本文關鍵詞：基于多源遙感數(shù)據(jù)的馬鈴薯估產(chǎn)與精度評估，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)濟作物。內(nèi)蒙古自治區(qū)在全國各省、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感技術可以實時、準確、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月馬鈴薯生長期的MODIS、TM（5HJ1B替補）。在2010年7月中旬馬鈴薯生長旺季，進行馬鈴薯種植空間分布調(diào)查建立解譯標志并得出空間分布圖。在2010年9月中下旬馬鈴薯收獲時期，進行馬鈴薯實際采樣產(chǎn)量調(diào)查。采集的有效樣點有69個，采集時分成農(nóng)戶與公司的經(jīng)營方式，旱地和水澆地的耕地類型，，樣點耕地距離道路一公里外，均勻分布于各個鄉(xiāng)鎮(zhèn)。59個實測樣點的產(chǎn)量數(shù)據(jù)與不同生長時期的植被指數(shù)建立回歸模型，10個實測樣點進行回代檢驗。 估產(chǎn)模型的自變量使用從MODIS和TM5中提取9種不同時期（5種單個生長期和4種不同生長期累加的時期）的NDVI和EVI，建立線性、對數(shù)、二次項、冪、S型、指數(shù)等6種類型的216個一元回歸模型進行對比分析。結果得出以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。在相關性的F檢驗和T檢驗均為極顯著水平。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驗的標準誤差為140，樣點與回歸預測的平均絕對誤差值到達-86kg/畝，平均相對誤差值達到-4.51%。誤差值都在可控范圍之內(nèi)，說明基于遙感技術的回歸模型估產(chǎn)時可行的，得到的研究區(qū)馬鈴薯的總產(chǎn)量和單產(chǎn)是有統(tǒng)計意義的可靠的。
【關鍵詞】：馬鈴薯 精細農(nóng)業(yè) 遙感估產(chǎn) 回歸模型
【學位授予單位】：內(nèi)蒙古師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：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 研究進展10-13
• 1.2.1 遙感作物估產(chǎn)國外研究進展10-11
• 1.2.2 遙感作物估產(chǎn)國內(nèi)研究進展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 社會經(jīng)濟狀況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)來源22-25
• 3.1.1 樣點數(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 實地樣點調(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)的單個生長期遙感影像產(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46-51
• 5.1 馬鈴薯遙感估產(chǎn)模型檢驗46-48
• 5.1.1 一元線性回歸模型可決系數(shù) R2檢驗46-47
• 5.1.2 一元線性回歸模型方程的顯著性 F 檢驗47-48
• 5.1.3 一元線性回歸模型變量的顯著性 T 檢驗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49-51
• 6 結論51-54
• 6.1 結論51-53
• 6.2 創(chuàng)新與不足53-54
• 參考文獻54-56
• 附錄56-57
• 致謝57

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

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

2 樊風雷;邱茂慧;;基于歸一化植被指數(shù)的廣州市植被時間變化分析[J];廣東農(nóng)業(yè)科學;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)測模型研究綜述[J];國土資源遙感;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)境學報;2012年10期

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

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

本文編號：275658