基于哨兵数据的灌区种植结构提取与时空分布特征分析

发布时间：2022-11-03 20:56

　　随着社会经济的不断发展,城镇化逐渐推进,人们对农作物的需求变大,为了满足人们的基本生活需求,有必要弄清楚耕地的分布情况和作物的种植结构。作物的种植结构可以直观地反映作物的种类、数量及空间分布信息,为种植结构调整和灌溉用水计算提供数据支持,对提高农业综合生产能力,发展现代化农业基地具有重大意义。本文以四川省乐山市青衣江灌区作为研究区域,结合灌区调查数据,运用最大似然法和决策树分类的方法,通过多源多时相Sentinel卫星数据分别对青衣江灌区的作物种植结构进行提取分析,研究灌区作物种植比例及其分布情况,对比分析Sentinel-1和Sentinel-2数据及Sentinel-1和Sentinel-2组合波段在作物分类方面的精度,并结合提取的作物种植面积分析种植结构提取精度,最后根据最佳提取结果作基于GIS的灌区种植结构时空变化特征分析。主要结论有:（1）Sentinel-1和Sentinel-2组合波段分类精度比Sentinel-1数据和Sentinel-2数据分类精度都高,平均分类精度达到了 88%以上,平均Kappa系数为0.835,这说明多源数据组合波段可以提高作物分类精度;Sent... 

【文章页数】：92 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的与意义
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 哨兵数据国内外应用进展
        1.3.2 作物提取遥感方法研究现状
    1.4 研究内容
    1.5 技术路线与创新点
        1.5.1 技术路线
        1.5.2 创新点
第2章 研究区概况
    2.1 研究区位置
    2.2 自然条件概况
        2.2.1 地质条件
        2.2.2 地形地貌
        2.2.3 气候
        2.2.4 水系
        2.2.5 水质
        2.2.6 土壤及矿物
    2.3 社会经济条件概况
第3章 数据源与数据处理
    3.1 数据源
        3.1.1 遥感影像数据
        3.1.2 非遥感影像数据
    3.2 数据处理
        3.2.1 准备工作
        3.2.2 Sentinel-1数据处理
        3.2.3 Sentinel-2数据处理
    3.3 作物种植情况分析
    3.4 分类方法
第4章 多时相Sentinel遥感数据的作物种植结构分析
    4.1 Sentinel-1数据分析
        4.1.1 后向散系数
        4.1.2 多时相影像合成
        4.1.3 作物后向散射系数变化趋势分析
    4.2 Sentinel-2数据分析
        4.2.1 植被指数
        4.2.2 作物植被指数变化趋势分析
        4.2.3 分类决策树规则
    4.3 基于Sentinel-1和Sentinel-2数据波段组合的作物分类
    4.4 分类后处理及分类结果
        4.4.1 分类后处理
        4.4.2 分类结果
    4.5 种植面积提取及精度评价
    4.6 本章小结
第5章 基于GIS的灌区种植结构空间分布特征分析
    5.1 种植结构空间分布的影响因素
    5.2 2016年种植结构空间分布
        5.2.1 大春作物的空间分布情况
        5.2.2 小春作物的空间分布情况
    5.3 2017年种植结构空间分布
        5.3.1 大春作物的空间分布情况
        5.3.2 小春作物的空间分布情况
    5.4 本章小结
第6章 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 展望
参考文献
致谢
作者简介及读研期间主要科研成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]Sentinel-2A与Landsat-8影像在油菜识别中的差异性研究[J]. 韩涛,潘剑君,张培育,曹罗丹.  遥感技术与应用. 2018(05)
[2]基于面向对象的光学和Sentinel—1 SAR数据油菜种植空间分布信息提取方法研究[J]. 柴振刚,胡佩敏,熊勤学.  气象科技进展. 2018(05)
[3]基于多源遥感数据的复杂地形区农作物分类[J]. 史飞飞,雷春苗,肖建设,李甫,石明明.  地理与地理信息科学. 2018(05)
[4]基于时间序列Sentinel-1A数据的玉米种植面积监测研究[J]. 李俐,孔庆玲,王鹏新,王蕾,荀兰.  资源科学. 2018(08)
[5]应用Sentinel-2A卫星光谱与纹理信息的森林蓄积量估算[J]. 曹霖,彭道黎,王雪军,陈新云.  东北林业大学学报. 2018(09)
[6]基于多时相遥感影像监测江汉平原油菜种植面积[J]. 邓帆,王立辉,高贤君,王庆,魏薇,张佳华.  江苏农业科学. 2018(14)
[7]基于决策树和SVM的Sentinel-2A影像作物提取方法[J]. 王利军,郭燕,贺佳,王利民,张喜旺,刘婷.  农业机械学报. 2018(09)
[8]多时相Sentinel-2A与SPOT-7影像在油菜识别中的差异[J]. 韩涛,潘剑君,罗川,周涛,张培育.  南京农业大学学报. 2018(04)
[9]基于Sentinel-1和Sentinel-2数据融合的农作物分类[J]. 郭交,朱琳,靳标.  农业机械学报. 2018(04)
[10]基于Sentinel-1雷达影像的玉米倒伏监测模型[J]. 韩东,杨浩,杨贵军,邱春霞.  农业工程学报. 2018(03)

博士论文
[1]考虑红边特性的多平台遥感数据叶面积指数反演方法研究[D]. 谢巧云.中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所) 2017

硕士论文
[1]基于Sentinel多源遥感数据的作物分类及种植面积提取研究[D]. 朱琳.西北农林科技大学 2018
[2]基于多源数据的复杂种植结构区作物遥感分类[D]. 郭栋.东北农业大学 2017
[3]基于Sentinel-1数据的江西省南昌县早稻信息提取研究[D]. 梁瀚月.成都理工大学 2017



本文编号：3700613