發(fā)布時間：2020-10-31 23:47

　　 遙感技術(shù)具有高信息量、宏觀性、客觀性和時效性等綜合優(yōu)勢,是農(nóng)業(yè)、林業(yè)、國土資源等部門進(jìn)行監(jiān)測管理的重要技術(shù)手段。作物種植面積的準(zhǔn)確提取與作物長勢監(jiān)測、產(chǎn)量預(yù)測、市場價格等問題密切相關(guān)。傳統(tǒng)基于遙感技術(shù)的作物面積提取方法大多依賴單一的MODIS、TM或SPOT等中高分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù),由于單一數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)量的限制,一般較難達(dá)到時間與空間尺度的平衡,提取精度仍有待提高。近年來,隨著各種新型傳感器的不斷推出,不同數(shù)據(jù)之間的交互比較及耦合應(yīng)用已成為研究的熱點(diǎn)。因此,研究如何借助多源遙感數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)高空間分辨率時間序列的構(gòu)建,從而有效提取農(nóng)作物的種植時空分布將具有重要的使用價值和研究意義。本文以解決目前地物識別中高空間分辨率單源遙感數(shù)據(jù)連續(xù)性差的問題為研究目標(biāo),以GF-1與Landsat-8影像為基本數(shù)據(jù)源,提出聯(lián)合構(gòu)建高空間、高時間分辨率植被指數(shù)時序數(shù)據(jù)的研究思路,以期提高農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)提取及農(nóng)作物估產(chǎn)精度。本文首先通過數(shù)據(jù)選取規(guī)則確定、植被指數(shù)轉(zhuǎn)換等一系列處理流程,解決了因數(shù)據(jù)采集平臺不同引起的數(shù)據(jù)差異性等問題;然后基于線性回歸模型,構(gòu)建了GF-1與Landsat-8轉(zhuǎn)換方程,并進(jìn)行了濾波處理和精度評估;再次,引入5種距離測度方法,以石津灌區(qū)為實(shí)驗(yàn)區(qū),綜合比較了新構(gòu)建時序的聚類精度,評價了GF-1與Landsat-8植被指數(shù)時序插補(bǔ)序列的效果和適用性,并與以MODIS、TM為遙感數(shù)據(jù)源的傳統(tǒng)分類方法進(jìn)行對比分析,確定石津灌區(qū)種植結(jié)構(gòu)提取的最佳數(shù)據(jù)源及識別方法。最后,論文基于石津灌區(qū)種植結(jié)構(gòu)空間分布,以光譜信息、降水、氣溫為影響因子,對糧食單產(chǎn)進(jìn)行了遙感估測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:(1)Landsat-8與GF-1 NDVI數(shù)據(jù)呈現(xiàn)高度線性相關(guān),經(jīng)轉(zhuǎn)換方程轉(zhuǎn)換后,GF-1 NDVI擬合數(shù)據(jù)與Landsat-8 NDVI關(guān)系增強(qiáng),有效減少了數(shù)據(jù)差異程度;(2)基于多源數(shù)據(jù)建立的植被指數(shù)時序數(shù)據(jù)能充分發(fā)揮GF-1與Landsat-8影像的各自優(yōu)勢,相比其單源數(shù)據(jù),在地物識別中具有更高的分類精度。5種距離測度的分類結(jié)果均取得較高精度,總體分類精度最高達(dá)到96.09%;(3)以MODIS NDVI時間序列為數(shù)據(jù)源的總體分類精度為84.13%,Kappa系數(shù)為0.79。多時相Landsat-8分類總體精度介于76%~86%,Kappa系數(shù)介于0.6~0.75之間。與多源時序插補(bǔ)數(shù)據(jù)的分類結(jié)果進(jìn)行比較,傳統(tǒng)分類方法提取精度較低,進(jìn)一步驗(yàn)證了GF-1與Landsat-8時序插補(bǔ)進(jìn)行遙感識別的可行性;(4)基于石津灌區(qū)種植結(jié)構(gòu)空間分布,分別建立了光譜產(chǎn)量模型、氣象產(chǎn)量模型和光譜氣象產(chǎn)量綜合模型。與光譜產(chǎn)量模型和氣象產(chǎn)量模型相比,光譜氣象產(chǎn)量綜合模型的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.89,留一交叉檢驗(yàn)的決定系數(shù)達(dá)0.79,總體上優(yōu)于另兩種估產(chǎn)模型。該研究為開展中小尺度區(qū)域遙感識別和糧食產(chǎn)量遙感估測提供了一種新的技術(shù)手段,為政府及其他有關(guān)部門及時了解不同生態(tài)區(qū)域糧食生產(chǎn)趨勢提供了指導(dǎo),研究結(jié)果可為糧食貿(mào)易和宏觀調(diào)控政策的制定提供參考依據(jù)。
【學(xué)位單位】：河北工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：S127
【部分圖文】：

圖 2-1 研究區(qū)域圖Fig.2-1. Study area and verification areas形地貌灌區(qū)隸屬于華北平原，該區(qū)域內(nèi)地形由西向東逐漸變緩，整體

圖 2-2 驗(yàn)證區(qū)域分布位置及目視解譯Fig.2-2 Location of verification region and visual interpretation為了保證驗(yàn)證數(shù)據(jù)的可靠性，典型驗(yàn)證區(qū)選擇時要確保具有代表性，地表農(nóng)

圖 2-3 2014 年石津灌區(qū)月均氣溫分布格局Fig.2-3 The mean monthly temperature distribution pattern of Shijin irrigation area in 2014
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本文編號：2864690