松嫩平原傳統(tǒng)人工收集農(nóng)作物的長勢信息往往延遲于農(nóng)作物的生長狀態(tài),而且要獲取大尺度的農(nóng)情信息時(shí),通常需要耗費(fèi)大量人力物力,同時(shí)調(diào)查結(jié)果會受人為因素的影響而產(chǎn)生誤差。及時(shí)精準(zhǔn)的獲取農(nóng)作物分布情況和長勢信息對于保障松嫩平原糧食生產(chǎn)安全,促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要的意義。遙感監(jiān)測技術(shù)具備及時(shí)、快速、大尺度等特點(diǎn),利用遙感影像數(shù)據(jù)來監(jiān)測農(nóng)作物長勢情況,將可以為農(nóng)業(yè)部門和科研人員對農(nóng)作物長勢監(jiān)測和研究節(jié)約大量時(shí)間和資金。本課題研究是以“松嫩平原農(nóng)作物長勢遙感監(jiān)測系統(tǒng)”為基礎(chǔ),對研究區(qū)域內(nèi)進(jìn)行前期調(diào)查和研究,利用地理學(xué)相關(guān)知識設(shè)計(jì)采樣方案。進(jìn)行松嫩平原遙感數(shù)據(jù)下載和輔助數(shù)據(jù)信息收集,利用結(jié)構(gòu)化查詢語言技術(shù)(Structured Query Language,SQL)設(shè)計(jì)并建立了農(nóng)作物長勢綜合數(shù)據(jù)庫。根據(jù)用戶需求分析,選擇MATLAB語言為開發(fā)平臺,設(shè)計(jì)開發(fā)出圖像處理速度快、靈活性強(qiáng)的長勢監(jiān)測功能模塊。在結(jié)合遙感和數(shù)值模型等技術(shù)的基礎(chǔ)上,集成開發(fā)功能全面的基于MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer)的松嫩平原農(nóng)作物長勢監(jiān)測系統(tǒng)。實(shí)現(xiàn)對農(nóng)作物的分布情況、生長狀況的監(jiān)測管理,通過導(dǎo)入監(jiān)測數(shù)據(jù)后,即可以動態(tài)生成農(nóng)作物分布情況、農(nóng)作物長勢狀況空間專題圖。實(shí)現(xiàn)處理流程全自動化和大規(guī)模的運(yùn)行化,體現(xiàn)系統(tǒng)的高效性和實(shí)用性。改善以往松嫩平原只能利用人工調(diào)查法進(jìn)行農(nóng)作物長勢監(jiān)測的現(xiàn)狀。為科學(xué)和高效地進(jìn)行農(nóng)作物長勢監(jiān)測提供新的技術(shù)手段和監(jiān)控模式,提高農(nóng)業(yè)相關(guān)部門在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策能力和長勢信息發(fā)布的科學(xué)性和及時(shí)性,具有較好的應(yīng)用推廣價(jià)值。研究的主要內(nèi)容如下:⑴對采樣地點(diǎn)進(jìn)行調(diào)查及設(shè)計(jì)野外采樣方案,綜合研究區(qū)域內(nèi)遙感影像數(shù)據(jù)、第二次全國土地分類數(shù)據(jù)、松嫩平原行政區(qū)劃邊界、氣象數(shù)據(jù)、農(nóng)作物物候信息等數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范的數(shù)據(jù)化處理,將處理后得到的精準(zhǔn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入綜合數(shù)據(jù)庫,提高了監(jiān)測數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,為農(nóng)作物長勢監(jiān)測系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)保障。⑵對于遙感影像數(shù)據(jù)、第二次全國土地分類數(shù)據(jù)、松嫩平原行政區(qū)劃邊界、氣象數(shù)據(jù)、農(nóng)作物物候信息等資料進(jìn)行整理和收集,研究借鑒國內(nèi)外農(nóng)情遙感監(jiān)測系統(tǒng)的研究成果。以及相關(guān)農(nóng)作物分類方法和長勢監(jiān)測方法為參照,通過基于傅里葉組分的波形相似度分類方法有效地提高農(nóng)作物分類精度,將離散的傅立葉變換應(yīng)用于NDVI時(shí)間序列以減少高頻噪聲對分類的影響,可以提高農(nóng)作物長勢監(jiān)測數(shù)據(jù)的精度,同時(shí)選擇5類適合于松嫩平原農(nóng)作物長勢監(jiān)測的植被狀態(tài)指數(shù)進(jìn)行農(nóng)作物長勢監(jiān)測,并進(jìn)行論文研究及系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開發(fā)工作。⑶設(shè)計(jì)并開發(fā)實(shí)現(xiàn)基于MODIS的松嫩平原農(nóng)作物長勢遙感監(jiān)測系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)空間數(shù)據(jù)的集成與農(nóng)作物長勢監(jiān)測數(shù)據(jù)的發(fā)布、定期更新及后期管理;實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物自動化分類、農(nóng)作物長勢監(jiān)測,對監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,并進(jìn)行監(jiān)測數(shù)據(jù)可視化。系統(tǒng)能夠很好地滿足松嫩平原農(nóng)作物遙感監(jiān)測業(yè)務(wù)的需求,對農(nóng)作物自動化分類和農(nóng)作物長勢監(jiān)測等方面做了詳細(xì)的研究。
【學(xué)位單位】：哈爾濱師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：S127
【部分圖文】：

11圖 2-1 研究區(qū)Fig.2-1 Location of study area數(shù)據(jù)來源文所使用的數(shù)據(jù)包括 2000 年~2017 年 MODIS MOD13Q1(MODation Indices 16 - Day L3 Global 250m SIN Grid) ， 產(chǎn) 品 從 NASAp://ladsweb. nascom.nasa.gov/data/search.html）獲取，行列號為 h264，空間分辨率為 250m，數(shù)據(jù)格式 EOS-HDF，經(jīng)過 16 d 最大值合成（M Composite, MVC）數(shù)據(jù)，輔助數(shù)據(jù)以及野外采樣點(diǎn)信息。

第 3 章 農(nóng)作物長勢遙感監(jiān)測方法需要使用前 9 個(m=9)函數(shù)，以排除高頻噪音，在確定和基于傅立葉組分的指數(shù)的基礎(chǔ)上[74]。確定與農(nóng)作物相關(guān)系數(shù)，同時(shí)進(jìn)行回歸系數(shù)確定，根據(jù)系統(tǒng)設(shè)置的閾值，對遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，確定農(nóng)作物的植被類別，進(jìn)行空間專題圖展示。3.1.2 農(nóng)作物分類處理流程基于 FCSM 指數(shù)的基礎(chǔ)上對松嫩平原農(nóng)作物進(jìn)行分類，提高了分類的準(zhǔn)確度，對農(nóng)作物分布信息提取之后，可用于農(nóng)作物長勢監(jiān)測和對農(nóng)作物面積進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。農(nóng)作物分類流程如圖 3-1 所示：

18圖 3-2 2017 年基于 FCSM 農(nóng)作物分類圖Fig.3-2 2017 based on FCSM crop classification原農(nóng)作物分類圖結(jié)合 2017 年中國和巴西資源衛(wèi)星影像及 的植被圖作為參考數(shù)據(jù)，結(jié)合 2017 年 9 月下旬去往甘南地進(jìn)行野外采樣，對松嫩平原的大豆、玉米、水稻、草地型在整個松嫩平原科學(xué)的選擇 190 個野外采樣樣點(diǎn)，用影。基于 FCSM 指數(shù)對農(nóng)作物進(jìn)行監(jiān)督分類，獲取農(nóng)作物分信息，對分類結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，經(jīng)計(jì)算，分類結(jié)果的總appa 系數(shù)為 0.8736。符合松嫩平原農(nóng)作物分布地理相關(guān)性示。
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本文編號：2838191