及時、準確的水稻空間分布信息在農作物估產、糧食安全、全球氣候變化等多方面發(fā)揮著至關重要的作用。早期獲取農作物信息的途徑以實地調查為主,成本較高且結果精度較差,不利于進一步推廣。遙感技術的快速發(fā)展為水稻信息提取開辟了新的途徑,目前已經發(fā)展得比較成熟。在我國南方地區(qū),由于受到地形、氣候條件等影響,水稻的種植結構復雜,空間分布零散,存在大量耕地被擱置撂荒,而且其多云雨天氣對遙感數據的收集來說也是一個很大的挑戰(zhàn)。因此,利用遙感技術對該地區(qū)的水稻進行精確提取尚面臨一些挑戰(zhàn)。本研究以具有高時間分辨率的HJ-1A/B多光譜影像為主要數據源,提出了一種適用于復雜地表景觀區(qū)域的水稻信息精確提取方法。具體內容主要包括以下幾方面:（1）考慮到歸一化植被指數（NDVI）易出現的過飽和特點,使用增強型植被指數（EVI）作為監(jiān)測植被生長狀態(tài)的重要指標。通過構建不同地物類型的EVI時間序列,分析它們的生長變化特征。其中,水稻在不同的物候階段表現出明顯的特征差異。（2）借助深度學習技術,基于EVI時序特征提出一種復雜地表景觀區(qū)域水稻信息精確提取方法。作為深度學習領域的一個研究熱點,卷積神經網絡（CNN）由于其多層結構... 

【文章來源】：中國地質大學(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：67 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

基于深度學習模型的水稻遙感精確提取技術路線圖

第 2 章 研究區(qū)概況與數據來源2.1 研究區(qū)概況2.1.1 地形位置特征本文以湖南省株洲市為研究區(qū)。株洲市處于湖南省東部境內，介于 26°03′05″～28°01′07″N、112°57′30″～114°07′15″E 之間，橫跨緯度較廣，總面積達到 11262 平方公里。株洲市水系發(fā)達，湘江干流流經其西北部分區(qū)域。市域內地形起伏變化明顯，其地勢總體上呈東南高、西北低的特點，包括盆地、山地、丘陵、平原等地貌類型，其中主要以山地和丘陵為主，覆蓋范圍約 6593.08 平方千米，占總面積的 58.54%。從高程圖上來看，市域內平均海拔約為 300m，集中分布在東南部的山地最高處海拔可達 2000m，而沿各流域分布的平原地區(qū)海拔多數在 150m 以下（圖 2-1）。

HJ-1B CCD1 1.5295 3.0089 1.4434 4.4487 0.9388 3.2144 0.9343 2.5609HJ-1B CCD2 1.2716 2.2219 1.2302 4.0683 0.8639 5.2537 0.8092 6.3497使用上述定標公式，對原始遙感影像進行輻射定標處理，得到結果如圖2-2所示。圖 2-2 輻射定標效果圖，(a)原始遙感影像標準假彩色合成(b)輻射定標處理后的圖像(a) (b)

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：2926479