發(fā)布時間：2017-05-24 20:23

  本文關(guān)鍵詞：華南地區(qū)馬鈴薯典型種植區(qū)面積和生長進(jìn)度遙感監(jiān)測方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：農(nóng)情信息有效快速的獲取是農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要保障,但是,目前大量的農(nóng)情信息,依賴的還是傳統(tǒng)的報送方式,政府部門所得到的農(nóng)情信息不準(zhǔn)確不及時,而且無法提供農(nóng)作物種植的空間分布狀況,不利于農(nóng)業(yè)管理的實施。因此農(nóng)業(yè)管理部門有快速準(zhǔn)確監(jiān)測農(nóng)作物的迫切需求。我國利用遙感監(jiān)測的農(nóng)作物主要是小麥、水稻、玉米、大豆等大宗作物,研究區(qū)域集中在華北、華東以及東北,也有一部分研究區(qū)是在西北和西南,多具有連片大范圍的特征。然而,國內(nèi)鮮有對多云多雨、耕地地塊破碎的華南地區(qū)農(nóng)作物的遙感監(jiān)測研究。馬鈴薯是華南地區(qū)的特色冬種農(nóng)作物,其地塊“早稻-晚稻-冬種馬鈴薯”三季輪作模式具有其特有的植被指數(shù)時間序列特征。利用這一特征,本論文提出基于植被指數(shù)時間序列數(shù)據(jù)和光譜角度匹配(Spectral Angle Mapping,SAM)方法的農(nóng)作物種植面積提取方法,有效提取研究區(qū)的冬種馬鈴薯種植區(qū)面積。并提出基于植被指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差的時間序列數(shù)據(jù)節(jié)點簡化方法,在獲取少量但關(guān)鍵的時間節(jié)點數(shù)據(jù)的情況下也能獲得較高精度的結(jié)果。獲得面積提取結(jié)果后,初步探索基于EVI數(shù)據(jù)的馬鈴薯生長進(jìn)度遙感監(jiān)測方法。本論文以廣東省惠州市稔平半島為研究區(qū),以馬鈴薯種植面積和生長進(jìn)度為研究對象,使用的植被指數(shù)是NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)和EVI(Enhanced Vegetation Index),主要方法和結(jié)論如下:(1)植被指數(shù)(NDVI和EVI)時間序列曲線能有效反映物候規(guī)律和生長進(jìn)度把多時相植被指數(shù)(NDVI和EVI)圖像以時間為坐標(biāo)軸排列成植被指數(shù)(NDVI和EVI)時間序列數(shù)據(jù)集,在其中提取訓(xùn)練樣本點的植被指數(shù)(NDVI和EVI)時間序列曲線,求平均后得到植被指數(shù)(NDVI和EVI)時間序列參考曲線。該參考曲線與實地調(diào)研所了解到的物候規(guī)律一致,不僅能夠反映馬鈴薯種植區(qū)域“早稻-晚稻-冬種馬鈴薯”三季輪作模式,而且能夠體現(xiàn)不同區(qū)域馬鈴薯生長進(jìn)度的差異。(2)提出基于植被指數(shù)(NDVI和EVI)時間序列數(shù)據(jù)和SAM的農(nóng)作物面積提取方法使用光譜角度匹配(SAM)方法,計算每一個像元植被指數(shù)(NDVI和EVI)時間序列曲線與參考曲線夾角值,輸出Rule圖像(光譜夾角值圖像);計算每一個訓(xùn)練樣本點的植被指數(shù)(NDVI和EVI)時間序列曲線與參考曲線的夾角,并計算夾角的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差,以平均值和標(biāo)準(zhǔn)差的線性組合作為閾值,在Rule圖像中提取目標(biāo)像元,從而達(dá)到提取馬鈴薯種植面積的目的。(3)提出基于植被指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差的時間序列數(shù)據(jù)節(jié)點簡化方法根據(jù)訓(xùn)練樣本點植被指數(shù)(NDVI和EVI)在每個節(jié)點的標(biāo)準(zhǔn)差大小,簡化植被指數(shù)(NDVI和EVI)時間序列數(shù)據(jù),使得獲取少量但關(guān)鍵的時間節(jié)點(年度天數(shù)大約第8、105、144、214、261、312天)數(shù)據(jù)的情況下,使用基于植被指數(shù)(NDVI和EVI)時間序列數(shù)據(jù)和SAM的農(nóng)作物種植面積提取方法,仍能有效提取馬鈴薯種植面積。簡化后相比簡化前,正確率提高了11.54%-20.19%,錯誤率下降了9.1%-18.2%。(4)對基于植被指數(shù)的四種馬鈴薯種植面積提取結(jié)果進(jìn)行精度驗證提取結(jié)果包括:(1)基于簡化前NDVI時間序列數(shù)據(jù)的SAM提取結(jié)果,(2)基于簡化前EVI時間序列數(shù)據(jù)的SAM提取結(jié)果,(3)基于簡化后的NDVI時間序列數(shù)據(jù)的SAM提取結(jié)果,(4)基于簡化后的EVI時間序列數(shù)據(jù)的SAM提取結(jié)果;從4個角度進(jìn)行精度驗證:Ⅰ基于馬鈴薯種植區(qū)樣本點的正確率分析;Ⅱ基于非馬鈴薯種植區(qū)樣本點的錯誤率分析;Ⅲ基于統(tǒng)計數(shù)據(jù)的相對誤差分析;Ⅳ基于空間分布情況的補(bǔ)充分析。分析表明:無論是基于NDVI數(shù)據(jù)還是基于EVI數(shù)據(jù),簡化后的精度比簡化前的精度普遍要高;基于簡化后EVI時間序列數(shù)據(jù)和SAM的農(nóng)作物種植面積提取方法,是四種方法組合中最能有效提取研究區(qū)的馬鈴薯種植區(qū)面積的方法,其總體正確率為92.31%,錯誤率為9.1%,相對誤差為9.47%。(5)基于EVI數(shù)據(jù)的農(nóng)作物生長進(jìn)度遙感監(jiān)測方法的初步探索以基于簡化后EVI時間序列數(shù)據(jù)和SAM的馬鈴薯面積提取結(jié)果作為感興趣區(qū),以馬鈴薯種植期的多時相EVI數(shù)據(jù)作為待處理數(shù)據(jù),疊加相交得到感興趣區(qū)域的多時相EVI數(shù)據(jù)。設(shè)定EVI值與顏色的映射關(guān)系,制作馬鈴薯生長進(jìn)度遙感監(jiān)測的時間序列專題圖作為遙感監(jiān)測結(jié)果。監(jiān)測結(jié)果與實際情況基本吻合,能夠從時間-空間,整體-局部角度直觀地反映馬鈴薯生長進(jìn)度的時空變化。
【關(guān)鍵詞】：遙感 種植面積 生長進(jìn)度 時間序列 植被指數(shù)
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)院研究生院(廣州地球化學(xué)研究所)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：S127;S532
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-8
• ABSTRACT8-13
• 第一章 引言13-21
• 第一節(jié) 研究背景及意義13-14
• 第二節(jié) 國內(nèi)外研究進(jìn)展14-16
• 一、農(nóng)作物種植面積遙感監(jiān)測進(jìn)展14
• 二、基于物候特征的農(nóng)作物種植面積遙感監(jiān)測進(jìn)展14-15
• 三、農(nóng)作物長勢和生長進(jìn)度遙感監(jiān)測研究進(jìn)展15
• 四、國內(nèi)外多源數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀15-16
• 第三節(jié) 研究內(nèi)容及技術(shù)路線16-21
• 一、研究內(nèi)容16-17
• 二、總體技術(shù)路線17-19
• 三、論文組織結(jié)構(gòu)19-21
• 第二章 研究區(qū)概況、數(shù)據(jù)集和方法21-37
• 第一節(jié) 研究區(qū)概況21-22
• 第二節(jié) 數(shù)據(jù)源22-31
• 一、遙感影像數(shù)據(jù)22-25
• 二、統(tǒng)計數(shù)據(jù)25
• 三、實地測量數(shù)據(jù)25-31
• 第三節(jié) 光譜角度匹配方法31-33
• 一、光譜匹配分類模式的基本概述31-32
• 二、光譜角度匹配（SAM）的原理32-33
• 第四節(jié) 植被指數(shù)33-35
• 第五節(jié) 本章小結(jié)35-37
• 第三章 農(nóng)作物種植面積遙感監(jiān)測37-63
• 第一節(jié) 數(shù)據(jù)預(yù)處理37-44
• 第二節(jié) 物候期與年度植被指數(shù)（NDVI和EVI）時間序列曲線的對應(yīng)分析44-52
• 一、研究區(qū)物候期44
• 二、影像選取依據(jù)44-46
• 三、基于樣本點的參考曲線建立46-50
• 四、物候期與植被指數(shù)時間序列曲線關(guān)聯(lián)性分析50-52
• 第三節(jié) 基于植被指數(shù)（NDVI和EVI）時間序列數(shù)據(jù)和SAM的農(nóng)作物種植面積提取方法52-56
• 一、光譜角度匹配52-53
• 二、閾值選擇原則53-54
• 三、馬鈴薯種植面積提取54-56
• 第四節(jié) 基于植被指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差的時間序列數(shù)據(jù)節(jié)點簡化方法56-62
• 一、基本思路56
• 二、簡化的具體步驟56-59
• 三、簡化后的面積提取59-62
• 第五節(jié) 本章小結(jié)62-63
• 第四章 面積提取結(jié)果的精度驗證63-77
• 第一節(jié) 基于馬鈴薯種植區(qū)樣本點的正確率分析63-65
• 第二節(jié) 基于非馬鈴薯種植區(qū)樣本點的錯誤率分析65-68
• 第三節(jié) 基于統(tǒng)計數(shù)據(jù)的相對誤差分析68-70
• 第四節(jié) 基于空間分布情況的補(bǔ)充分析70-73
• 第五節(jié) 誤差原因分析73-74
• 一、植被指數(shù)自身的屬性導(dǎo)致誤差73
• 二、數(shù)據(jù)集簡化前后導(dǎo)致的誤差73-74
• 三、其他誤差原因74
• 第六節(jié) 本章小結(jié)74-77
• 第五章 基于EVI數(shù)據(jù)的農(nóng)作物生長進(jìn)度遙感監(jiān)測初探77-89
• 第一節(jié) 數(shù)據(jù)77-78
• 第二節(jié) 原理與方法78-79
• 第三節(jié) 生長進(jìn)度遙感監(jiān)測79-88
• 第四節(jié) 本章小結(jié)88-89
• 第六章 總結(jié)與展望89-93
• 第一節(jié) 主要結(jié)論89-90
• 第二節(jié) 創(chuàng)新點90-91
• 第三節(jié) 存在問題及研究展望91-93
• 參考文獻(xiàn)93-101
• 作者簡介及在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果101

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