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1、傳統(tǒng)獲取農(nóng)作物種植面積的方法主要是通過大面積實(shí)地測(cè)量或通過統(tǒng)計(jì)部門逐級(jí)上報(bào),這種方法不僅消耗人力、物力、財(cái)力,而且缺乏農(nóng)作物空間分布信息。遙感技術(shù)的發(fā)展為農(nóng)作物種植面積的監(jiān)測(cè)提供了一個(gè)全新的統(tǒng)計(jì)手段,能夠快速高效地大范圍監(jiān)測(cè)農(nóng)作物種植信息。目前,遙感技術(shù)已廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)研究領(lǐng)域,例如,農(nóng)業(yè)資源調(diào)查,作物播種面積、產(chǎn)量的估算,農(nóng)業(yè)災(zāi)害的監(jiān)測(cè)以及數(shù)字農(nóng)業(yè)等,這不僅有助于提高相關(guān)部門的農(nóng)業(yè)科學(xué)決策水平,而且為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù),因此精準(zhǔn)
2、實(shí)時(shí)地獲取大區(qū)域尺度農(nóng)作物空間分布信息是農(nóng)情遙感監(jiān)測(cè)中的基礎(chǔ)性工作。本文選取干旱內(nèi)陸河流域綠洲作為研究區(qū),基于國產(chǎn)GF-1WFV影像,經(jīng)過S-G濾波處理后建立GF-1 WFV-NDVI時(shí)序數(shù)據(jù),運(yùn)用分層決策樹方法提取了研究區(qū)內(nèi)主要糧食作物玉米和小麥種植分布,利用“2015年甘肅省主要農(nóng)作物本底調(diào)查專項(xiàng)”中糧食作物空間分布數(shù)據(jù)集對(duì)玉米和小麥提取精度進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)合產(chǎn)量數(shù)據(jù)和玉米種植區(qū)GF-1 WFV-NDVI值進(jìn)行相關(guān)性分析,選取最佳估產(chǎn)期
3、,并運(yùn)用回歸分析方法構(gòu)建春玉米遙感估產(chǎn)模型,利用產(chǎn)量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)產(chǎn)量估測(cè)模型結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。
通過研究,論文得出以下結(jié)論:
?。?)基于作物關(guān)鍵生長(zhǎng)發(fā)育期 GF-1/WFV衛(wèi)星影像,經(jīng)過 Savitzky-Golay濾波構(gòu)建時(shí)相序列GF-1 WFV-NDVI數(shù)據(jù)集,并結(jié)合同期作物的物候特征,可用于識(shí)別提取干旱區(qū)糧食作物種植的空間分布信息及估測(cè)產(chǎn)量。
(2)針對(duì)研究區(qū)作物不同生育期GF-1 WFV-NDVI影像,運(yùn)
4、用分層決策樹方法進(jìn)行分類,提取的春玉米和春小麥種植面積與常用的 SVM(支持向量機(jī))和ANN(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))人機(jī)交互式計(jì)算機(jī)自動(dòng)解譯結(jié)果相比,精度有很大提升,平均提取精度達(dá)到93.59%,平均相對(duì)誤差為6.84%,制圖精度為95.3%,用戶精度為89.2%,達(dá)到了遙感估產(chǎn)的實(shí)際應(yīng)用需求。
?。?)以研究區(qū)春玉米為例,根據(jù)產(chǎn)量數(shù)據(jù)和玉米種植區(qū) GF-1 WFV-NDVI值相關(guān)性分析,選取相關(guān)系數(shù)最高(0.7981)的抽穗期作為最佳
5、估產(chǎn)期,并運(yùn)用回歸分析方法構(gòu)建春玉米遙感估產(chǎn)模型,使用研究區(qū)內(nèi)10個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)2015年產(chǎn)量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)驗(yàn)證產(chǎn)量估測(cè)模型計(jì)算結(jié)果。產(chǎn)量相對(duì)誤差范圍在1.69%—12.25%之間,平均誤差為6.44%。結(jié)果表明遙感估產(chǎn)模型能夠較好的進(jìn)行春玉米遙感估產(chǎn)。
本文基于16米空間分辨率高分一號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)以像元為基本單位進(jìn)行農(nóng)作物類型識(shí)別和產(chǎn)量估算研究。研究結(jié)果表明,對(duì)于大面積作物種植區(qū)域,種植面積提取方法和估產(chǎn)模型可達(dá)較高精度,但對(duì)于部分非純凈作物
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