本文關(guān)鍵詞：基于時序NDVI的干旱半干旱地區(qū)灌溉作物分類識別研究

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【摘要】：水資源匱乏、生態(tài)環(huán)境脆弱嚴(yán)重制約了干旱半干旱地區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展。精確有效地獲取作物信息能夠為地區(qū)節(jié)水灌溉、合理種植提供科學(xué)依據(jù),對地區(qū)農(nóng)業(yè)的健康長久發(fā)展具有重大意義。遙感影像的時序NDVI能夠客觀有效地反映植被綠度、光合作用強度和它們的季節(jié)年際變化,用于農(nóng)作物信息的提取具有覆蓋面廣、精度高和實時性強的優(yōu)點。本文選取我國典型的干旱半干旱地區(qū)--新疆天山北坡農(nóng)業(yè)種植區(qū)域為研究區(qū)域,Landsat-8多光譜影像為基礎(chǔ),以Landsat-7數(shù)據(jù)為輔助,建立研究區(qū)域NDVI時間序列,進行該地區(qū)的灌溉作物分類識別研究,研究的主要內(nèi)容及結(jié)論如下：(1)利用線性內(nèi)插方法填充修復(fù)Landsat-7中條帶數(shù)據(jù)缺失的部分,以便建立完整的NDVI時間序列,并利用數(shù)據(jù)完好的Landsat-8影像模擬條帶數(shù)據(jù)缺失修復(fù)過程。模擬修復(fù)偏差度整體小于15%,說明線性內(nèi)插方法有效改善了Landsat-7影像質(zhì)量。(2)研究S-G濾波原理,根據(jù)研究區(qū)域NDVI具體情況,選擇窗口大小為5,多項式次數(shù)為3平滑重構(gòu)NDVI時間序列。比較分析濾波前后不同作物NDVI時間曲線發(fā)現(xiàn),S-G濾波方法提高了NDVI時間序列的整體水平,使其反映作物生長變化更加真實可信,使得NDVI時間序列分類識別應(yīng)用更加有效。(3)研究MLC和SVM分類方法,分析研究區(qū)域各類作物的物候特性,有效選取兩組規(guī)模不同的訓(xùn)練樣本,分別使用MLC和SVM進行研究區(qū)域的灌溉作物分類識別實驗。實驗發(fā)現(xiàn),樣本規(guī)模增大,MLC分類效果具有明顯的改善,整體精度從75%提高到84%,而SVM兩次分類效果差異不明顯,都取得了較好的分類效果,精度高于85%。(4)綜合統(tǒng)計分析各類作物的分類識別結(jié)果。研究表明,品種單一、物候特征規(guī)律獨特的作物分類識別效果最佳；品種多樣、物候特征規(guī)律相似的作物分類識別精度略低。作物分類的整體精度高于86%,識別結(jié)果有效反映了地區(qū)作物的宏觀格局。
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：S127

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本文編號：1227357