關(guān)中麥區(qū)干旱時(shí)空變化特征及其對冬小麥產(chǎn)量的影響
發(fā)布時(shí)間:2021-06-17 08:40
隨著全球氣候變化,干旱已經(jīng)成為分布范圍最廣,發(fā)生頻率最高,經(jīng)濟(jì)損失最大的自然災(zāi)害之一。關(guān)中地區(qū)位于西北腹地,是我國重要的小麥生產(chǎn)基地,但由于干旱頻發(fā),對糧食生產(chǎn)產(chǎn)生了嚴(yán)重影響。本文借助Google Earth Engine平臺強(qiáng)大的計(jì)算能力,在采用歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)重構(gòu)增幅算法和光譜突變法提取出關(guān)中地區(qū)冬小麥種植區(qū)域的基礎(chǔ)上,選取作物缺水指數(shù)(Crop Water Stress Index,CWSI)干旱監(jiān)測模型,研究了冬小麥各生育期氣候變化的規(guī)律和干旱脅迫的時(shí)空分布特征,并定性了分析不同生長階段干旱對冬小麥產(chǎn)量的影響,得出以下主要結(jié)論:(1)利用統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)對冬小麥提取結(jié)果的驗(yàn)證表明,在市級和縣級尺度決定系數(shù)R2分別為0.82和0.62,一致性指標(biāo)d分別為0.95和0.84,提取結(jié)果與實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)的空間一致性精度為93.4%。提取結(jié)果表明,關(guān)中地區(qū)冬小麥主要分布在中部較為平坦的關(guān)中平原,在北部黃土高原溝壑區(qū)和南部秦嶺山地分布較少。關(guān)中地區(qū)冬小麥在寶雞、咸陽、西安和渭南分布較廣,...
【文章來源】:西北農(nóng)林科技大學(xué)陜西省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:67 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
關(guān)中地區(qū)地理位置及行政區(qū)劃圖
西北農(nóng)林科技大學(xué)碩士學(xué)位論文12圖2-3野外調(diào)查樣點(diǎn)分布圖Fig.2-3Distributionoffieldsurveysamples2.2.4輔助數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)有冬小麥種植面積和產(chǎn)量數(shù)據(jù),本文收集的市級統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)包括寶雞、咸陽、西安、銅川、渭南共5個(gè)市,時(shí)間跨度為2011-2017年?h級統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)包括寶雞8個(gè)市縣區(qū),咸陽12個(gè)市縣區(qū),西安6個(gè)市縣區(qū),銅川3個(gè)市縣區(qū),渭南11個(gè)市縣區(qū),共計(jì)40個(gè)縣市區(qū),時(shí)間跨度為2011-2016年。以上統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來源于國家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺(http://loess.geodata.cn),以及陜西省統(tǒng)計(jì)年鑒和各地市統(tǒng)計(jì)年鑒。本文所用的行政區(qū)劃矢量圖,來源于陜西省測繪局(http://www.shasm.gov.cn.)。2.3研究方法2.3.1NDVI影像去噪NDVI時(shí)間序列曲線能夠反映作物的生長動態(tài)變化,長時(shí)間云天氣和傳感器誤差產(chǎn)生的噪聲使得植被指數(shù)偏離正常值,影響時(shí)序植被指數(shù)曲線平滑,對基于作物植被指數(shù)的季節(jié)性特征分析帶來較大影響。因此。為了使冬小麥NDVI時(shí)序曲線清楚地刻畫冬小麥在生育期內(nèi)的變化特征,消除外部環(huán)境因素產(chǎn)生的異常噪聲,需要對NDVI時(shí)序曲線進(jìn)行重構(gòu)去噪。本文采用Savitzky-Golay濾波(Chenetal.2004),通過多次試驗(yàn)觀察曲線的擬合效果,最終設(shè)定以[3,3]為參數(shù)進(jìn)行濾波。利用GoogleEarth確定一個(gè)冬小麥像元,并對比濾波前后NDVI時(shí)序曲線,結(jié)果如圖2-4所示。對比得知,濾波后的冬小麥NDVI時(shí)序曲線更加平滑,并且沒有改變原來曲線的形狀。因此,使用Savitzky-Golay濾波技術(shù)能夠?qū)DVI時(shí)序曲線起到平滑去噪的效果,為進(jìn)一步的冬小麥識別奠定基矗
第三章關(guān)中地區(qū)冬小麥種植面積提取及其時(shí)空變化特征19圖3-22011-2017年關(guān)中地區(qū)冬小麥種植分布圖Fig.3-2DistributionofwinterwheatplantinginGuanzhongareafrom2011to2017由圖3-2可以看出,關(guān)中地區(qū)受地形影響,冬小麥種植區(qū)域主要集中分布在中部地勢平坦的關(guān)中平原,北部黃土丘陵溝壑區(qū)分布較為稀疏,而在南部秦嶺山地鮮少分布。這與關(guān)中平原土壤肥沃,灌溉條件便利,自然條件優(yōu)越有關(guān)。關(guān)中地區(qū)冬小麥在寶雞、咸陽、西安和渭南分布較廣,在銅川市分布相對稀疏。從縣域行政區(qū)劃單元看,關(guān)中地區(qū)的冬小麥種植較大的區(qū)縣主要分布有寶雞市中部的陳倉區(qū)、鳳翔縣、岐山縣、扶風(fēng)縣,咸陽市的永壽縣、乾縣、武功縣、興平縣和涇陽縣,西安市的戶縣、藍(lán)田縣,以及渭南市中部的富平縣、蒲城縣、臨渭區(qū)、大荔縣等,其中渭南市的冬小麥種植面積最大,分布最廣。以上地區(qū)形成了關(guān)中地區(qū)冬小麥空間集聚區(qū),是關(guān)中地區(qū)的糧食生產(chǎn)區(qū)。3.4提取結(jié)果精度評價(jià)為了更好地對冬小麥提取結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證,分別從定量精度和空間精度兩個(gè)方面進(jìn)行評價(jià)。定量精度評價(jià)是在研究區(qū)內(nèi),分別以市和縣為統(tǒng)計(jì)單位,對遙感提取冬小麥面積與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中冬小麥播種面積進(jìn)行相關(guān)性分析,檢驗(yàn)冬小麥提取結(jié)果的精度。如圖3-3所示,分析結(jié)果顯示,在市級和縣級水平,遙感提取面積和農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)面積均呈現(xiàn)出極顯著的線性相關(guān)關(guān)系,R2分別為0.82和0.62,RMSE分別為42.98×103hm2和14.77×103hm2,d分別為0.95和0.84,市級和縣級的提取精度分別為“極高”、“高”,市級尺度擬合效果優(yōu)于縣級尺度?赡芤?yàn)樵诳h級尺度內(nèi)正負(fù)誤差相互抵消,從而在市級尺度上表現(xiàn)為精度有所提高的現(xiàn)象。即遙感數(shù)據(jù)的空間分辨率對提取結(jié)果產(chǎn)生了
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]采用AquaCrop作物生長模型研究中國玉米干旱脆弱性[J]. 徐昆,朱秀芳,劉瑩,侯陳瑤. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2020(01)
[2]基于GF1-NDVI時(shí)序影像對春小麥進(jìn)行提取研究[J]. 劉沼輝,柳林,郭慧,程鵬. 北京測繪. 2018(06)
[3]基于CWSI的安徽省干旱時(shí)空特征及影響因素分析[J]. 汪左,王芳,張運(yùn). 自然資源學(xué)報(bào). 2018(05)
[4]Google Earth Engine平臺支持下的贛南柑橘果園遙感提取研究[J]. 徐晗澤宇,劉沖,王軍邦,齊述華. 地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2018(03)
[5]基于MODIS-NDVI時(shí)序數(shù)據(jù)集的面向?qū)ο蠓诸愄崛V西耕地面積的方法研究[J]. 童新華,毛碑裙,韋燕飛. 廣西師范學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(04)
[6]基于NDVI指數(shù)的草地資源提取研究[J]. 李輝,敖成. 價(jià)值工程. 2017(22)
[7]河南省冬小麥快速遙感制圖[J]. 王九中,田海峰,鄔明權(quán),王力,王長耀. 地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2017(06)
[8]基于CWSI及干旱稀遇程度的農(nóng)業(yè)干旱指數(shù)構(gòu)建及應(yīng)用[J]. 趙煥,徐宗學(xué),趙捷. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2017(09)
[9]基于NDVI閾值法的森林冰凍受災(zāi)范圍精確提取[J]. 王學(xué)成,楊飛,高星,李麗. 地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2017(04)
[10]基于MODIS-NDVI時(shí)間序列的河南省冬小麥種植信息提取與分析[J]. 李艷,張紅利. 赤峰學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(04)
博士論文
[1]黃淮海平原夏玉米季干旱、高溫的發(fā)生特征及對產(chǎn)量的影響[D]. 王麗君.中國農(nóng)業(yè)大學(xué) 2018
碩士論文
[1]干旱脅迫對冬小麥和夏玉米生長和產(chǎn)量的影響[D]. 朱亞南.華北水利水電大學(xué) 2018
[2]基于TVDI模型的關(guān)中地區(qū)冬小麥關(guān)鍵物候期旱情監(jiān)測研究[D]. 張晶言.陜西師范大學(xué) 2017
[3]基于CWSI與TVDI的關(guān)中地區(qū)干旱監(jiān)測對比與干旱時(shí)空特征研究[D]. 喻元.陜西師范大學(xué) 2015
[4]基于自適應(yīng)NDVI閾值的青島海域滸苔監(jiān)測研究[D]. 白羽.中國石油大學(xué)(華東) 2014
本文編號:3234868
【文章來源】:西北農(nóng)林科技大學(xué)陜西省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:67 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
關(guān)中地區(qū)地理位置及行政區(qū)劃圖
西北農(nóng)林科技大學(xué)碩士學(xué)位論文12圖2-3野外調(diào)查樣點(diǎn)分布圖Fig.2-3Distributionoffieldsurveysamples2.2.4輔助數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)有冬小麥種植面積和產(chǎn)量數(shù)據(jù),本文收集的市級統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)包括寶雞、咸陽、西安、銅川、渭南共5個(gè)市,時(shí)間跨度為2011-2017年?h級統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)包括寶雞8個(gè)市縣區(qū),咸陽12個(gè)市縣區(qū),西安6個(gè)市縣區(qū),銅川3個(gè)市縣區(qū),渭南11個(gè)市縣區(qū),共計(jì)40個(gè)縣市區(qū),時(shí)間跨度為2011-2016年。以上統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來源于國家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺(http://loess.geodata.cn),以及陜西省統(tǒng)計(jì)年鑒和各地市統(tǒng)計(jì)年鑒。本文所用的行政區(qū)劃矢量圖,來源于陜西省測繪局(http://www.shasm.gov.cn.)。2.3研究方法2.3.1NDVI影像去噪NDVI時(shí)間序列曲線能夠反映作物的生長動態(tài)變化,長時(shí)間云天氣和傳感器誤差產(chǎn)生的噪聲使得植被指數(shù)偏離正常值,影響時(shí)序植被指數(shù)曲線平滑,對基于作物植被指數(shù)的季節(jié)性特征分析帶來較大影響。因此。為了使冬小麥NDVI時(shí)序曲線清楚地刻畫冬小麥在生育期內(nèi)的變化特征,消除外部環(huán)境因素產(chǎn)生的異常噪聲,需要對NDVI時(shí)序曲線進(jìn)行重構(gòu)去噪。本文采用Savitzky-Golay濾波(Chenetal.2004),通過多次試驗(yàn)觀察曲線的擬合效果,最終設(shè)定以[3,3]為參數(shù)進(jìn)行濾波。利用GoogleEarth確定一個(gè)冬小麥像元,并對比濾波前后NDVI時(shí)序曲線,結(jié)果如圖2-4所示。對比得知,濾波后的冬小麥NDVI時(shí)序曲線更加平滑,并且沒有改變原來曲線的形狀。因此,使用Savitzky-Golay濾波技術(shù)能夠?qū)DVI時(shí)序曲線起到平滑去噪的效果,為進(jìn)一步的冬小麥識別奠定基矗
第三章關(guān)中地區(qū)冬小麥種植面積提取及其時(shí)空變化特征19圖3-22011-2017年關(guān)中地區(qū)冬小麥種植分布圖Fig.3-2DistributionofwinterwheatplantinginGuanzhongareafrom2011to2017由圖3-2可以看出,關(guān)中地區(qū)受地形影響,冬小麥種植區(qū)域主要集中分布在中部地勢平坦的關(guān)中平原,北部黃土丘陵溝壑區(qū)分布較為稀疏,而在南部秦嶺山地鮮少分布。這與關(guān)中平原土壤肥沃,灌溉條件便利,自然條件優(yōu)越有關(guān)。關(guān)中地區(qū)冬小麥在寶雞、咸陽、西安和渭南分布較廣,在銅川市分布相對稀疏。從縣域行政區(qū)劃單元看,關(guān)中地區(qū)的冬小麥種植較大的區(qū)縣主要分布有寶雞市中部的陳倉區(qū)、鳳翔縣、岐山縣、扶風(fēng)縣,咸陽市的永壽縣、乾縣、武功縣、興平縣和涇陽縣,西安市的戶縣、藍(lán)田縣,以及渭南市中部的富平縣、蒲城縣、臨渭區(qū)、大荔縣等,其中渭南市的冬小麥種植面積最大,分布最廣。以上地區(qū)形成了關(guān)中地區(qū)冬小麥空間集聚區(qū),是關(guān)中地區(qū)的糧食生產(chǎn)區(qū)。3.4提取結(jié)果精度評價(jià)為了更好地對冬小麥提取結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證,分別從定量精度和空間精度兩個(gè)方面進(jìn)行評價(jià)。定量精度評價(jià)是在研究區(qū)內(nèi),分別以市和縣為統(tǒng)計(jì)單位,對遙感提取冬小麥面積與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中冬小麥播種面積進(jìn)行相關(guān)性分析,檢驗(yàn)冬小麥提取結(jié)果的精度。如圖3-3所示,分析結(jié)果顯示,在市級和縣級水平,遙感提取面積和農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)面積均呈現(xiàn)出極顯著的線性相關(guān)關(guān)系,R2分別為0.82和0.62,RMSE分別為42.98×103hm2和14.77×103hm2,d分別為0.95和0.84,市級和縣級的提取精度分別為“極高”、“高”,市級尺度擬合效果優(yōu)于縣級尺度?赡芤?yàn)樵诳h級尺度內(nèi)正負(fù)誤差相互抵消,從而在市級尺度上表現(xiàn)為精度有所提高的現(xiàn)象。即遙感數(shù)據(jù)的空間分辨率對提取結(jié)果產(chǎn)生了
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]采用AquaCrop作物生長模型研究中國玉米干旱脆弱性[J]. 徐昆,朱秀芳,劉瑩,侯陳瑤. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2020(01)
[2]基于GF1-NDVI時(shí)序影像對春小麥進(jìn)行提取研究[J]. 劉沼輝,柳林,郭慧,程鵬. 北京測繪. 2018(06)
[3]基于CWSI的安徽省干旱時(shí)空特征及影響因素分析[J]. 汪左,王芳,張運(yùn). 自然資源學(xué)報(bào). 2018(05)
[4]Google Earth Engine平臺支持下的贛南柑橘果園遙感提取研究[J]. 徐晗澤宇,劉沖,王軍邦,齊述華. 地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2018(03)
[5]基于MODIS-NDVI時(shí)序數(shù)據(jù)集的面向?qū)ο蠓诸愄崛V西耕地面積的方法研究[J]. 童新華,毛碑裙,韋燕飛. 廣西師范學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(04)
[6]基于NDVI指數(shù)的草地資源提取研究[J]. 李輝,敖成. 價(jià)值工程. 2017(22)
[7]河南省冬小麥快速遙感制圖[J]. 王九中,田海峰,鄔明權(quán),王力,王長耀. 地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2017(06)
[8]基于CWSI及干旱稀遇程度的農(nóng)業(yè)干旱指數(shù)構(gòu)建及應(yīng)用[J]. 趙煥,徐宗學(xué),趙捷. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2017(09)
[9]基于NDVI閾值法的森林冰凍受災(zāi)范圍精確提取[J]. 王學(xué)成,楊飛,高星,李麗. 地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2017(04)
[10]基于MODIS-NDVI時(shí)間序列的河南省冬小麥種植信息提取與分析[J]. 李艷,張紅利. 赤峰學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(04)
博士論文
[1]黃淮海平原夏玉米季干旱、高溫的發(fā)生特征及對產(chǎn)量的影響[D]. 王麗君.中國農(nóng)業(yè)大學(xué) 2018
碩士論文
[1]干旱脅迫對冬小麥和夏玉米生長和產(chǎn)量的影響[D]. 朱亞南.華北水利水電大學(xué) 2018
[2]基于TVDI模型的關(guān)中地區(qū)冬小麥關(guān)鍵物候期旱情監(jiān)測研究[D]. 張晶言.陜西師范大學(xué) 2017
[3]基于CWSI與TVDI的關(guān)中地區(qū)干旱監(jiān)測對比與干旱時(shí)空特征研究[D]. 喻元.陜西師范大學(xué) 2015
[4]基于自適應(yīng)NDVI閾值的青島海域滸苔監(jiān)測研究[D]. 白羽.中國石油大學(xué)(華東) 2014
本文編號:3234868
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