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簡介：1答辯人XXX指導老師XX教授專業(yè)方向XXX學20XXXXXXXXXXXXXXXXX研究基于XXXXXXXXXXXXX數據碩士論文答辯2報告提綱之一研究綜述之二研究目的與研究內容之三數據介紹及平滑預處理之四基于交叉擬合度檢驗法的中國農作物復種指數提取之五結論與探討3研究綜述遙感技術在農作物監(jiān)測中的應用農作物的分類農作物的長勢監(jiān)測農作物估產農作物的種植面積監(jiān)測基于遙感數據監(jiān)測農作物復種指數的研究進展國內研究進展國外研究進展存在的主要問題復種指數的定義與理解遙感估算方法基本空白4研究目的與研究內容研究目的依托遙感技術在農作物監(jiān)測中廣泛應用的研究成果，利用多時相衛(wèi)星遙感數據對中國農作物的復種指數進行估算，從而客觀的了解、評價我國農作物的生產情況以及生長潛力等。研究內容在重新理解和界定復種指數的基礎上，對SPOTVGT多時相NDVI數據進行去噪平滑處理，并依托前人的研究成果提取出中國農作物區(qū)，根據中國耕作制度區(qū)劃挑選出具有代表性的NDVI變化曲線，初步建立熟制標準曲線庫，利用交叉擬和度檢驗法對逐個像元進行判斷，提取其復種指數，并對結果進行了驗證分析。5對復種指數的理解和重新界定復種，作為中國多熟種植中最主要的一種形式，可以反映耕地實際的利用強度以及可利用潛力，大多數農業(yè)生產模型及氣候模型中復種指數或復種潛力指的都是復種這種耕作方式。計算純粹的復種指數要比計算綜合或統(tǒng)計指標更簡單可行，并具有同等重要的意義。因此，這里重新界定復種指數為一年內同一塊地上連續(xù)種植農作物的次數，即復種的次數，不考慮其他間套等耕作形式。并根據劉巽浩等的建議以及數據處理工作中的經驗，限定農作物的獨立生長期至少在兩個月以上。6數據介紹VEGETATION計劃及VGT傳感器VEGETATION計劃的提出及應用方面VGT傳感器的設計特點SPOTVGT與NOAAAVHRR數據比較技術比較光譜波段比較數據質量比較其他SPOTVGTS10NDVI數據產品NDV波段SM波段7數據平滑預處理NDVI數據去噪處理的三種方法閾值去除法如最佳坡度系數截取法BISE（VIOVY1992）基于濾波的平滑方法如傅立葉濾波變換法（OLSSON1994）曲線擬合的方法如非對稱高斯函數擬合方法（JONSSON2002）綜合評價以上方法的優(yōu)缺點，我們提出了一種新的基于SAVITZKYGOLAY濾波的平滑方法來去除NDVI時序數據中存在的噪音。8方法原理基本假設NDVI的時序變化對應于植被的生長與衰落NDVI與植被緩慢變化過程不一致的突降作為噪音SAVITZKYGOLAY濾波公式通過SAVITZKYGOLAY濾波模擬整個NDVI時序數據的長期變化趨勢，將NDVI值分做兩類“真”點和“假”點，再通過局部循環(huán)SAVITZKYGOLAY濾波的方法使“假”點逐步被濾波值取代，以更接近于NDVI時序數列的上包絡線值。9SAVITZKYGOLAY濾波平滑方法流程圖10SAVITZKYGOLAY濾波平滑過程示意圖11選取試驗點12參數確定長期變化趨勢的最優(yōu)濾波參數判定72擬合循環(huán)中的最優(yōu)濾波參數判定3413THRESHOLD02THRESHOLD04THRESHOLD06M3D2M3D4本方法與BISE方法的比較結果14本方法的評價優(yōu)點充分利用云狀態(tài)數據對參數的敏感性較低理論簡單并且易于實現(xiàn)運行速度較快不受數據時間尺度空間尺度及傳感器限制缺點對在植被生長季高峰可能被云影響點無法判斷對NDVI正常低值可能被提高15復種指數提取的可行性多時相NDVI數據的去噪平滑保證了植被生長變化特征；中國多熟種植的歷史悠久，在農作物的選擇和種植方式上形成一定模式；相同熟制下不同農作物組合的生長曲線具有相似性；多時相NDVI數據與高光譜數據的相似性，并且具有連續(xù)性和更明顯的曲線變化特征。16交叉擬合度檢驗法基本原理交叉擬合度檢驗法交叉相關檢驗法光譜角度匹配法17交叉擬合度檢驗法敏感度檢驗結果表明交叉擬合度檢驗法對曲線間的差異及波動更為明顯，適用于農作物的熟制判斷甚至是類型判斷。18應用流程否平滑后的中國農作物NDVI時序數列不同種植制度的典型點選取典型點的比較與選定精度檢驗標準曲線的非對稱高斯函數擬和中國農作物種植指數的提取及成圖計算交叉擬和度及判別是19典型點的選取中國種植制度區(qū)劃圖（劉巽浩，1993）20各區(qū)名稱及作物種類與復種類型21典型點的選擇選點原則具有比較明顯的生長曲線和熟制；獨立生長期大于或等于60天；包括有完整的生長季曲線，即生長期加衰落（收割）期。綜合原則內部交叉擬合度貢獻最大類間混合度最小22曲線標準化利用非對稱高斯函數擬合方法對標準點曲線進一步平滑。23復種指數提取結果24精度評價隨機抽樣目視解譯精度評價25誤判及未判別原因農作物區(qū)域的錯誤及變化導致的未判定和誤判；云和大氣過于頻繁對判定產生的影響；典型點的漏選，所選取的典型點不能概括所有的多熟種植中農作物生長季的特征變化，造成一定程度的誤判；由于交叉擬和度對較短時間的波動敏感性比較低，生長季過短也會造成誤分。26方法評價優(yōu)點原理簡單，運算方便；可適用于大多數具有連續(xù)波段或時段的遙感數據；可以有效的提取中國農作物區(qū)的復種指數，并同時反映不同地區(qū)生長季的大致偏移；應用潛力大，可在植被分類、土地覆蓋變化監(jiān)測以及高光譜數據分析等方面發(fā)揮作用。缺點對典型點的選取要求比較高，要求有地面實驗數據支持或者是大量的樣點分析；不宜于時間段過長起伏變化過多的數據組。27主要結論傳統(tǒng)的復種指數定義過于混亂和綜合，重新界定復種指數的含義為一年內同一塊耕地上耕作農作物的次數，并界定作物生長期在兩個月以上，計算純粹的復種指數，不僅簡單易行，意義明確，并且可以利用多時相遙感數據對每個像素進行提取，避免了傳統(tǒng)統(tǒng)計方法的費時費力，以及行政單元的局限。28主要結論基于SAVITZKYGOLAY濾波原理的平滑方法，可以有效的去除多時相NDVI遙感數據中由于云、氣溶膠等大氣影響造成的噪音，充分利用對應的云狀態(tài)數據，理論簡單并易于實現(xiàn)。可應用于不同時間尺度、空間尺度和傳感器的NDVI數據，以獲取較高質量的NDVI時序數據。29主要結論基于高光譜數據分析技術光譜匹配法提出的交叉擬和度檢驗法，以前人對中國多熟種植的研究成果，選取了基本可以反映我國不同熟制的農作物生長曲線作為參考，計算了以遙感影像像素為單位的全國農作物復種指數。其結果表明此方法對NDVI生長季曲線之間相關性表現(xiàn)出了比較高的精度，給農作物復種指數的提取開辟了一條新的道路。同時還具有廣泛的應用前景，如土地利用覆蓋變化監(jiān)測、植被特征分類以及高光譜數據分析研究等等。30討論復種指數的重新界定雖然采用了劉巽浩等的建議，定義生長期至少大于2個月，但缺乏有效的資料論證，有待考察；本工作直接采用的是前人關于農作物區(qū)域的劃分，其錯誤與變化也影響了本方法的準確性，有望在進一步工作中避免；構建農作物熟制曲線庫（即挑選標準樣點）是本方法應用的關鍵。人工經驗挑選存在著主觀上的錯誤和不足。如能進一步根據不同農作物的生長特點構建熟制標準曲線，應該可以使本方法得到更好的應用；NDVI時間序列數據的質量始終是其應用的一個瓶頸。尤其在中國南方地區(qū)，受大氣和云的影響過于頻繁，造成部分地區(qū)的NDVI序列無法獲取到明顯的生長季變化特征，也很難平滑恢復或是模擬，給復種指數的提取帶來了困難。31淘麥刷麥樂刷W911211謝謝觀看

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