本文關(guān)鍵詞：基于全極化SAR數(shù)據(jù)的旱地作物識別與生物學(xué)參數(shù)反演研究

  更多相關(guān)文章： 合成孔徑雷達(dá)(SAR) 旱地作物 識別 長勢 監(jiān)測

【摘要】：農(nóng)作物種植面積、長勢監(jiān)測是農(nóng)情遙感監(jiān)測的關(guān)鍵內(nèi)容。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,大范圍的農(nóng)作物種植面積、長勢監(jiān)測成為可能,其監(jiān)測結(jié)果可為國家農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理、糧食政策制定提供重要參考依據(jù)。目前國家農(nóng)業(yè)部農(nóng)作物遙感監(jiān)測業(yè)務(wù)使用的主要是光學(xué)遙感數(shù)據(jù)。然而,在進(jìn)行我國北方旱地作物監(jiān)測時(shí)發(fā)現(xiàn),由于受作物生長關(guān)鍵期頻繁的云雨天氣限制,經(jīng)常無法獲取完整、連續(xù)的光學(xué)遙感數(shù)據(jù),嚴(yán)重影響了監(jiān)測工作的時(shí)效性和監(jiān)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。合成孔徑雷達(dá)(synthetic aperture radar,SAR)遙感技術(shù)因具有全天時(shí)、全天候監(jiān)測地表信息的能力,彌補(bǔ)了多云雨天氣下光學(xué)遙感數(shù)據(jù)的不足,在作物遙感監(jiān)測方面具有廣泛的使用需求和巨大的應(yīng)用潛力。以往國內(nèi)外在利用雷達(dá)技術(shù)進(jìn)行農(nóng)作物類型識別、長勢監(jiān)測方面開展了大量研究工作,但研究對象大多集中于水田作物,對旱地作物的研究相對較少。針對上述問題,本文開展基于合成孔徑雷達(dá)數(shù)據(jù)的旱地作物識別與長勢監(jiān)測研究。本文選取華北平原的河北省深州市為研究區(qū),利用多時(shí)相、全極化Radarsat-2SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行了旱地作物類型識別與生物學(xué)參數(shù)反演研究。主要研究內(nèi)容包括以下3個(gè)方面:第一,結(jié)合遙感和地面調(diào)查數(shù)據(jù),分析了研究區(qū)典型地物的后向散射特征,建立了相應(yīng)的地物分類指標(biāo),選取多種分類方法(決策樹、支持向量機(jī))進(jìn)行了典型地物識別與精度驗(yàn)證,比較了各分類方法的作物識別精度;第二,分析了旱地作物識別的最佳時(shí)相及其組合方式,提取了用于典型地物識別的各種輔助變量(極化分解、紋理)信息,以分類精度為評價(jià)指標(biāo),采用隨機(jī)森林法評價(jià)了各變量對改善分類精度的重要性;第三,分析了雷達(dá)后向散射系數(shù)與作物生長參數(shù)(株高、葉面積指數(shù)、植株干、鮮重等)的相關(guān)關(guān)系,建立了作物生長參數(shù)與后向散射間的相關(guān)模型,利用模型反演了作物生長參數(shù)�；谝陨涎芯績�(nèi)容得出以下結(jié)論:1.利用SAR遙感識別旱地作物時(shí)應(yīng)著重關(guān)注作物生長前期的時(shí)相。玉米識別的最佳時(shí)相為苗期至拔節(jié)前期之間,最佳極化方式為交叉極化,用6月27日HV極化進(jìn)行玉米識別時(shí),精度達(dá)80%以上;棉花識別的最佳時(shí)相為苗期至花蕾后期之間,最佳極化方式為交叉極化,利用HV7.21-HV6.3進(jìn)行棉花識別,精度為73.31%。在旱地作物識別中支持向量機(jī)法優(yōu)于決策樹法,并且支持向量機(jī)法在識別小地塊和控制斑點(diǎn)噪聲方面優(yōu)勢明顯。2.利用多種輔助變量信息進(jìn)行旱地作物識別時(shí)發(fā)現(xiàn)極化信息的重要性優(yōu)于紋理信息,極化信息的加入使分類精度在后向散射信息分類結(jié)果的基礎(chǔ)上提高了近7%,極化信息的加入主要增加了玉米和建筑用地的可分離性。紋理信息和極化信息的加也使棉花的精度提高了3%。通過針對玉米的變量優(yōu)選,其中5個(gè)變量組合(VH、Alpha、Yamaguchi4-Odd、Freeman-Vol、Mean)可使玉米獲得較高的精度,然而利用所有信息獲取的結(jié)果仍為最優(yōu)。通過多變量信息組合對研究區(qū)分類結(jié)果的對比發(fā)現(xiàn)多時(shí)相信息組合優(yōu)于單時(shí)相,極化分解信息作用強(qiáng)于紋理信息,光學(xué)與雷達(dá)數(shù)據(jù)的結(jié)合效果最好。3.后向散射系數(shù)與作物生長參數(shù)具有階段性相關(guān)的特點(diǎn),其中作物生長中前期和后期部分生長參數(shù)與后向散射系數(shù)有明顯的相關(guān)性,生長中期不適于利用后向散射系數(shù)反演生長參數(shù),且作物生長前期交叉極化相比于同極化與作物參數(shù)的相關(guān)性更高。極化比值在作物生物學(xué)參數(shù)反演中沒有表現(xiàn)出優(yōu)勢。利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯χ仓耆~面積、株高及植被鮮/干重進(jìn)行了反演,并對反演結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證,效果較好,達(dá)到了對玉米長勢監(jiān)測的目的。
【關(guān)鍵詞】：合成孔徑雷達(dá)(SAR) 旱地作物 識別 長勢 監(jiān)測
【學(xué)位授予單位】：中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：S127
【目錄】：

• 摘要6-8
• Abstract8-16
• 第一章 緒論16-23
• 1.1 研究背景及意義16
• 1.2 國內(nèi)外研究進(jìn)展16-20
• 1.2.1 基于單波段、單極化SAR數(shù)據(jù)的作物識別研究17
• 1.2.2 基于多波段、多極化SAR數(shù)據(jù)的作物識別研究17-19
• 1.2.3 雷達(dá)和光學(xué)數(shù)據(jù)相結(jié)合的作物識別研究19
• 1.2.4 基于SAR數(shù)據(jù)的作物長勢監(jiān)測研究19-20
• 1.2.5 存在問題20
• 1.3 研究內(nèi)容與研究思路20-21
• 1.3.1 研究內(nèi)容20-21
• 1.3.2 研究思路21
• 1.4 本章小結(jié)21-23
• 第二章 數(shù)據(jù)與方法23-34
• 2.1 研究區(qū)概況23-24
• 2.1.1 農(nóng)作物物候資料23-24
• 2.2 數(shù)據(jù)獲取與地面試驗(yàn)24-30
• 2.2.1 野外實(shí)測數(shù)據(jù)與方法25-27
• 2.2.2 光學(xué)數(shù)據(jù)及預(yù)處理27-29
• 2.2.3 雷達(dá)數(shù)據(jù)及預(yù)處理29-30
• 2.3 雷達(dá)遙感基本原理30-33
• 2.3.1 微波的散射30-31
• 2.3.2 雷達(dá)方程31
• 2.3.3 雷達(dá)遙感系統(tǒng)參數(shù)31-32
• 2.3.4 雷達(dá)遙感及雷達(dá)圖像的特征32-33
• 2.4 本章小結(jié)33-34
• 第三章 基于雷達(dá)后向散射特征的旱地作物識別34-46
• 3.1 典型地物后向散射特征分析34-36
• 3.2 典型地物分類指標(biāo)選取與可分離性分析36-40
• 3.2.1 典型地物分類指標(biāo)選取36-37
• 3.2.2 典型地物可分離性分析37-40
• 3.3 典型地物識別與精度評價(jià)40-43
• 3.3.1 決策樹分類法40-41
• 3.3.2 支持向量機(jī)分類法41-42
• 3.3.3 精度評價(jià)42-43
• 3.4 本章小結(jié)43-44
• 附圖44-46
• 第四章 旱地作物識別輔助變量信息提取及其重要性評價(jià)46-59
• 4.1 旱地作物分類輔助變量信息提取46-48
• 4.1.1 極化信息提取46-47
• 4.1.2 紋理信息提取47-48
• 4.2 旱地作物識別時(shí)相優(yōu)選48-50
• 4.2.1 隨機(jī)森林分類法48
• 4.2.2 單一時(shí)相條件下旱地作物識別48-49
• 4.2.3 不同時(shí)相組合條件下旱地作物識別49-50
• 4.3 旱地作物分類變量重要性評價(jià)50-57
• 4.3.1 極化方式對旱地作物分類精度的影響50
• 4.3.2 多變量信息組合對分類結(jié)果的影響50-53
• 4.3.3 分類輔助變量重要性評價(jià)53-57
• 4.4 本章小結(jié)57-58
• 附圖58-59
• 第五章 基于全極化SAR數(shù)據(jù)的玉米長勢監(jiān)測研究59-70
• 5.1 研究區(qū)玉米基本生長參數(shù)地面觀測59-60
• 5.2 玉米后向散射系數(shù)與生長參數(shù)的相關(guān)分析60-63
• 5.3 玉米生長參數(shù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ徒?/span>63-65
• 5.3.1 葉面積指數(shù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ徒?/span>63-64
• 5.3.2 株高經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ徒?/span>64
• 5.3.3 玉米干/鮮重經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ徒?/span>64-65
• 5.4 玉米生長參數(shù)反演65-68
• 5.4.1 葉面積指數(shù)反演66
• 5.4.2 株高反演66-67
• 5.4.3 玉米植株干/鮮重反演67-68
• 5.5 精度驗(yàn)證68
• 5.6 本章小結(jié)68-70
• 第六章 結(jié)論與展望70-72
• 6.1 主要工作和結(jié)論70-71
• 6.2 論文特色與創(chuàng)新點(diǎn)71
• 6.3 問題與展望71-72
• 6.3.1 存在問題71
• 6.3.2 展望71-72
• 參考文獻(xiàn)72-77
• 致謝77-78
• 作者簡歷78

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：613998