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《西北师范大学》 2016年
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基于多时相GF-1 WFV影像的绿洲主要粮食作物识别及估产

刘原峰  
【摘要】:传统获取农作物种植面积的方法主要是通过大面积实地测量或通过统计部门逐级上报,这种方法不仅消耗人力、物力、财力,而且缺乏农作物空间分布信息。遥感技术的发展为农作物种植面积的监测提供了一个全新的统计手段,能够快速高效地大范围监测农作物种植信息。目前,遥感技术已广泛应用于农业研究领域,例如,农业资源调查,作物播种面积、产量的估算,农业灾害的监测以及数字农业等,这不仅有助于提高相关部门的农业科学决策水平,而且为农业生产提供更优质的服务,因此精准实时地获取大区域尺度农作物空间分布信息是农情遥感监测中的基础性工作。本文选取干旱内陆河流域绿洲作为研究区,基于国产GF-1WFV影像,经过S-G滤波处理后建立GF-1 WFV-NDVI时序数据,运用分层决策树方法提取了研究区内主要粮食作物玉米和小麦种植分布,利用“2015年甘肃省主要农作物本底调查专项”中粮食作物空间分布数据集对玉米和小麦提取精度进行验证。结合产量数据和玉米种植区GF-1 WFV-NDVI值进行相关性分析,选取最佳估产期,并运用回归分析方法构建春玉米遥感估产模型,利用产量统计数据对产量估测模型结果进行检验。通过研究,论文得出以下结论:(1)基于作物关键生长发育期GF-1/WFV卫星影像,经过Savitzky-Golay滤波构建时相序列GF-1 WFV-NDVI数据集,并结合同期作物的物候特征,可用于识别提取干旱区粮食作物种植的空间分布信息及估测产量。(2)针对研究区作物不同生育期GF-1 WFV-NDVI影像,运用分层决策树方法进行分类,提取的春玉米和春小麦种植面积与常用的SVM(支持向量机)和ANN(人工神经网络)人机交互式计算机自动解译结果相比,精度有很大提升,平均提取精度达到93.59%,平均相对误差为6.84%,制图精度为95.3%,用户精度为89.2%,达到了遥感估产的实际应用需求。(3)以研究区春玉米为例,根据产量数据和玉米种植区GF-1 WFV-NDVI值相关性分析,选取相关系数最高(0.7981)的抽穗期作为最佳估产期,并运用回归分析方法构建春玉米遥感估产模型,使用研究区内10个乡镇2015年产量统计数据验证产量估测模型计算结果。产量相对误差范围在1.69%—12.25%之间,平均误差为6.44%。结果表明遥感估产模型能够较好的进行春玉米遥感估产。本文基于16米空间分辨率高分一号卫星数据以像元为基本单位进行农作物类型识别和产量估算研究。研究结果表明,对于大面积作物种植区域,种植面积提取方法和估产模型可达较高精度,但对于部分非纯净作物像元覆盖区域则难以达到预期效果,需选用空间分辨率更高的遥感数据进行更细致的研究。本文研究总结出了一套基于国产高分数据的干旱区内陆河流域多作物分布和产量信息的大尺度快速高效获取方法,可在类似区域推广使用,具有一定的现实意义。
【关键词】:农业遥感 粮食作物遥感识别 遥感估产 GF-1 WFV影像 分层决策树 民勤绿洲
【学位授予单位】:西北师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:S127
【目录】:
  • 摘要8-10
  • ABSTRACT10-12
  • 1 引言12-20
  • 1.1 研究背景及意义12-13
  • 1.2 基于遥感技术的农作物识别与提取13-19
  • 1.2.1 国外研究进展13
  • 1.2.2 国内研究现状13-15
  • 1.2.3 作物提取遥感监测15-19
  • 1.3 研究内容与目的19-20
  • 2 数据与方法20-27
  • 2.1 研究区概况20-21
  • 2.1.1 地理位置20-21
  • 2.1.2 气候条件21
  • 2.2 数据来源及预处理21-25
  • 2.2.1 遥感数据21-23
  • 2.2.2 数据预处理23-24
  • 2.2.3 专题数据24
  • 2.2.4 地面调查数据24-25
  • 2.3 研究方法25-27
  • 2.3.1 植被指数25-26
  • 2.3.2 分层决策树26
  • 2.3.3 SAVITZKY-GOLAY滤波26-27
  • 3 农作物类型识别与提取27-33
  • 3.1 主要作物物候28
  • 3.2 春小麦、春玉米的识别提取28-33
  • 3.2.1 同期作物GF-1 WFV-NDVI时序曲线的建立28-30
  • 3.2.2 春小麦、春玉米识别30
  • 3.2.3 分层决策和阈值确定30-31
  • 3.2.4 提取结果31-33
  • 4 提取精度评价33-39
  • 4.1 不同方法的提取结果对比33-35
  • 4.2 面积精度分析35-37
  • 4.3 位置精度分析37-38
  • 4.4 误差分析38-39
  • 5 作物估产39-41
  • 5.1 春玉米生育期NDVI与产量相关性分析39-40
  • 5.2 估产模型构建和验证40-41
  • 6 结论与展望41-44
  • 6.1 结论41-42
  • 6.2 展望42-44
  • 参考文献44-49
  • 附录49-50
  • 致谢50

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