基于多源遥感的漾濞核桃林分布信息提取方法研究

发布时间：2020-04-03 11:36

【摘要】：核桃是云南省主要的高原特色农作物,云南省也是核桃发源地之一,省域内广泛种植核桃,其中以大理市漾濞县的漾濞核桃最为出名。高原特色农业是根据不同的地理环境发展起来的,其发展直接关系该地区的经济效益与稳定情况。为实现对核桃林信息监测、种植环境适宜性评价、产量评估等就必须精确及时的获取其空间分布信息。由于农业生产活动普遍具有面积大、区域差异大、季节性强、单位面积经济效益偏低等特点,使得通过传统地面调查方法来获取作物分布情况已不能满足现实需求。目前,遥感技术的快速发展为这一问题带来了有效的解决方案。本研究在综合分析核桃林物候特征的基础上,采用Sentinel数据构建多源数据,创新性的将面向对象的提取方法用于核桃林信息提取研究中,并对比不同多源数据构建对核桃林物候信息的表达程度及对提取效果的影响。研究成果如下:(1)基于时序植被指数的核桃林信息提取研究。为结合核桃林物候特征高精度的提取核桃林分布信息,选取NDVI、RVI、DVI三类植被指数构建时间序列,能有效的反映核桃林的物候特征,使其易于与其他地类区分。因核桃林独特的纹理特征可以作为其一大识别特征,故选取面向对象的分类方法,在进行多尺度分割过程中经过不断对比优化,最终将分割尺度设置为30及合并尺度设置为60的参数作为最优分割尺度。为尽可能在数据源中表达核桃林信息,故将其纹理信息、DEM高程信息与植被指数时间序列数据结合构建多源数据。因纹理信息的数据冗余,因此经PCA主成分分析保留代表其主要信息的前三个波段作为纹理因子。考虑原始分类数据为多源数据,而支持向量机模型主要优点是能从多特征信息中获取主要信息,因此采用支持向量机模型进行提取。得到核桃林用户精度为84.8%,制图精度为85.4%,核桃林错分误差为15.2%,漏分误差14.6%。基于时序植被指数法提取效果最好,因其能综合反映出核桃林物候信息,但是存在数据冗余,计算繁杂的问题,效率较低。(2)最佳时相的核桃林提取方法研究。结合核桃林的关键物候期能基于单一时相快速、方便的提取其信息。为找出最佳分类时相,根据各地类NDVI时序植被指数值,通过最大方差法找出了核桃林提取的最佳时相为11月。结合DEM高程因子、纹理因子、植被指数因子构建多源数据进行面向对象的信息提取。经混淆矩阵分析,其分类总体精度为83.54%,Kappa系数为72.99%。核桃林制图精度达90.51%,用户精度为75.61%。此法能快速提取核桃林,但其精度不高,因为单一时相数据源不能完整表达出核桃林物候特征,使其易与其他地类混淆。基于春、秋时相的核桃林提取方法研究。核桃林属阔叶落叶林,选取春季5月份、秋季11月份原始26波段进行降维保留前三个独立主成分信息,结合纹理、NDVI、DEM构建多源分类基础数据。将其进行面向对象的核桃林信息提取,其核桃林提取用户精度为77.25%,制图精度为94.2%,核桃林错分误差为22.75%,漏分误差5.84%。基于春、秋时相的提取试验中,其提取精度介于基于时序植被指数法和最佳时相法之间,说明其构建的多源数据能部分表达核桃林信息。(3)总的来说,三种方法均能大致提取核桃林,但通过比对三种不同时相多源数据的提取效果,构建多种时序植被指数法所提取的核桃种植面积更接近统计年鉴上核桃林面积总数,说明构建能完整表达作物物候信息的源数据,能有效提高作物分类精度。
【图文】：

照片,照片,核桃林,作物类型

实地采集照片与谷嗽影住对照参考

遥感影像,光谱特征,作物分类,数据准备

定为国家级核桃示范基地的四个核桃基地之一便是位于云南省漾濞县苍山西镇白逡逑章村的断山核桃基地［７３］。核桃树树龄从幼林至几百岁的在研宄区均有分布。其位逡逑置图（图３－１）如下所示：逡逑１９逡逑
【学位授予单位】：云南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：S664.1;S127

【参考文献】