本文關(guān)鍵詞：基于MODIS時間序列地表物候特征分析及農(nóng)作物分類，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：中國是一個農(nóng)業(yè)大國,農(nóng)作物種植面積是影響糧食產(chǎn)量的重要因素,快速、及時、準(zhǔn)確獲取農(nóng)作物分布信息,已成為現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)發(fā)展的一大要求,且農(nóng)作物的識別與分類,對社會經(jīng)濟(jì)、糧食安全、生態(tài)功能以及政策制定等都有重要影響。本文以松嫩平原黑龍江省部分為研究對象,以2012年6月至2014年6月期間的MOD09Q1及2013年4、5月份的MOD09A1為數(shù)據(jù)源,合成歸一化植被指數(shù)(NDVI)和歸一化水體指數(shù)(NDWI),利用TIMESAT軟件對NDVI時間序列數(shù)據(jù)應(yīng)用分段高斯函數(shù)擬合方法重構(gòu)NDVI時間序列曲線,并獲取七個物候參數(shù)(Phenology,以下簡稱PH)(生長季始期、生長季末期、生長季長度、NDVI振幅、NDVI左導(dǎo)數(shù)、NDVI右導(dǎo)數(shù)、生長季期間的NDVI積分)。結(jié)合Landsat 8 OLI遙感影像、中國第二次土地調(diào)查數(shù)據(jù)和實地采樣樣本數(shù)據(jù),根據(jù)2013年多種地物平滑后的NDVI曲線特征,將年NDVI最大值低于0.5的水體和建設(shè)用地掩膜去除。為了獲取研究區(qū)農(nóng)作物的最優(yōu)分類方法,本文采用分層分類法:首先對2013年平滑后的46個NDVI時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行支持向量機(jī)(SVM)分類,得到農(nóng)用地等分類信息;其次利用平滑后的46個NDVI波段、7個物候參數(shù)及6期歸一化水體指數(shù)相互組合對農(nóng)用地進(jìn)行支持向量機(jī)分類提取三種農(nóng)作物的分布信息。經(jīng)過以上過程得出主要結(jié)論如下:(1)TIMESAT軟件能有效的對NDVI時間序列進(jìn)行平滑去噪,可使NDVI曲線在保持原有基本形狀的基礎(chǔ)上更加有效地揭示所蘊(yùn)含的物候周期性變化規(guī)律,突出了MODIS時間序列的優(yōu)點,并對物候參數(shù)的提取有很大的幫助。(2)運用SVM對NDVI時間序列進(jìn)行農(nóng)用地提取分類結(jié)果中農(nóng)用地的制圖精度為97.78%,用戶精度為95.65%。其余三類精度也較高,說明NDVI時間序列對于提取農(nóng)用地信息是可行的。(3)經(jīng)不同波段組合分類對比可知,分類總體精度及Kappa系數(shù)的關(guān)系為:NDVI+NDWINDVI+PH+NDWIPH+NDWINDVI+PHNDVIPH,可見遙感數(shù)據(jù)波段的增加不一定帶來較高的分類精度;本文中歸一化水體指數(shù)有效地提高了水稻的分類精度;輔以物候參數(shù)對農(nóng)作物分類也具有一定的可行性。(4)根據(jù)分類結(jié)果統(tǒng)計可知玉米種植范圍較廣泛,大豆和水稻種植面積相差不大。
【關(guān)鍵詞】：遙感 NDVI時間序列 NDWI TIMESAT 物候參數(shù) 農(nóng)作物分類
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：S127
【目錄】：

• 摘要7-9
• Abstract9-11
• 第1章 緒論11-19
• 1.1 研究背景和意義11-12
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意義12
• 1.2 國內(nèi)外研究進(jìn)展12-15
• 1.2.1 農(nóng)作物識別綜述12-13
• 1.2.2 物候參數(shù)的相關(guān)研究13-14
• 1.2.3 問題的提出14-15
• 1.3 研究目的、內(nèi)容和方法15-16
• 1.3.1 研究目的15
• 1.3.2 研究內(nèi)容15-16
• 1.3.3 研究方法和技術(shù)路線16
• 1.4 本章小節(jié)16-19
• 第2章 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)源19-33
• 2.1 研究區(qū)概況19-21
• 2.1.1 自然條件20
• 2.1.2 農(nóng)作物的季相節(jié)律20-21
• 2.2 數(shù)據(jù)源及樣本數(shù)據(jù)集21-28
• 2.2.1 MODIS數(shù)據(jù)集21-24
• 2.2.2 樣本數(shù)據(jù)集24-28
• 2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理28-30
• 2.3.1 MODIS數(shù)據(jù)預(yù)處理28-30
• 2.3.2 NDVI/NDWI計算30
• 2.4 本章小結(jié)30-33
• 第3章 NDVI時間序列重構(gòu)及物候參數(shù)提取分析33-41
• 3.1 TIMESAT軟件介紹33-35
• 3.2 非對稱高斯函數(shù)擬合NDVI時間序列35-38
• 3.3 七個物候參數(shù)提取38-39
• 3.4 本章小結(jié)39-41
• 第4章 農(nóng)作物提取41-51
• 4.1 基于MODIS NDVI分類提取農(nóng)用地41-43
• 4.1.1 不同類別的NDVI時間序列曲線對比分析41-43
• 4.1.2 分類提取農(nóng)用地43
• 4.2 基于不同波段分類提取三種農(nóng)作物43-45
• 4.2.1 三種農(nóng)作物物候參數(shù)差異分析43-45
• 4.2.2 分類提取三種農(nóng)作物45
• 4.3 不同分類結(jié)果的對比與分析45-49
• 4.3.1 農(nóng)用地提取結(jié)果45-47
• 4.3.2 三種農(nóng)作物分類結(jié)果47-49
• 4.4 本章小結(jié)49-51
• 第5章 結(jié)論與討論51-53
• 5.1 結(jié)論51
• 5.2 討論51-53
• 參考文獻(xiàn)53-59
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文59-61
• 致謝61

【相似文獻(xiàn)】

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