯種植空間分布調(diào)查建立解譯標(biāo)志并得出空間分布圖。在2010年9月中下旬馬鈴薯收獲時(shí)期，進(jìn)行馬鈴薯實(shí)際采樣產(chǎn)量調(diào)查。采集的有效樣點(diǎn)有69個(gè)，采集時(shí)分成農(nóng)戶與公司的經(jīng)營(yíng)方式，旱地和水澆地的耕地類型，，樣點(diǎn)耕地距離道路一公里外，均勻分布于各個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)。59個(gè)實(shí)測(cè)樣點(diǎn)的產(chǎn)量數(shù)據(jù)與不同生長(zhǎng)時(shí)期的植被指數(shù)建立回歸模型，10個(gè)實(shí)測(cè)樣點(diǎn)進(jìn)行回代檢驗(yàn)。 估產(chǎn)模型的自變量使用從MODIS和TM5中提取9種不同時(shí)期（5種單個(gè)生長(zhǎng)期和4種不同生長(zhǎng)期累加的時(shí)期）的NDVI和EVI，建立線性、對(duì)數(shù)、二次項(xiàng)、冪、S型、指數(shù)等6種類型的216個(gè)一元回歸模型進(jìn)行對(duì)比分析。結(jié)果得出以MODIS的6月至9月的塊莖形成期、塊莖膨大期、淀粉積累期和成熟期累加的NDVI為自變量，R2為0.671的線性回歸模型效果要高于其他類型的回歸模型。在相關(guān)性的F檢驗(yàn)和T檢驗(yàn)均為極顯著水平。將MODIS影像的5月至9月的月平均值累加的NDVI值帶入線性回歸估產(chǎn)模型，得出研究區(qū)馬鈴薯種植面積209063畝，總產(chǎn)量413062.65kg，單產(chǎn)是每畝1976kg�；卮鷻z驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)誤差為140，樣點(diǎn)與回歸預(yù)測(cè)的平均絕對(duì)誤差值到達(dá)-86kg/畝，平均相對(duì)誤差值達(dá)到-4.51%。誤差值都在可控范圍之內(nèi)，說(shuō)明基于遙感技術(shù)的回歸模型估產(chǎn)時(shí)可行的，得到的研究區(qū)馬鈴薯的總產(chǎn)量和單產(chǎn)是有統(tǒng)計(jì)意義的可靠的。
【關(guān)鍵詞】：馬鈴薯 精細(xì)農(nóng)業(yè) 遙感估產(chǎn) 回歸模型
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：F326.11;P237
【目錄】：

• 中文摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 1 緒論9-14
• 1.1 研究背景與研究意義9-10
• 1.2 研究進(jìn)展10-13
• 1.2.1 遙感作物估產(chǎn)國(guó)外研究進(jìn)展10-11
• 1.2.2 遙感作物估產(chǎn)國(guó)內(nèi)研究進(jìn)展11-13
• 1.3 論文框架13-14
• 2 研究區(qū)概況及研究資料14-22
• 2.1 研究區(qū)概況14-18
• 2.1.1 地理位置與行政區(qū)劃14
• 2.1.2 自然地理環(huán)境特征14-17
• 2.1.3 社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況17
• 2.1.4 區(qū)位條件17-18
• 2.2 研究資料18-22
• 2.2.1 MODIS13Q1 產(chǎn)品18-19
• 2.2.2 Landsat5 產(chǎn)品19
• 2.2.3 HJ1A、B 產(chǎn)品19-20
• 2.2.4 遙感因子確定20-22
• 3 研究方法22-37
• 3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源22-25
• 3.1.1 樣點(diǎn)數(shù)據(jù)22-24
• 3.1.2 影像數(shù)據(jù)24-25
• 3.2 數(shù)據(jù)處理25-35
• 3.2.1 實(shí)地樣點(diǎn)調(diào)查產(chǎn)量數(shù)據(jù)處理25-28
• 3.2.2 MODIS 數(shù)據(jù)處理28-32
• 3.2.3 Landsat5 和 HJ1B 數(shù)據(jù)處理32-35
• 3.3 研究方法35-37
• 4 馬鈴薯遙感估產(chǎn)的遙感影像產(chǎn)品和模型分析37-46
• 4.1 馬鈴薯遙感估產(chǎn)的單個(gè)生長(zhǎng)期遙感影像產(chǎn)品和模型分析37-40
• 4.2 馬鈴薯遙感估產(chǎn)的生長(zhǎng)期累加遙感影像產(chǎn)品和模型分析40-45
• 4.3 馬鈴薯遙感估產(chǎn)的最佳模型分析45-46
• 5 馬鈴薯遙感估產(chǎn)和檢驗(yàn)46-51
• 5.1 馬鈴薯遙感估產(chǎn)模型檢驗(yàn)46-48
• 5.1.1 一元線性回歸模型可決系數(shù) R2檢驗(yàn)46-47
• 5.1.2 一元線性回歸模型方程的顯著性 F 檢驗(yàn)47-48
• 5.1.3 一元線性回歸模型變量的顯著性 T 檢驗(yàn)48
• 5.2 馬鈴薯遙感估產(chǎn)48-51
• 5.2.1 馬鈴薯遙感估產(chǎn)48-49
• 5.2.2 模型回代檢驗(yàn)49-51
• 6 結(jié)論51-54
• 6.1 結(jié)論51-53
• 6.2 創(chuàng)新與不足53-54
• 參考文獻(xiàn)54-56
• 附錄56-57
• 致謝57

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前5條

1 杜培林;田麗萍;薛林;韋艷柳;白麗;王進(jìn);樊科研;;遙感在作物估產(chǎn)中的應(yīng)用[J];安徽農(nóng)業(yè)科學(xué);2007年03期

2 樊風(fēng)雷;邱茂慧;;基于歸一化植被指數(shù)的廣州市植被時(shí)間變化分析[J];廣東農(nóng)業(yè)科學(xué);2012年06期

3 高磊;覃志豪;盧麗萍;;基于植被指數(shù)和地表溫度特征空間的農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測(cè)模型研究綜述[J];國(guó)土資源遙感;2007年03期

4 李軍玲;郭其樂;彭記永;;基于MODIS數(shù)據(jù)的河南省冬小麥產(chǎn)量遙感估算模型[J];生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào);2012年10期

5 李思佳;孫艷楠;李蒙;陳智文;;國(guó)內(nèi)外農(nóng)作物遙感估產(chǎn)的研究進(jìn)展[J];世界農(nóng)業(yè);2013年05期

  本文關(guān)鍵詞：基于多源遙感數(shù)據(jù)的馬鈴薯估產(chǎn)與精度評(píng)估，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：275658