石津灌區(qū)種植結(jié)構(gòu)與灌溉面積信息提取
發(fā)布時間:2023-02-06 11:43
目前,我國農(nóng)業(yè)用水約占總用水量的70%,而農(nóng)業(yè)灌溉用水量占農(nóng)業(yè)用水量的90%以上,農(nóng)業(yè)是我國國民經(jīng)濟基礎(chǔ),隨著人口的增長,農(nóng)產(chǎn)品需求不斷增加,在目前水資源短缺的形勢下,節(jié)約用水,充分利用水資源是當(dāng)務(wù)之急。對灌區(qū)種植結(jié)構(gòu)和灌溉面積信息進行提取,可以有效摸清需水、用水狀況,對于灌區(qū)用水量的監(jiān)測、節(jié)約用水、合理配置水資源具有重要意義。本文以石津灌區(qū)為研究對象,基于MODIS EVI數(shù)據(jù)產(chǎn)品和高分1號16m多光譜數(shù)據(jù)及現(xiàn)場調(diào)查和實測數(shù)據(jù),采用結(jié)合物候特征的目視解譯分類方法和決策樹分類方法對研究區(qū)種植結(jié)構(gòu)進行了提取實驗。結(jié)果顯示,高分1號目視解譯方法種植結(jié)構(gòu)提取精度達到了90%以上;相對于目視解譯種植結(jié)構(gòu)提取結(jié)果,高分1號EVI產(chǎn)品決策樹分類方法提取精度達到90%以上,MODIS EVI產(chǎn)品決策樹分類方法提取精度達到80%以上。論文基于Landsat8遙感數(shù)據(jù),對地表溫度LST、植被供水指數(shù)VSWI和植被溫度干旱指數(shù)TVDI進行了反演和計算。通過分析研究區(qū)灌溉引起的地表溫度變化和旱情變化,提出基于研究區(qū)小麥?zhǔn)噶窟吔缂s束下的灌溉面積精細化提取方法,實驗首先采用地表溫度差、植被供水指數(shù)和植被溫度干旱...
【文章頁數(shù)】:71 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析
1.2.1 種植結(jié)構(gòu)提取研究現(xiàn)狀分析
1.2.2 灌溉面積提取研究現(xiàn)狀分析
1.3 研究內(nèi)容和技術(shù)路線
第2章 研究區(qū)概況
2.1 石津灌區(qū)基本情況
2.2 典型作物與灌溉制度
第3章 研究數(shù)據(jù)
3.1 MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品與預(yù)處理
3.1.1 MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品介紹
3.1.2 MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品預(yù)處理
3.2 Landsat 8 數(shù)據(jù)與預(yù)處理
3.2.1 Landsat 8 數(shù)據(jù)介紹
3.2.2 Landsat 8 數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.3 高分1號數(shù)據(jù)與預(yù)處理
3.3.1 高分1號數(shù)據(jù)介紹
3.3.2 高分1號遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.4 地面實測GPS數(shù)據(jù)
第4章 研究區(qū)種植結(jié)構(gòu)提取
4.1 研究區(qū)土地利用分類
4.2 研究區(qū)主要農(nóng)作物物候特征
4.2.1 小麥
4.2.2 玉米
4.2.3 果樹
4.3 結(jié)合物候特征的高分1號目視解譯
4.4 增強型植被指數(shù)與決策樹分類方法
4.4.1 增強型植被指數(shù)
4.4.2 決策樹分類方法
4.5 基于MODISEVI時序數(shù)據(jù)集種植結(jié)構(gòu)提取
4.5.1 MODISEVI時序數(shù)據(jù)集決策樹規(guī)則確定
4.5.2 MODISEVI數(shù)據(jù)處理過程及提取結(jié)果
4.6 基于高分1號EVI時序數(shù)據(jù)種植結(jié)構(gòu)提取
4.6.1 高分1號EVI時序數(shù)據(jù)集建立
4.6.2 高分1號EVI時序數(shù)據(jù)集決策樹規(guī)則的確定
4.6.3 高分1號決策樹種植結(jié)構(gòu)提取過程與成果
4.7 種植結(jié)構(gòu)提取結(jié)果驗證分析
4.8 本章小結(jié)
第5章 研究區(qū)灌溉面積提取
5.1 基于地表溫度灌溉面積提取
5.1.2 基于Landsat 8 數(shù)據(jù)劈窗算法地表溫度反演
5.1.3 基于LST研究區(qū)灌溉面積提取
5.2 基于植被供水指數(shù)灌溉面積提取
5.2.1 植被供水指數(shù)
5.2.2 研究區(qū)植被供水指數(shù)計算
5.2.3 基于VSWI研究區(qū)灌溉面積提取
5.3 基于溫度植被干旱指數(shù)灌溉面積提取
5.3.1 溫度植被干旱指數(shù)
5.3.2 研究區(qū)溫度植被干旱指數(shù)計算
5.3.3 基于TVDI研究區(qū)灌溉面積提取
5.4 灌溉面積提取結(jié)果對比分析
5.5 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論與展望
6.1 結(jié)論
6.2 展望
致謝
參考文獻
作者簡介
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和科研成果
本文編號:3735938
【文章頁數(shù)】:71 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析
1.2.1 種植結(jié)構(gòu)提取研究現(xiàn)狀分析
1.2.2 灌溉面積提取研究現(xiàn)狀分析
1.3 研究內(nèi)容和技術(shù)路線
第2章 研究區(qū)概況
2.1 石津灌區(qū)基本情況
2.2 典型作物與灌溉制度
第3章 研究數(shù)據(jù)
3.1 MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品與預(yù)處理
3.1.1 MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品介紹
3.1.2 MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品預(yù)處理
3.2 Landsat 8 數(shù)據(jù)與預(yù)處理
3.2.1 Landsat 8 數(shù)據(jù)介紹
3.2.2 Landsat 8 數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.3 高分1號數(shù)據(jù)與預(yù)處理
3.3.1 高分1號數(shù)據(jù)介紹
3.3.2 高分1號遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.4 地面實測GPS數(shù)據(jù)
第4章 研究區(qū)種植結(jié)構(gòu)提取
4.1 研究區(qū)土地利用分類
4.2 研究區(qū)主要農(nóng)作物物候特征
4.2.1 小麥
4.2.2 玉米
4.2.3 果樹
4.3 結(jié)合物候特征的高分1號目視解譯
4.4 增強型植被指數(shù)與決策樹分類方法
4.4.1 增強型植被指數(shù)
4.4.2 決策樹分類方法
4.5 基于MODISEVI時序數(shù)據(jù)集種植結(jié)構(gòu)提取
4.5.1 MODISEVI時序數(shù)據(jù)集決策樹規(guī)則確定
4.5.2 MODISEVI數(shù)據(jù)處理過程及提取結(jié)果
4.6 基于高分1號EVI時序數(shù)據(jù)種植結(jié)構(gòu)提取
4.6.1 高分1號EVI時序數(shù)據(jù)集建立
4.6.2 高分1號EVI時序數(shù)據(jù)集決策樹規(guī)則的確定
4.6.3 高分1號決策樹種植結(jié)構(gòu)提取過程與成果
4.7 種植結(jié)構(gòu)提取結(jié)果驗證分析
4.8 本章小結(jié)
第5章 研究區(qū)灌溉面積提取
5.1 基于地表溫度灌溉面積提取
5.1.2 基于Landsat 8 數(shù)據(jù)劈窗算法地表溫度反演
5.1.3 基于LST研究區(qū)灌溉面積提取
5.2 基于植被供水指數(shù)灌溉面積提取
5.2.1 植被供水指數(shù)
5.2.2 研究區(qū)植被供水指數(shù)計算
5.2.3 基于VSWI研究區(qū)灌溉面積提取
5.3 基于溫度植被干旱指數(shù)灌溉面積提取
5.3.1 溫度植被干旱指數(shù)
5.3.2 研究區(qū)溫度植被干旱指數(shù)計算
5.3.3 基于TVDI研究區(qū)灌溉面積提取
5.4 灌溉面積提取結(jié)果對比分析
5.5 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論與展望
6.1 結(jié)論
6.2 展望
致謝
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攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和科研成果
本文編號:3735938
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