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基于資源三號遙感影像的復雜山區(qū)套種煙草產(chǎn)量估測模型研究

發(fā)布時間:2017-10-11 17:36

  本文關(guān)鍵詞:基于資源三號遙感影像的復雜山區(qū)套種煙草產(chǎn)量估測模型研究


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【摘要】:煙草是由國家管控的特殊經(jīng)濟作物,我國煙草領(lǐng)域施行統(tǒng)一領(lǐng)導和垂直管理的制度。依據(jù)相關(guān)規(guī)定,煙草的種植需由煙草主管部門實行統(tǒng)一的管理。煙田面積測量是監(jiān)控煙民實際移栽煙草數(shù)量和面積與合同簽訂株數(shù)、面積相符的重要手段。煙草遙感估產(chǎn)利用遙感影像進行煙草信息提取可以及時準確的獲得大面積煙草產(chǎn)量的相關(guān)動態(tài)數(shù)據(jù),能做到不接觸、不破壞、簡單易行、高精度、時效性高和經(jīng)濟可行。為生產(chǎn)管理部門及時、準確地掌握當年煙草生產(chǎn)形勢、調(diào)整煙草指導性種植計劃以及有關(guān)政策執(zhí)行情況的評估等提供重要的參考依據(jù),為煙草的科學研究和定量化管理奠定基礎(chǔ)。目前臨沂沂水縣仍采用人工實地測量的傳統(tǒng)方法獲取套種煙草面積,工作量大,耗時、耗力。遙感估產(chǎn)在煙草領(lǐng)域的研究較少。論文基于山東臨沂沂水縣研究區(qū)特殊的山地套種模式,利用ENVI5.1軟件處理資源三號2.1m全色影像和5.8m多光譜影像,以期獲得快捷、高精度的產(chǎn)量估測途徑。研究首先對影像進行大氣校正獲得真實的波譜值,導入1:10000DEM數(shù)據(jù)對影像進行正射校正以糾正地形起伏引起影像上的誤差,采用GS影像融合的方法生成高精度多光譜影像。通過野外調(diào)查獲取代表性地面控制點(GCP)并采集其GPS等信息。利用面向?qū)ο蠓诸惙椒?對影像進行智能化的分割和合并,以GCP的光譜、紋理和形狀屬性創(chuàng)建規(guī)則提取煙草面積。通過收集分析煙草有效的多光譜信息,結(jié)合實測產(chǎn)量數(shù)據(jù)分別構(gòu)建煙草多光譜信息-煙草產(chǎn)量預測回歸模型,并對模型進行評價優(yōu)選。本文的結(jié)論如下:(1)遙感影像的預處理可消除影像成像時由于各種因素導致的影像幾何畸形、大氣消光、輻射量失真等現(xiàn)象。正射校正過程中添加1:10000DEM數(shù)據(jù),可以很好的修正地形起伏引起的影像上的誤差。GS影像融合可結(jié)合資源三號影像高分和多光譜的雙重特性,保持光譜值的真實性。(2)面向?qū)ο筇卣鞯匚锾崛⌒Чh遠優(yōu)于非監(jiān)督分類和決策樹分類。面向?qū)ο蠓诸惙椒ǔ浞掷酶叻钟跋褙S富的光譜、形狀、結(jié)構(gòu)、紋理、相關(guān)布局以及影像中地物之間的上下文信息,可以顯著提高分類精度。影像分割和合并是面向?qū)ο筇卣鞯匚锾崛〉那疤。分割合并尺度的設(shè)定要根據(jù)實地考察資料和特征地物具體特點,經(jīng)過大量的組合實驗最終選定最適分割合并尺度,才能使得分割后的煙草地塊既不破碎又不會與其他地物混合在一個對象內(nèi),獲得較好的效果。經(jīng)過分類后處理提取的研究區(qū)煙草面積為14088.46hm2,分類精度高達94.63%。實用性較高。(3)通過煙草各波段和植被指數(shù)與煙草實際產(chǎn)量的相關(guān)分析得出:波段1、波段2和波段3與產(chǎn)量相關(guān)性較好;波段4、NDVI、DVI和RVI與產(chǎn)量的相關(guān)性均達到了顯著水平,其中NDVI和RVI與產(chǎn)量相關(guān)性最好,分別為0.968和0.967。(4)研究建立了波段4、NDVI、DVI和RVI與煙草產(chǎn)量的遙感估產(chǎn)模型。各估產(chǎn)因子與產(chǎn)量的擬合程度不同,同一估產(chǎn)因子的采用不同的方程式的其擬合程度也會不同。NDVI與產(chǎn)量擬合性最高;band4與產(chǎn)量擬合性相對較差;DVI和RVI與產(chǎn)量擬合性居中。估產(chǎn)模型精度除波段4的預報精度為86.7%,植被指數(shù)的估測模型精度都高于90%。其中估產(chǎn)模型精度最高為NDVI,其模型精度為97.3%,RVI和DVI模型精度適中。
【關(guān)鍵詞】:ZY-3遙感影像 ENVI5.1 面向?qū)ο蠓诸?/strong> 煙草種植面積 估產(chǎn)模型
【學位授予單位】:山東農(nóng)業(yè)大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:S572;S127
【目錄】:
  • 中文摘要6-8
  • Abstract8-10
  • 1 前言10-22
  • 1.1 選題背景及研究意義10-11
  • 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-18
  • 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀11-13
  • 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀13-18
  • 1.3 研究內(nèi)容與研究方法18-21
  • 1.3.1 研究內(nèi)容18
  • 1.3.2 研究方法18-19
  • 1.3.3 技術(shù)路線19-21
  • 1.4 小結(jié)21-22
  • 2 研究區(qū)概況和資料收集22-26
  • 2.1 研究區(qū)概況22
  • 2.2 煙草種植概述22-23
  • 2.3 資料收集23-25
  • 2.4 小結(jié)25-26
  • 3 影像預處理26-31
  • 3.1 投影變換26
  • 3.2 大氣校正26-27
  • 3.3 正射校正27-28
  • 3.4 影像配準28
  • 3.5 影像融合28-29
  • 3.6 影像增強29
  • 3.7 影像剪裁29-30
  • 3.8 小結(jié)30-31
  • 4 影像面向?qū)ο筇卣鞯匚锾崛?/span>31-39
  • 4.1 影像分割合并31-32
  • 4.1.1 分割合并方法的選擇31
  • 4.1.2 影像分割及分割尺度的選擇31
  • 4.1.3 影像合并及合并尺度的選擇31-32
  • 4.2 煙草信息提取規(guī)則和屬性32-34
  • 4.2.1 光譜規(guī)則32-33
  • 4.2.2 形狀規(guī)則33
  • 4.2.3 紋理規(guī)則33-34
  • 4.3 結(jié)果分析34-35
  • 4.4 精度評價35-37
  • 4.4.1 非監(jiān)督分類、決策樹分類與面向?qū)ο蠓诸惐容^35-36
  • 4.4.2 分類結(jié)果比較36-37
  • 4.5 小結(jié)37-39
  • 5 估產(chǎn)模型研究39-46
  • 5.1 植被指數(shù)概況39-40
  • 5.1.1NDVI39
  • 5.1.2 RVI39-40
  • 5.1.3 DVI40
  • 5.2 產(chǎn)量與各波段和植被指數(shù)的相關(guān)性分析40
  • 5.3 產(chǎn)量與各波段和植被指數(shù)的的回歸分析40-43
  • 5.4 模型精度分析43-45
  • 5.5 小結(jié)45-46
  • 6 結(jié)論與討論46-48
  • 6.1 結(jié)論46-47
  • 6.2 討論與展望47-48
  • 參考文獻48-53
  • 致謝53-54
  • 攻讀學位期間發(fā)表論文情況54
  • 參加科研情況54

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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3 韋翔華,白厚義,陳佩瓊;氮、鉀、鎂營養(yǎng)對煙草產(chǎn)量和產(chǎn)值的效應研究[J];廣西農(nóng)業(yè)生物科學;2000年02期

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3 常蓬勃;鋅與氮、鉀配施對煙草產(chǎn)量和品質(zhì)的影響[D];河南農(nóng)業(yè)大學;2008年



本文編號:1013873


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