本文關鍵詞：條件植被溫度指數(shù)的時空尺度上推方法研究　出處：《中國農業(yè)大學》2017年博士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：關中平原農業(yè)干旱的季節(jié)性和區(qū)域性特征明顯,對農業(yè)生產等造成嚴重影響。遙感技術可精確、客觀和靈活地獲取大范圍區(qū)域的干旱的發(fā)生、持續(xù)時間和嚴重程度等信息,實現(xiàn)區(qū)域級的農業(yè)干旱監(jiān)測。目前,國內外研究者基于歸一化植被指數(shù)(NDVI)、地表溫度(LST)及其彼此間關系發(fā)展了較多旱情遙感監(jiān)測的理論和方法。條件植被溫度指數(shù)(VTCI)既考慮了 NDVI的變化,又考慮了在NDVI相同條件下LST的變化,相對于其他干旱監(jiān)測方法能更準確監(jiān)測某一研究區(qū)域在特定年內的干旱的發(fā)生和發(fā)展。地表干旱是一個復雜多變的現(xiàn)象,其狀態(tài)和過程在不同時間和空間尺度表現(xiàn)出不同的時、空分布特征和變異特征,某種尺度上反演的旱情信息只能反映該尺度上旱情的格局和過程。因此,在實際應用中需將某一時、空尺度的旱情信息轉換為另一尺度以更有效地表現(xiàn)旱情特征和綜合利用。不同時、空尺度遙感影像表征的信息間不是簡單平均關系,而是與地表狀況和目標參數(shù)的性質相關。因此開發(fā)多時、空尺度VTCI的尺度轉換方法以綜合和有效利用多尺度旱情信息成為農業(yè)定量遙感的一個重要課題,對正確解釋地表過程的動態(tài)變化特征和減少數(shù)據選擇的盲目性有著重要的理論和應用價值。干旱發(fā)生時段和程度不同,對冬小麥產量形成的影響不同,研究不同生育時期干旱對產量的影響,對多時相旱情信息進行時間尺度轉換,可以提高作物估產和干旱影響評估的精度。關鍵是確定不同生育時期干旱對冬小麥產量影響的權重系數(shù)。本研究中依據冬小麥越冬后主要生育期的劃分,采用窮舉法(EA)和遺傳算法(GA)求算各生育時期權重系數(shù),對冬小麥主要生育期的多時相VTCI進行時間尺度轉換研究。結果表明,GA獲得的權重與EA獲得的最優(yōu)權重值相近,基于此權重值獲得的加權VTCI與冬小麥產量的回歸分析精度均較高;同時,GA獲得的各市的單產估測結果與年鑒統(tǒng)計單產均較為接近,估產結果精度較高。GA接近于EA的精度和性能,而時間復雜度大大低于EA,GA能夠為多時相VTCI數(shù)據時間尺度轉換提供有效的賦權方法。趨勢面分析(TSA)是一種多元統(tǒng)計分析方法,本研究基于TSA模擬干旱要素的空間分布及其區(qū)域性變化趨勢以構建尺度上推模型,對關中平原Landsat影像進行空間尺度上推。以同一研究區(qū)域對應時間段的MODIS-VTCI影像作為"真實"旱情監(jiān)測結果,采用標準差、信息熵和平均梯度評價尺度上推結果與Landsat-VTCI、MODIS-VTCI的一致性,結果表明,空間尺度上推結果與Landsat-VTCI、MODIS-VTCI反映的地表旱情的統(tǒng)計特征和空間特征較為一致,且空間尺度上推結果較對應的MODIS-VTCI影像攜帶了更為豐富地表旱情信息及紋理分布特征。進一步采用結構相似度(SSIM)、相關性分析、峰值信噪比(PSNR)和誤差分析比較TSA和廣泛使用的窗口均值法(WA)的空間尺度上推結果的精度,結果表明,采用TSA和WA的空間尺度上推結果與MODIS-VTCI影像表現(xiàn)出一致的空間分布特征和紋理漸變性,且TSA的上推結果與MODIS-VTCI影像的SSIM、相關性和PSNR的一致性較好,均大于WA尺度上推結果,表明TSA模型優(yōu)于WA;同時,誤差分析結果表明TSA的結果更接近于定量干旱監(jiān)測結果MODIS-VTCI。因此TSA更適合于關中平原Landsat-VTCI遙感影像的升尺度研究。以趨勢面分析法為基礎模擬旱情信息的空間分布和變異生成趨勢面,采用主導類變異權重法(DCVW)、中值變異權重法(MPVW)、算術平均值變異權重法(AAVW)、點擴散函數(shù)法(PSF)和混合像素面積權重法(MPAW)對趨勢面進行分析和建立尺度上推模型。對比分析空間尺度上推結果和MODIS-VTCI影像的旱情空間分布和紋理特征、相關性、PSNR和RMSE以評價不同空間尺度上推模型的適用性和改進效果。結果表明,DCVW和MPAW模型獲得結果與MODIS-VTCI影像的SSIM、相關性、PSNR均大于TSA的結果,RMSE均小于TSA的結果,表明基于趨勢面結合DCVW和MPAW的空間尺度上推模型均較TSA均具有一定的改進作用,尤其是MPAW的改進效果最好,更具適用性。
【學位授予單位】：中國農業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：S127

【參考文獻】

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本文編號：1332214