基于時(shí)空融合模型的南方丘陵區(qū)水稻識(shí)別與監(jiān)測(cè)研究.pdf

1、水稻是南方種植面積最大，最為重要的作物之一。如何利用有效手段，基于南方丘陵盆地區(qū)域地類斑塊破碎環(huán)境條件下，開展作物種植分布是一項(xiàng)重要的研究。而遙感技術(shù)所具有的快速、精準(zhǔn)特點(diǎn)在提取作物分布具有極大優(yōu)勢(shì)，但現(xiàn)階段的遙感數(shù)據(jù)難以實(shí)現(xiàn)時(shí)間分辨率和空間分辨率的兼顧，無(wú)法對(duì)水稻分布進(jìn)行有效監(jiān)測(cè)。基于此背景，本研究采用兩種時(shí)空融合模型對(duì)MODIS和GF-1WFV數(shù)據(jù)進(jìn)行融合構(gòu)建時(shí)空數(shù)據(jù)集，利用融合后的多期影像實(shí)現(xiàn)對(duì)南方丘陵區(qū)水稻種植面積的變化監(jiān)測(cè)。<

2、br>　　本文以湖南省衡陽(yáng)縣為研究區(qū)，使用2015和2016年的MODIS和GF-1WFV數(shù)據(jù)，分別基于時(shí)空融合模型（Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model，STARFM）和增強(qiáng)型時(shí)空融合模型(Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model，ESTARFM)方法構(gòu)建不同的時(shí)空數(shù)據(jù)集，將融合

3、的數(shù)據(jù)集與真實(shí)值比較得到最優(yōu)解，利用擬合方法提取NDVI擬合曲線和物候參數(shù)，再基于決策樹提取兩年水稻種植面積，對(duì)變化區(qū)域進(jìn)行分析并得到如下結(jié)論:
　　(1)基于STARFM和ESTARFM方法均實(shí)現(xiàn)對(duì)MODIS和GF-1WFV數(shù)據(jù)的融合處理，但二者結(jié)果存在較大差異:用2015和2016年融合結(jié)果與真實(shí)值進(jìn)行相關(guān)性分析，ESTARFM方法得到的兩年融合結(jié)果與真實(shí)值的相關(guān)性均高于STARFM方法，主要體現(xiàn)在STAFM方法精度在60％左

4、右，而ESTARFM融合精度可以達(dá)到80％。但ESTARFM方法在處理效率上不如STARFM方法，前者融合得到一景影像需要1h，而后者只需要10min即可。
　　(2)本研究對(duì)存在的D-L、A-G擬合方法和S-G濾波方法進(jìn)行討論，三者都能實(shí)現(xiàn)對(duì)NDVI時(shí)序數(shù)據(jù)平滑處理，但結(jié)果存在較大差異。其中A-G方法相較于其他兩者更能反映研究區(qū)的作物特征，其擬合結(jié)果也較優(yōu)于其它兩種方法。
　　(3)基于決策樹方法對(duì)研究區(qū)2015和2016