基于風(fēng)云衛(wèi)星中分辨率數(shù)據(jù)的農(nóng)業(yè)種植區(qū)信息提取方法研究.pdf

1、及時(shí)掌握農(nóng)作物種植分布情況，對(duì)于宏觀指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、合理采取農(nóng)作物管理措施有重要的現(xiàn)實(shí)意義。如何提高作物種植區(qū)信息提取精度是近年來遙感科學(xué)關(guān)注的重要課題之一。本文以華北平原為研究區(qū)，結(jié)合相應(yīng)作物的物候信息，首先利用國產(chǎn)風(fēng)云衛(wèi)星中分辨率數(shù)據(jù)，基于分層構(gòu)建決策樹的方法來提取裸地和冬小麥種植區(qū)分布圖，在此基礎(chǔ)上利用MERSI NDVI旬產(chǎn)品，建立多作物提取模型，獲取不同年份的農(nóng)作物種植分布情況。主要研究工作如下：
　　(1)基于分層構(gòu)建決

2、策樹的冬小麥種植區(qū)提取。首先選取冬小麥生長(zhǎng)季中多幅數(shù)據(jù)質(zhì)量好的MERSI數(shù)據(jù)，采用分層提取的方法，對(duì)于不同的層次選用與待提取類別最為敏感的特征波段來構(gòu)建相應(yīng)的決策樹，從中將每一幅影像中冬小麥和裸地提取出來，然后將多幅數(shù)據(jù)融合為一幅生長(zhǎng)季內(nèi)的冬小麥種植區(qū)和裸地分布圖，最后采用野外實(shí)地調(diào)查的數(shù)據(jù)和LANDSAT8影像解譯數(shù)據(jù)對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證，并對(duì)比和分析分層構(gòu)建決策樹與其他分類方法的優(yōu)劣。提取方法確定后，倒推回2010年，做出不同年份

3、的冬小麥種植分布圖。研究表明，采用分層構(gòu)建決策樹獲取的精度比其他的分類方法相對(duì)較好，其中得到2013-2014年度的裸地、冬小麥和總體提取精度最好，分別達(dá)到91.80％，90.19%，90.90%，同時(shí)從縣域尺度上，MERSI數(shù)據(jù)提取的冬小麥和裸地與LANDSAT8影像在空間分布上，大體一致。
　　(2)基于NDVI時(shí)序的多作物種植區(qū)提取。首先生成不同年份的250米分辨率的MERSI NDVI旬產(chǎn)品，再利用提取出不同年份的冬小麥種

4、植區(qū)和裸地對(duì)選取的NDVI影像進(jìn)行掩膜處理，以求取華北平原春玉米、夏玉米和棉花關(guān)鍵生育期內(nèi)NDVI變化曲線，并結(jié)合相應(yīng)作物的物候信息，建立提取模型，最后利用野外采集的數(shù)據(jù)和LANDSAT8影像解譯數(shù)據(jù)對(duì)結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證，結(jié)果表明，不同年份總體提取都達(dá)到84%以上，從250米遙感制圖及作物遙感監(jiān)測(cè)方面來說，精度能滿足需求，同時(shí)從縣域尺度上，獲取的作物種植分布與LANDSAT8影像大體一致。
　　(3)分類系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。在了解本文所