播期（播種日期）是影響小麥產(chǎn)量與品質(zhì)的一個重要因素,在冬小麥生長早期實現(xiàn)播期監(jiān)測對于遙感估產(chǎn)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)分類管理具有重要意義。針對已有的遙感監(jiān)測播期方法主要存在的不足,即利用全生育期遙感數(shù)據(jù)基于冬小麥物候監(jiān)測方法的時間滯后性,以及僅利用冬小麥生長前期植被信號弱光譜信息難以保證監(jiān)測精度。本文以河北省冬小麥種植區(qū)域為試驗區(qū),依據(jù)冬小麥生長前期時間序列曲線變化規(guī)律,研究利用冬小麥生長前期多時相時序信息構(gòu)建播期遙感監(jiān)測模型,提前監(jiān)測時間和提高監(jiān)測精度,為播期監(jiān)測提供新的研究思路。論文主要研究內(nèi)容及結(jié)論如下:（1）利用時空數(shù)據(jù)融合方法（FSDAF）將MODIS（高時間分辨率）數(shù)據(jù)和Landsat8 OLI（中高空間分辨率）數(shù)據(jù)進行融合處理,得到冬小麥生長前期的8d時間分辨率和30m空間分辨率的高時空分辨率時間序列影像,解決了冬小麥生長前期植被信號弱、遙感數(shù)據(jù)高時間分辨率與高空間分辨率不可兼得而導(dǎo)致的冬小麥播期監(jiān)測時效性受限問題。（2）結(jié)合全國土地利用圖提取耕地與非耕地兩類地物,在對MIR、NIR和RED波段HSV色彩空間變換的基礎(chǔ)上,分析影像中冬小麥種植區(qū)和非冬小麥種植區(qū)在“H-NDVI”上的空間... 

【文章來源】：西安科技大學(xué)陜西省

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

我國冬小麥播種日期分布圖（引自張福春等[13]）

1緒論7系，利用去包絡(luò)線的深度和面積特征參量分別建立播期監(jiān)測模型。結(jié)合以上兩種方法建立綜合播期監(jiān)測模型。（4）冬小麥播期遙感監(jiān)測模型精度分析。根據(jù)地面田塊調(diào)查數(shù)據(jù)對多時相遙感數(shù)據(jù)、基于去包絡(luò)線特征、結(jié)合多時相遙感數(shù)據(jù)和去包絡(luò)線特征建立的播期遙感監(jiān)測模型進行交叉驗證，優(yōu)選出冬小麥播期遙感監(jiān)測的適宜模型，提取研究區(qū)冬小麥播期信息。1.3.2技術(shù)路線首先對研究區(qū)MODIS和Landsat遙感影像進行預(yù)處理，使MODIS和Landsat遙感影像處于同一空間分辨率和統(tǒng)一參考坐標系中。其次利用FSDAF時空數(shù)據(jù)融合算法將MODIS和Landsat遙感影像進行融合，獲取同時具有高時間分辨率和高空間分辨率的時序遙感影像。利用HSV閾值法提取河北省冬小麥種植區(qū)。對融合后的時間序列曲線進行S-G濾波處理，對濾波處理后的時間序列曲線進行逐步回歸處理和去包絡(luò)線處理，構(gòu)建播期監(jiān)測模型，最后將模型應(yīng)用于研究區(qū)，得到全區(qū)域播期信息。其技術(shù)路線如下（圖1.2）。圖1.2技術(shù)路線圖

2數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理92數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理2.1研究區(qū)概況本研究以河北省冬小麥種植區(qū)為研究區(qū)域（圖2.1），河北省簡稱“冀”，省會石家莊，位于113°27′～119°50′E，36°05′～42°40′N之間，從位置上看，環(huán)抱我國首都北京，東部與天津、渤海相鄰，西部與太行山、山西相鄰，南部接壤山東河南兩省，北部為燕山。從地勢上看，河北省地處暖溫帶歐亞大陸，屬于中國第二大平原華北平原腹地，地勢平坦，土層深厚，土壤肥沃，是全國三大小麥集中產(chǎn)區(qū)之一，小麥總產(chǎn)量一般占到全省糧食產(chǎn)量的1/3以上。農(nóng)作物種植面積廣闊，占全省土地大部，種植面積約在600萬hm2以上。圖2.1研究區(qū)示意圖河北省地處溫帶大陸性季風(fēng)氣候，屬于沿海開放地區(qū)，是中國經(jīng)濟由東向西梯次推進發(fā)展的東部地帶，也是中國重要糧棉產(chǎn)區(qū)。河北省從空間上看呈南北長、東西窄分布，

【參考文獻】：
期刊論文
[1]播期、播量和施氮量對小麥干物質(zhì)積累、轉(zhuǎn)運和分配及產(chǎn)量的影響[J]. 馬尚宇,王艷艷,劉雅男,姚科郡,黃正來,張文靜,樊永惠,馬元山.  中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(中英文). 2020(03)
[2]遲播對冬小麥灌漿后期高溫脅迫下旗葉光合能力和產(chǎn)量的影響[J]. 費立偉,初金鵬,鄭飛娜,孫立臣,代興龍,賀明榮.  麥類作物學(xué)報. 2020(01)
[3]基于多時相遙感數(shù)據(jù)和HSV變換的越冬前冬小麥面積提取[J]. 趙葉,李存軍,周靜平,競霞,荊偉斌.  中國農(nóng)業(yè)信息. 2019(06)
[4]自適應(yīng)加權(quán)Savitzky-Golay濾波重構(gòu)MODIS植被指數(shù)時間序列[J]. 胡順石,黃春曉,楊斌,譚子芳.  測繪科學(xué). 2020(04)
[5]基于Landsat8影像的厚云及云影去除方法[J]. 陳夢露,李存軍,官云蘭,周靜平,袁晨鑫,王道蕓.  北京測繪. 2019(04)
[6]基于PLS和組合預(yù)測方法的冬小麥收獲指數(shù)高光譜估測[J]. 陳幗,徐新剛,杜曉初,楊貴軍,趙曉慶,魏鵬飛,王玉龍,范玲玲.  中國農(nóng)業(yè)信息. 2019(02)
[7]河北省主要作物系數(shù)時空分布特征[J]. 曹永強,李曉瑞,朱明明.  水利水電科技進展. 2019(02)
[8]基于ESTARFM模型的區(qū)域農(nóng)田高時空分辨率影像產(chǎn)生與應(yīng)用[J]. 陳夢露,李存軍,官云蘭,周靜平,王道蕓,羅正乾.  作物學(xué)報. 2019(07)
[9]基于連續(xù)統(tǒng)去除和偏最小二乘回歸的油菜SPAD高光譜估算[J]. 鄭煜,常慶瑞,王婷婷,楊景.  西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2019(08)
[10]基于HSV閾值法的無人機影像變色松樹識別[J]. 陶歡,李存軍,謝春春,周靜平,淮賀舉,蔣麗雅,李鳳濤.  南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2019(03)

博士論文
[1]基于GF-1/WFV和面向?qū)ο蟮霓r(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)提取方法研究[D]. 宋茜.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院 2016

碩士論文
[1]基于上茬作物時序遙感數(shù)據(jù)的冬小麥播期監(jiān)測方法研究[D]. 陳夢露.東華理工大學(xué) 2019
[2]基于冬小麥生長前期光譜信息的播期遙感估測研究[D]. 葛艷.西安科技大學(xué) 2018
[3]基于冬小麥前期光譜信息的播期遙感監(jiān)測研究[D]. 李明君.西安科技大學(xué) 2015
[4]基于VGI的河南冬小麥長勢監(jiān)測系統(tǒng)研究[D]. 婁玉欽.河南大學(xué) 2012
[5]基于遙感技術(shù)的作物物候監(jiān)測方法及動態(tài)變化分析研究[D]. 崔凱.中南大學(xué) 2012
[6]高產(chǎn)糧區(qū)冬小麥非充分灌溉節(jié)水高產(chǎn)技術(shù)研究與應(yīng)用[D]. 劉延濤.山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 2010
[7]多源遙感影像像素級融合技術(shù)的應(yīng)用研究[D]. 杜子濤.長安大學(xué) 2006
[8]Logistic模型的研究[D]. 余愛華.南京林業(yè)大學(xué) 2003



本文編號：3358162