基于全級化SAR數據玉米長勢監(jiān)測及制圖研究.pdf

1、玉米是我國重要的糧食作物,飼料作物和工業(yè)原料。對于全國范圍內玉米種植面積和長勢狀況的監(jiān)測,需要客觀、準確、可靠的技術支撐體系作為保障。隨著遙感技術的發(fā)展,大范圍內的農作物長勢和種植面積監(jiān)測成為可能,其監(jiān)測結果為國家農業(yè)生產決策、糧食貿易提供了重要的參考依據。在我國東部地區(qū),多云雨的氣候條件限制了光學遙感對玉米的監(jiān)測,很難在玉米的生長期內獲得完整、連續(xù)的觀測數據。而雷達遙感具有不受天氣和光照條件的限制,全天時、全天候成像能力的優(yōu)點,成為對

2、玉米監(jiān)測又一主要的數據來源。
　　 本文利用玉米生長期內的3景全極化Radarsat-2雷達影像數據,以江蘇省睢寧縣為試驗區(qū),結合玉米地上生長參數數據,對玉米制圖原理和方法進行了分析和探討,比較了決策樹分類和基于散射特征的分類方法,并通過實測GPS數據分別對兩種分類方法進行檢驗；在此基礎上,對玉米后向散射系數與玉米生物學參數的相關性進行了分析,通過建立經驗模型對玉米主要生長參數(LAI)進行反演,并結合實測地面數據對反演精度進行

3、驗證。結果表明,Radarsat-2雷達影像數據對玉米長勢狀況和種植面積監(jiān)測具有可行性和較高的準確性,為雷達遙感影像提取,識別和檢驗農作物信息提供了重要的參考。就此,論文所得主要結果如下:
　　 (1)Radarsat-2雷達遙感數據的預處理。運用SARINFOS、PLOSARPRO、ENVI、ERDAS等軟件,完成對原始數據的輻射定標,噪聲濾波,幾何精校正和地理參考的預處理步驟。實現了3景影像與地面0.1m分辨率的GPS矢量數

4、據相互的精確配準,這為以后從影像數據中農作物的信息提取和利用提供了標準的數據源。
　　 (2)玉米識別與制圖方法的研究。通過分析3景雷達遙感數據中不同地物類型的后向散射特征的差異性,利用決策樹分類算法和基于散射機理的分類算法對影像進行農作物識別分類和玉米種植面積提取。經過驗證,基于散射機理的分類方法為83.07％,玉米分類精度80.9％；決策樹分類的總精度80.09％,玉米分類精度84.7％。兩種方法都能以較高的精度進行玉米分類

5、。但由于SAR圖像會受到相干噪聲斑點的影響,對決策樹分類算法的識別干擾較大,相比較決策樹分類算法,基于散射機理的分類算法結果圖中象元分布更加平滑、均勻,分類較好。
　　 (3)探討了對制圖結果驗證的方法。分別利用分類算法中混淆矩陣和象元統(tǒng)計的方法,結合實地GPS樣方數據,對分類結果圖進行驗證。比較了驗證方法的結果,依據提供同樣的訓練樣本區(qū),比起由遙感圖像處理軟件生成的混淆矩陣驗證方法,象元統(tǒng)計的驗證方法更為滑晰、方便。