作物遙感識(shí)別是農(nóng)情監(jiān)測(cè)的關(guān)鍵。利用高分一號(hào)（GF-1）和Landsat 8衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)棉花識(shí)別,一是為農(nóng)業(yè)調(diào)查提供較為準(zhǔn)確和實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù);二是為新衛(wèi)星數(shù)據(jù)的本地化應(yīng)用提供準(zhǔn)確參數(shù);三是為節(jié)約棉花面積調(diào)查成本、準(zhǔn)確落實(shí)棉花補(bǔ)貼、為政府及農(nóng)業(yè)管理部門的決策提供技術(shù)支持。本研究以昌吉市為研究區(qū),基于高分一號(hào)（GF-1）和Landsat 8遙感影像,利用實(shí)地調(diào)查的2015年作物種植信息,選取不同的監(jiān)督分類方法,加入耕地掩膜,分析得出昌吉市棉花識(shí)別的最佳數(shù)據(jù)源、最佳識(shí)別時(shí)相以及最佳識(shí)別方法。通過(guò)研究,得出以下結(jié)論:（1）GF-1、Landsat 8遙感影像掩膜參與監(jiān)督分類結(jié)果精度均高于未提取耕地作為掩膜的監(jiān)督分類結(jié)果。掩膜的應(yīng)用可以提高總體分類精度。GF-1、Landsat 8支持向量機(jī)方法作物總體分類精度各提高了0.44%,0.79%,棉花種植面積提取精度各提高了31.77%,6.38%。（2）GF-1遙感數(shù)據(jù)總體分類精度、棉花用戶精度均高于Landsat 8遙感數(shù)據(jù);Landsat 8棉花制圖精度高于GF-1遙感數(shù)據(jù)。雖然兩種數(shù)據(jù)源的解譯精度并無(wú)顯著差異,但使用GF-1衛(wèi)星數(shù)據(jù)可以獲取相對(duì)... 

【文章來(lái)源】：新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)新疆維吾爾自治區(qū)

【文章頁(yè)數(shù)】：58 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

研究區(qū)位置示意圖

015年昌吉市土地現(xiàn)狀圖更新對(duì)比耕地樣地圖

輻射定標(biāo)Fig.2-4Radiometriccalibration

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于支持向量機(jī)的遙感圖像分類研究綜述[J]. 王振武,孫佳駿,于忠義,卜異亞.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2016(09)
[2]基于高分一號(hào)影像的土地覆被分類方法初探[J]. 陳文倩,丁建麗,王嬌,袁澤,李相,黃帥.  干旱區(qū)地理. 2016(01)
[3]面向高分一號(hào)遙感影像的自動(dòng)幾何配準(zhǔn)算法對(duì)比[J]. 王媛,葉思菁,岳彥利,劉帝佑,熊全,朱德海.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2015(S1)
[4]基于時(shí)序植被指數(shù)的縣域作物遙感分類方法研究[J]. 張榮群,王盛安,高萬(wàn)林,孫瑋健,王建侖,牛靈安.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2015(S1)
[5]基于GF-1 WFV影像的作物面積提取方法研究[J]. 黃健熙,賈世靈,武洪峰,蘇偉.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2015(S1)
[6]基于GF-1/WFVNDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù)的作物分類[J]. 楊閆君,占玉林,田慶久,顧行發(fā),余濤,王磊.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2015(24)
[7]用高分一號(hào)數(shù)據(jù)提取玉米面積及精度分析[J]. 郭燕,武喜紅,程永政,王來(lái)剛,劉婷.  遙感信息. 2015(06)
[8]高精度遙感影像的空間投影幾何精校正[J]. 李凡,遲志楠,金紹華,吳迪.  測(cè)繪與空間地理信息. 2015(11)
[9]MASK在遙感影像水系提取中的應(yīng)用[J]. 桂新,戴微.  測(cè)繪通報(bào). 2015(09)
[10]Landsat 8和MODIS融合構(gòu)建高時(shí)空分辨率數(shù)據(jù)識(shí)別秋糧作物[J]. 謝登峰,張錦水,潘耀忠,孫佩軍,袁周米琪.  遙感學(xué)報(bào). 2015(05)

博士論文
[1]高光譜圖像的分類技術(shù)研究[D]. 何同弟.重慶大學(xué) 2014
[2]基于統(tǒng)計(jì)與MODIS數(shù)據(jù)的水稻遙感估產(chǎn)方法研究[D]. 彭代亮.浙江大學(xué) 2009

碩士論文
[1]基于掩膜的高光譜遙感目標(biāo)地物特征提取[D]. 黃敏.成都理工大學(xué) 2015
[2]基于Landsat8遙感影像的扶風(fēng)縣蘋果園地信息提取研究[D]. 劉佳岐.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2015
[3]高分辨率遙感數(shù)據(jù)最小上圖圖斑面積的研究[D]. 韋燕燕.河南理工大學(xué) 2012
[4]基于光譜面積和IHS變換的水體提取的研究[D]. 劉排英.中南大學(xué) 2010
[5]基于IKONOS影像融合的土地覆蓋分類及居民地信息提取研究[D]. 王莉.中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3077487