多尺度遥感数据结合空间抽样方法的大区域作物面积估算

发布时间：2017-11-17 02:16

  本文关键词：多尺度遥感数据结合空间抽样方法的大区域作物面积估算

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【摘要】：我国统计工作成绩斐然,为国民经济的健康运行发挥了很大作用。但是随着人们对统计工作要求的提高,传统的统计方式已经很难满足人们的要求。而在农业生产中,掌握及时的农作物耕地面积信息不仅有着重要的经济意义,对政府相关决策的制定也极为重要。因此,改进我国当前的统计调查手段,为政府有关决策部门提供快速、精确、全面的统计信息是十分有必要的。越来越多的研究和实践表明,在遥感技术的支持下,基于经典统计抽样原理结合空间统计学理论发展起来的空间抽样技术在农情遥感监测中的应用日益广泛。各国的大区域作物面积监测均采用空间抽样方法。例如,美国大面积农作物估产计划(LACIE计划)、农业和资源的空间遥感调查计划(AGRISTTARS计划)等采用了面积抽样框法,欧盟的MARS计划中采用了分层抽样的方法。国内先后开展了黄淮海平原小麦遥感估产、华北6省冬小麦产量遥感监测、南方水稻估产等一系列的研究。与此同时,如何针对研究区域构造合适的空间抽样方法以提高效率节省费用成为最需要解决的核心问题。本文以新疆建设兵团为研究区域,提出分区分层随机抽样的空间抽样设计方案并结3S技术,运用多时相遥感影像对新疆建设兵团的棉花种植面积进行监测,利用均值及变异系数等精度指标对该抽样方法进行了两阶段的空间抽样效率评估。文中第一阶段空间抽样效率评估以中分遥感影像棉花种植面积统计结果为真值进行对比,得到了只受抽样误差影响的反推精度。多次重复实验结果表明,反推后的棉花面积精度均达到95%以上。第二阶段空间抽样效率评估以二级样本实测数据为基础,以分类后的一级样本数据为依据,其中一级样本的分类方法选择了文中改进后的分类效果较优的加权变异粒子群BP神经网络分类方法。最终反推结果表明各区反推精度均优于93%,变异系数小于5%,反推质量较优,为政府部门相关政策的制定提供了强有力的数据支持。
【学位授予单位】：东华理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：S127

【参考文献】

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本文编号：1194477