灌区作物种植分布与土壤水分遥感监测研究

发布时间：2021-05-20 05:35

　　了解灌区作物种植分布与土壤水分状况有助于灌区了解土壤水分状况,并为输配水计划提供参考。遥感技术为快速获取大区域尺度下的作物种植分布与土壤水分状况提供了一个有力工具。以往的研究大多将作物种植分布与土壤水分状况分开研究,较少将二者进行统筹考虑。利用遥感技术进行土壤水分反演需要对基础遥感数据进行大量处理,而已有的大多数研究是针对某一的处理过程进行批处理编程,很少能形成系统化综合处理程序。本文以山西省回龙灌区为研究区,利用Landsat 8遥感卫星数据对灌区范围内主要作物种植分布与土壤水分反演进行研究,并开发了基于ENVI 5.3的灌区土壤水分自动化反演软件,主要研究内容和结论如下:（1）利用2017—2019年的Landsat 8遥感影像数据,实现对耕地、果园、城镇三种地物的归一化植被指数（normalized different vegetation index,NDVI）和增强型植被指数（enhanced vegetation index,EVI）的时间序列曲线的绘制,并以“耕地—果园—城镇”为分类标准,利用随机森林算法对研究区土地利用方式进行分类。结果表明,NDVI和EVI均对“耕地—... 

【文章来源】：西北农林科技大学陕西省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：84 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 国内外研究进展
        1.2.1 基于遥感的土地利用分类研究
        1.2.2 基于遥感的区域土壤水分监测研究
    1.3 存在问题
    1.4 研究内容
    1.5 技术路线
第二章 研究区概况与研究方法
    2.1 研究区概况
    2.2 试验设计
    2.3 数据处理与评价指标
        2.3.1 Landsat系列卫星简介
        2.3.2 Landsat卫星影像预处理
        2.3.3 模型精度评价指标
        2.3.4 TDR土壤水分测量校准
第三章 基于时序植被指数的灌区主要作物分布遥感方法研究
    3.1 土地利用类别的确定
        3.1.1 土地利用类别
        3.1.2 土地利用分类训练样本选取
    3.2 植被指数时间序列的构建
        3.2.1 NDVI与 EVI时间序列构建
        3.2.2 S-G滤波的时间序列曲线重构
    3.3 土地利用随机森林分类算法
    3.4 土地利用分类结果与评价
        3.4.1 分类结果
        3.4.2 分类结果评价
    3.5 冬小麦和夏玉米种植分布
    3.6 本章小结
第四章 灌区土壤水分分布式遥感监测
    4.1 研究区PDI和 TVDI及其变化特征
        4.1.1 PDI及其变化特征
        4.1.2 TVDI及其变化特征
    4.2 基于PDI和 TVDI的土壤水分反演结果分析与评价
        4.2.1 PDI/TVDI与实测土壤水分拟合结果
        4.2.2 PDI/TVDI反演精度的影响因素分析
    4.3 基于PDI和 TVDI的组合模型的构建与评价
        4.3.1 组合模型的构建
        4.3.2 组合模型的评价
    4.4 本章小结
第五章 土壤水分遥感反演处理软件
    5.1 软件流程概述
    5.2 软件的实现
        5.2.1 影像预处理
        5.2.2 影像后运用
    5.3 GUI界面的构建
        5.3.1 控件创建
        5.3.2 控件事件响应
    5.4 软件的应用与评价
    5.5 本章小结
第六章 结论与展望
    6.1 主要结论
    6.2 研究不足与今后研究问题
参考文献
致谢
作者简介



本文编号：3197187