基于遥感物候参量的春玉米面积提取及长势研究
发布时间：2021-05-16 04:30
快速、准确地获取玉米种植面积与玉米长势信息对国家粮食安全和现代信息农业发展有重要的现实意义。遥感技术在作物的大面积识别及长势监测中发挥了巨大作用,物候方法在遥感地物类型识别中具有一定优势但目前利用尚少。传统的大面积作物长势监测中,常直接使用植被指数数据作为监测指标,监测结果往往包含物候期不同带来的长势差异信息,结果的有效性受到较大干扰。该文以康平县、法库县、新民市为研究区,利用Savitzky-Golay滤波重构后的2014-2015年MODIS-NDVI时间序列数据,提取作物的物候参量信息和其他主要地物的NDVI曲线变化特征,结合水稻移栽期的NDVI、LSWI数据与大豆鼓粒期的近红外波段反射率数据,构建决策树提取出2015年春玉米种植面积。针对结果中出现的混合像元问题,利用MOD09A1反射率数据提取春玉米及混合地物的端元波谱,基于线性光谱混合模型进行混合像元分解获取春玉米丰度,根据决策树分类结果与春玉米丰度信息精确提取春玉米种植面积。在准确获取春玉米种植面积的基础上,利用Savitzky-Golay滤波重构后的2008-2015年MODIS-NDVI时间序列数据,提取历年生长季ND...
【文章来源】：北京林业大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：59 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 作物种植面积的遥感估算
1.2.2 作物长势的遥感监测
1.3 研究目的及意义
1.4 研究内容和创新点
1.4.1 研究内容
1.4.2 本研究的特色与创新之处
2 材料与方法
2.1 数据来源
2.2 研究方法
2.2.1 物候参量提取
2.2.2 决策树分类
2.2.3 混合像元分解
2.2.4 精度评价
2.2.5 长势监测
2.3 技术路线
3 研究区概况
4 春玉米种植面积提取
4.1 春玉米种植面积提取结果
4.2 混合像元分解丰度与误差
4.3 精度评价
4.4 本章小结
5 春玉米长势研究
5.1 遥感物候参量筛选
5.1.1 生长季NDVI最大值
5.1.2 生长季长度
5.1.3 生长季生长速度
5.1.4 生长季NDVI活跃累积量
5.2 春玉米长势监测
5.2.1 生长季NDVI最大值的长势监测
5.2.2 生长季长度的长势监测
5.2.3 生长季生长速度的长势监测
5.2.4 生长季NDVI活跃累积量的长势监测结果
5.3 本章小结
6 结论及展望
6.1 结论
6.2 不足与展望
参考文献
个人简介
导师简介
获得成果目录
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]长白山自然保护区生态环境质量的遥感评价[J]. 王士远,张学霞,朱彤,杨维,赵静瑶. 地理科学进展. 2016(10)
[2]基于多季相光谱混合分解和决策树的干旱区土地利用分类[J]. 姜宛贝,孙强强,曲葳,刘晓娜,于文婧,孙丹峰. 农业工程学报. 2016(19)
[3]农业遥感研究应用进展与展望[J]. 陈仲新,任建强,唐华俊,史云,冷佩,刘佳,王利民,吴文斌,姚艳敏,哈斯图亚. 遥感学报. 2016(05)
[4]混合像元分解技术及其进展[J]. 陈晋,马磊,陈学泓,饶玉晗. 遥感学报. 2016(05)
[5]玉米生长习性及需肥特点[J]. 任长清. 农民致富之友. 2016(11)
[6]沈阳市2015年产玉米品质分析与评价[J]. 戴志桐,张霞. 现代农业科技. 2016(06)
[7]基于MODIS时间序列的松嫩平原盐渍地提取[J]. 花锦溪,臧淑英,那晓东. 地理与地理信息科学. 2016(02)
[8]基于MODIS时间序列及物候特征的农作物分类[J]. 平跃鹏,臧淑英. 自然资源学报. 2016(03)
[9]图斑与变化向量分析相结合的秋粮作物遥感提取[J]. 孙佩军,杨珺雯,张锦水,潘耀忠,云雅. 北京师范大学学报(自然科学版). 2015(S1)
[10]基于MODIS时序植被指数的区域物候信息提取[J]. 丁潇,王彩艳. 测绘与空间地理信息. 2015(10)
博士论文
[1]基于MODIS数据的作物物候期监测及作物类型识别模式研究[D]. 张明伟.华中农业大学 2006
[2]农作物长势遥感监测指标研究[D]. 蒙继华.中国科学院研究生院（遥感应用研究所） 2006
硕士论文
[1]MODIS监测黄淮海平原冬小麦长势与土壤湿度[D]. 姜亚珍.中国农业科学院 2015
[2]黑龙江省农作物种植结构布局研究[D]. 丁潇.东北农业大学 2014
[3]法库县低碳旅游发展研究[D]. 邓巍.吉林大学 2013
[4]基于混合像元分解的植被覆盖度估算及动态变化分析[D]. 李晓锦.西北大学 2011
[5]新民市土地资源利用现状与问题研究[D]. 柴静祥.中国农业科学院 2010
[6]基于MODIS的冬小麦长势监测模型研究[D]. 张莉娜.中国农业科学院 2006
本文编号：3188977
【文章来源】：北京林业大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：59 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 作物种植面积的遥感估算
1.2.2 作物长势的遥感监测
1.3 研究目的及意义
1.4 研究内容和创新点
1.4.1 研究内容
1.4.2 本研究的特色与创新之处
2 材料与方法
2.1 数据来源
2.2 研究方法
2.2.1 物候参量提取
2.2.2 决策树分类
2.2.3 混合像元分解
2.2.4 精度评价
2.2.5 长势监测
2.3 技术路线
3 研究区概况
4 春玉米种植面积提取
4.1 春玉米种植面积提取结果
4.2 混合像元分解丰度与误差
4.3 精度评价
4.4 本章小结
5 春玉米长势研究
5.1 遥感物候参量筛选
5.1.1 生长季NDVI最大值
5.1.2 生长季长度
5.1.3 生长季生长速度
5.1.4 生长季NDVI活跃累积量
5.2 春玉米长势监测
5.2.1 生长季NDVI最大值的长势监测
5.2.2 生长季长度的长势监测
5.2.3 生长季生长速度的长势监测
5.2.4 生长季NDVI活跃累积量的长势监测结果
5.3 本章小结
6 结论及展望
6.1 结论
6.2 不足与展望
参考文献
个人简介
导师简介
获得成果目录
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]长白山自然保护区生态环境质量的遥感评价[J]. 王士远,张学霞,朱彤,杨维,赵静瑶. 地理科学进展. 2016(10)
[2]基于多季相光谱混合分解和决策树的干旱区土地利用分类[J]. 姜宛贝,孙强强,曲葳,刘晓娜,于文婧,孙丹峰. 农业工程学报. 2016(19)
[3]农业遥感研究应用进展与展望[J]. 陈仲新,任建强,唐华俊,史云,冷佩,刘佳,王利民,吴文斌,姚艳敏,哈斯图亚. 遥感学报. 2016(05)
[4]混合像元分解技术及其进展[J]. 陈晋,马磊,陈学泓,饶玉晗. 遥感学报. 2016(05)
[5]玉米生长习性及需肥特点[J]. 任长清. 农民致富之友. 2016(11)
[6]沈阳市2015年产玉米品质分析与评价[J]. 戴志桐,张霞. 现代农业科技. 2016(06)
[7]基于MODIS时间序列的松嫩平原盐渍地提取[J]. 花锦溪,臧淑英,那晓东. 地理与地理信息科学. 2016(02)
[8]基于MODIS时间序列及物候特征的农作物分类[J]. 平跃鹏,臧淑英. 自然资源学报. 2016(03)
[9]图斑与变化向量分析相结合的秋粮作物遥感提取[J]. 孙佩军,杨珺雯,张锦水,潘耀忠,云雅. 北京师范大学学报(自然科学版). 2015(S1)
[10]基于MODIS时序植被指数的区域物候信息提取[J]. 丁潇,王彩艳. 测绘与空间地理信息. 2015(10)
博士论文
[1]基于MODIS数据的作物物候期监测及作物类型识别模式研究[D]. 张明伟.华中农业大学 2006
[2]农作物长势遥感监测指标研究[D]. 蒙继华.中国科学院研究生院（遥感应用研究所） 2006
硕士论文
[1]MODIS监测黄淮海平原冬小麦长势与土壤湿度[D]. 姜亚珍.中国农业科学院 2015
[2]黑龙江省农作物种植结构布局研究[D]. 丁潇.东北农业大学 2014
[3]法库县低碳旅游发展研究[D]. 邓巍.吉林大学 2013
[4]基于混合像元分解的植被覆盖度估算及动态变化分析[D]. 李晓锦.西北大学 2011
[5]新民市土地资源利用现状与问题研究[D]. 柴静祥.中国农业科学院 2010
[6]基于MODIS的冬小麦长势监测模型研究[D]. 张莉娜.中国农业科学院 2006
本文编号：3188977
本文链接：https://www.wllwen.com/nykjlw/nzwlw/3188977.html
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