松嫩平原农作物长势遥感监测研究
【学位单位】:哈尔滨师范大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2018
【中图分类】:S127
【部分图文】:
11图 2-1 研究区Fig.2-1 Location of study area数据来源文所使用的数据包括 2000 年~2017 年 MODIS MOD13Q1(MODation Indices 16 - Day L3 Global 250m SIN Grid) , 产 品 从 NASAp://ladsweb. nascom.nasa.gov/data/search.html)获取,行列号为 h264,空间分辨率为 250m,数据格式 EOS-HDF,经过 16 d 最大值合成(M Composite, MVC)数据,辅助数据以及野外采样点信息。
第 3 章 农作物长势遥感监测方法需要使用前 9 个(m=9)函数,以排除高频噪音,在确定和基于傅立叶组分的指数的基础上[74]。确定与农作物相关系数,同时进行回归系数确定,根据系统设置的阈值,对遥感影像数据进行分类,确定农作物的植被类别,进行空间专题图展示。3.1.2 农作物分类处理流程基于 FCSM 指数的基础上对松嫩平原农作物进行分类,提高了分类的准确度,对农作物分布信息提取之后,可用于农作物长势监测和对农作物面积进行统计。农作物分类流程如图 3-1 所示:
18图 3-2 2017 年基于 FCSM 农作物分类图Fig.3-2 2017 based on FCSM crop classification原农作物分类图结合 2017 年中国和巴西资源卫星影像及 的植被图作为参考数据,结合 2017 年 9 月下旬去往甘南地进行野外采样,对松嫩平原的大豆、玉米、水稻、草地型在整个松嫩平原科学的选择 190 个野外采样样点,用影。基于 FCSM 指数对农作物进行监督分类,获取农作物分信息,对分类结果进行验证,经计算,分类结果的总appa 系数为 0.8736。符合松嫩平原农作物分布地理相关性示。
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本文编号:2838191
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