【摘要】：我國是一個農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)但水資源匱乏的國家,對水資源進(jìn)行合理的分配越來越成為我國農(nóng)業(yè)得以健康發(fā)展的基礎(chǔ),而對于灌溉面積與種植結(jié)構(gòu)的監(jiān)測,作為水資源合理配置的重要依據(jù)也越來越受到重視。本文在對灌溉面積與種植結(jié)構(gòu)的監(jiān)測方法進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,以內(nèi)蒙古河套灌區(qū)沈烏灌域作為研究區(qū),對遙感技術(shù)在干旱半干旱地區(qū),種植結(jié)構(gòu)與灌溉面積監(jiān)測方法的可行性進(jìn)行了分析。同時運用數(shù)理統(tǒng)計預(yù)測模型對沈烏灌域的灌溉面積進(jìn)行了預(yù)測,取得的主要成果如下:(1)采用基于CART決策樹與SEE5.0決策樹的分類方法,對沈烏灌域土地利用類型進(jìn)行分類,并繪制了沈烏灌域土地利用類型圖,同時根據(jù)野外實測點數(shù)據(jù),對基于兩種決策樹的土地利用類型圖的繪制精度進(jìn)行了對比分析,發(fā)現(xiàn)兩種決策樹分類方法對精度分別為83.5%和88.3%,因此選取SEE5.0決策樹的分類結(jié)果作為灌溉面積與種植結(jié)構(gòu)提取的依據(jù)。(2)選取Landsat-8和MODIS衛(wèi)星影像,采用基于EVI時序集的決策樹分類法,對沈烏灌域的種植結(jié)構(gòu)進(jìn)行遙感監(jiān)測,同時根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)以及野外實測數(shù)據(jù),分別從面積和位置兩方面進(jìn)行精度評定。同時結(jié)合研究區(qū)各渠系的土壤分布情況,分析種植結(jié)構(gòu)與土壤類型的分布關(guān)系,結(jié)果發(fā)現(xiàn)Landsat-8和MODIS衛(wèi)星對于瓜類、玉米、葵花的分類精度分別為91.3%、92.9%、91.4%和78.3%、85.9%、86.2%�？梢钥闯鯩ODIS衛(wèi)星數(shù)據(jù)對于瓜類這種種植面積較小且不成片分布的作物,分類結(jié)果較差。面積精度評定方面,Landsat-8絕對誤差和相對誤差均要低于MODIS,結(jié)合研究區(qū)各渠域的土壤類型與畦田規(guī)格,對兩者和種植結(jié)構(gòu)的關(guān)系進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn),沈烏灌域種植結(jié)構(gòu)分布情況與兩者關(guān)聯(lián)程度較低。(3)通過對于植被供水指數(shù)VSWI和基于Ts-NDVI特征空間的溫度植被干旱指數(shù)TVDI的研究,結(jié)合野外實測數(shù)據(jù),構(gòu)建基于VSWI和TVDI差異的灌溉面積監(jiān)測模型,同時根據(jù)SVM回歸滑動預(yù)測模型和Logistic灰色預(yù)測模型對沈烏灌域灌溉面積預(yù)測結(jié)果,對遙感監(jiān)測模型和數(shù)理統(tǒng)計預(yù)測模型的精度進(jìn)行評定,根據(jù)精度評定結(jié)果發(fā)現(xiàn),SVM回歸滑動預(yù)測模型的精度明顯高于Logistic灰色預(yù)測模型,并且高于遙感監(jiān)測結(jié)果,但其預(yù)測結(jié)果會隨著預(yù)測步驟的增加偏離實際發(fā)展規(guī)律,遙感監(jiān)測模型方面,基于VSWI和TVDI差異的灌溉面積監(jiān)測模型精度分別為90.2%、91.3%,根據(jù)反演正確點占灌溉區(qū)域采樣點百分比,精度分別為85.3%和89.7%,證明了兩種遙感監(jiān)測模型的可行性,其可為研究區(qū)灌溉管理提供數(shù)據(jù)支持。
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：S127;S274
【圖文】：

圖IFig直T.夕bnic以即叫貝叩

２．２．１地理位置逡逑沈Ａ灌域位于巴彥淖爾市的西南部，三盛公樞紐西北部，東經(jīng)１０６。０９＇—１０７。１０＇，逡逑北緯４０°０８＇—４０°５７％具體位置如圖２所示，沈烏灌域是內(nèi)蒙古河套灌區(qū)的一個重要逡逑樷成部分。灌域東南至黃河與鄂爾多斯市隔河相望，西南與阿拉善盟毗鄰，東北部與逡逑解放閘灌域接壤，西北靠陰山山脈，東西長９２ｋｍ，南北寬６５ｋｍ。根據(jù)灌域內(nèi)的渠系逡逑分布，沈烏灌域又分為東風(fēng)分干渠域、建設(shè)一干渠域，其中建設(shè)一干渠域下又分為一逡逑

七，服

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2771610