【摘要】：糧食是人類得以繁衍生息的最基礎(chǔ)生活資料,中國作為擁有14億人口的超級農(nóng)業(yè)大國,對糧食尤其是水稻的需求壓力也在日益增加�？焖�、及時、準(zhǔn)確的獲取水稻的空間分布信息,對社會經(jīng)濟、糧食安全、生態(tài)功能以及政策制定等都有重要影響。使用遙感技術(shù)可以對水稻的種植面積進行大尺度的估算,但是現(xiàn)有的遙感數(shù)據(jù)不能同時滿足高時間分辨率和高空間分辨率的需求,這對監(jiān)測具有極大的限制,時空數(shù)據(jù)融合方法可以生成高時空分辨率的數(shù)據(jù),為我國南方地貌破碎區(qū)域的水稻種植的空間分布信息提取提供了新的思路和方法。本文以江西省鄱陽湖區(qū)為研究對象,根據(jù)2014年的MOD09Q1和GF-1/WFV數(shù)據(jù)結(jié)合STARFM模型構(gòu)建高時空分辨率遙感數(shù)據(jù)集,并利用此數(shù)據(jù)基于決策樹分類方法實現(xiàn)了南方較大尺度的水稻空間分布信息的遙感提取,主要研究結(jié)果如下:(1)基于STARFM模型所融合構(gòu)建的高時空反射率數(shù)據(jù)與真實影像的相關(guān)性系數(shù)總體可以達到0.6以上,二者在空間分布上具有總體一致性,融合影像可以體現(xiàn)GF-1/WFV影像的空間細節(jié)特征和MODIS影像的時間變化特征。(2)基于S-G濾波函數(shù)可以對受到云、霾影響的NDVI時間序列影像而產(chǎn)生的一些噪聲進行有效的平滑去噪處理,使得處理過后的影像能夠更好的反映地物的季節(jié)性變化規(guī)律。(3)利用融合的高時空分辨率時序NDVI影像基于決策樹分類方法所獲得的研究區(qū)的水稻分類精度達到了83%以上,分類精度高,同時,結(jié)合物候信息數(shù)據(jù),可以提高水稻的分類精度,融合數(shù)據(jù)可以在一定程度上解決水稻空間分布信息提取過程中,高空間分辨率數(shù)據(jù)時間分辨率不足的問題。(4)利用融合的高時空分辨率時序NDVI影像可以有效的對結(jié)構(gòu)破碎的地物進行分類,并具有較高識別精度,識別效果優(yōu)于單景的GF-1/WFV和時序MODIS NDVI影像。
【圖文】：

2.1.1. 自然地理狀況鄱陽湖流域位于江西省北部，長江中下游以南，西起東經(jīng) 115°49'，東至東經(jīng)116°46'，南起北緯 28°24'，北至北緯 29°46'。鄱陽湖是我國第一大淡水湖，由長江、贛江、撫河、信江、饒河、修水（簡稱五河）共同匯聚所形成的一個具有過水性、吞吐性及季節(jié)性的湖泊。境內(nèi)地貌形態(tài)多樣，山、丘、崗、平原、湖泊相間。湖區(qū)周圍零星的分布了小面積的山地；都昌、進賢、德安、余干以及鄱陽這幾個縣主要地形是丘陵；崗地的分布比較廣泛，主要是傾斜在湖區(qū)周圍；其中，平原主要是 五河 下游平原、贛撫平原以及信樂平原等。鄱陽湖流域作為長江中下游平原區(qū)之一，，自古以來就是江西省首要的糧食生產(chǎn)基地，在全國也占據(jù)著非常重要的 糧倉 地位。鄱陽湖區(qū)包括江西省南昌市區(qū)、南昌縣、新建縣、進賢縣、九江市區(qū)、永修縣、德安縣、星子縣、都昌縣、湖口縣、余干縣、鄱陽縣等 12 個縣市（姜魯光 2006），研究區(qū)如圖 2-1。

16圖 2-4 研究區(qū) 2014 年假彩色地表反射率合成影像Figure 2-4 The false color synthesis image of surface reflectance2.2.3. 非遙感數(shù)據(jù)（1）江西省土地利用類型和行政區(qū)劃數(shù)據(jù)本文所使用的土地利用數(shù)據(jù)的空間分辨率是 30m，該數(shù)據(jù)是國家 863 計劃重點項目“全球地表覆蓋遙感制圖與關(guān)鍵技術(shù)研究”的科研成果，以 TM5 和 HJ-1A/B 衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，采用像素分類-對象提取-知識檢核得到，主要有農(nóng)田、林地、草地、灌木林、裸地、濕地、居民點以及水體共 8 種地表覆蓋類型。
【學(xué)位授予單位】：華中農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：S511;S127

【參考文獻】

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1 朱良;平博;蘇奮振;杜云艷;蘇偉光;;多時相TM影像決策樹模型的水稻識別提取[J];地球信息科學(xué)學(xué)報;2013年03期

2 黃振國;陳仲新;劉芳清;劉軍;;利用SPOT5影像提取水稻種植面積的研究——以湖南株洲市區(qū)為例[J];湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2013年02期

3 黃登成;張麗;尹曉利;王昆;;數(shù)據(jù)融合技術(shù)在提高NPP估算精度中的應(yīng)用[J];計算機工程與應(yīng)用;2014年22期

4 景元書;李根;黃文江;;基于相似性分析及線性光譜混合模型的雙季稻面積估算[J];農(nóng)業(yè)工程學(xué)報;2013年02期

5 蔡德文;牛錚;王力;;遙感數(shù)據(jù)時空融合技術(shù)在農(nóng)作物監(jiān)測中的適應(yīng)性研究[J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2012年06期

6 楊沈斌;景元書;王琳;王釗;;基于MODIS時序數(shù)據(jù)提取河南省水稻種植分布[J];大氣科學(xué)學(xué)報;2012年01期

7 馮銳;張玉書;錢永蘭;于文穎;紀瑞鵬;武晉雯;陳鵬獅;;基于多時相MODIS數(shù)據(jù)的東北地區(qū)一季稻面積提取[J];生態(tài)學(xué)雜志;2011年11期

8 彭代亮;周煉清;黃敬峰;周斌;王福民;;基于抽樣調(diào)查地塊實測數(shù)據(jù)的省級水稻單產(chǎn)遙感估算[J];農(nóng)業(yè)工程學(xué)報;2011年09期

9 李鵬;姜魯光;封志明;張景華;閆慧敏;趙慧霞;;鄱陽湖區(qū)糧食供給功能的空間格局分析[J];自然資源學(xué)報;2011年02期

10 黃青;唐華俊;周清波;吳文斌;王利民;張莉;;東北地區(qū)主要作物種植結(jié)構(gòu)遙感提取及長勢監(jiān)測[J];農(nóng)業(yè)工程學(xué)報;2010年09期

本文編號：2704277