基于MODIS时间序列的河南主要农作物种植信息提取

发布时间：2024-12-27 05:04

　　作物种植信息的识别和获取是农业遥感与农情监测的基础工作,关键就是要把农作物从众多的地物中识别与分离出来。当今各种分辨率的遥感数据可以为监测农作物空间信息提供良好的数据基础,尤其是多时相植被指数和一些其他的光谱特性,都为遥感监测以及识别作物生长季节的变化提供了依据。与传统的农作物种植面积监测方法相比,遥感提取的方法具有范围更广、效率更高、成本更低等优势,因此定量的监测农作物是有效且可行的。利用遥感技术可以做到动态、高效、准确地获取作物的空间信息,能够帮助国家有关部门宏观调控和调整农业结构以及制定科学合理政策,且在农民进行合理选择作物种植,获取动态监测信息,适时规避风险等多方面都具有重大意义。本文以河南省为研究区域,以MODIS双卫星8天时间分辨率植被指数产品为原始数据,将数据进行平滑后,结合农作物物候历,使用多种方法进行层层提取,得到2005、2008、2010、2013、2015年河南省复种指数及主要作物的空间分布,并对提取结果进行了研究区和典型区的精度验证,从而更加深入的研究了提取作物信息的方法,希望为作物信息的提取提供一些参考。本论文研究内容及结果如下:（1）河南省复种指数的提取。使...

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摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 研究背景与意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究进展
        1.2.1 复种指数研究进展
        1.2.2 作物识别研究进展
    1.3 存在问题与研究内容
        1.3.1 主要进展和存在问题
        1.3.2 研究内容
        1.3.3 章节结构
2 研究区概况与研究数据
    2.1 研究区概况
        2.1.1 地理环境
        2.1.2 气候条件
    2.2 数据来源与处理
        2.2.1 NDVI数据来源及处理
        2.2.2 反射率数据来源及处理
        2.2.3 Landsat数据来源及处理
        2.2.4 社会经济数据的来源及处理
        2.2.5 土地利用数据来源及处理
3 研究方法
    3.1 技术路线图
    3.2 复种指数提取方法
        3.2.1 复种指数内涵
        3.2.2 时序NDVI曲线平滑重构
        3.2.3 二次差分法
    3.3 提取农作物方法
        3.3.1 相似性指数
        3.3.2 阈值设定方法
        3.3.3 混合像元分解
    3.4 本章小结
4 种植信息提取结果
    4.1 复种指数提取结果
        4.1.1 主要地物类型时序NDVI特征分析
        4.1.2 波峰的取舍及判定
        4.1.3 复种指数结果
    4.2 主要农作物提取结果
        4.2.1 农作物发育期及NDVI分析
        4.2.2 相似性指数
        4.2.3 主要作物疑似像元
        4.2.4 混合像元分解结果
    4.3 精度验证
        4.3.1 复种指数精度验证
        4.3.2 农作物提取精度分析
        4.3.3 误差分析
    4.4 本章小结
5 时空格局动态分析
    5.1 复种指数分布
        5.1.1 空间格局特征
        5.1.2 时间变化
        5.1.3 空间变化
    5.2 主要农作物分布变化
        5.2.1 作物类别构成分析
        5.2.2 作物空间分布变化
    5.3 讨论
    5.4 本章小结
6 结论与不足
    6.1 结论
    6.2 创新点
    6.3 不足与展望
参考文献
致谢



本文编号：4021175