基于全級化SAR數(shù)據(jù)玉米長勢監(jiān)測及制圖研究.pdf

1、玉米是我國重要的糧食作物,飼料作物和工業(yè)原料。對于全國范圍內(nèi)玉米種植面積和長勢狀況的監(jiān)測,需要客觀、準確、可靠的技術(shù)支撐體系作為保障。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,大范圍內(nèi)的農(nóng)作物長勢和種植面積監(jiān)測成為可能,其監(jiān)測結(jié)果為國家農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策、糧食貿(mào)易提供了重要的參考依據(jù)。在我國東部地區(qū),多云雨的氣候條件限制了光學遙感對玉米的監(jiān)測,很難在玉米的生長期內(nèi)獲得完整、連續(xù)的觀測數(shù)據(jù)。而雷達遙感具有不受天氣和光照條件的限制,全天時、全天候成像能力的優(yōu)點,成為對

2、玉米監(jiān)測又一主要的數(shù)據(jù)來源。
　　 本文利用玉米生長期內(nèi)的3景全極化Radarsat-2雷達影像數(shù)據(jù),以江蘇省睢寧縣為試驗區(qū),結(jié)合玉米地上生長參數(shù)數(shù)據(jù),對玉米制圖原理和方法進行了分析和探討,比較了決策樹分類和基于散射特征的分類方法,并通過實測GPS數(shù)據(jù)分別對兩種分類方法進行檢驗；在此基礎(chǔ)上,對玉米后向散射系數(shù)與玉米生物學參數(shù)的相關(guān)性進行了分析,通過建立經(jīng)驗?zāi)Ｐ蛯τ衩字饕L參數(shù)(LAI)進行反演,并結(jié)合實測地面數(shù)據(jù)對反演精度進行

3、驗證。結(jié)果表明,Radarsat-2雷達影像數(shù)據(jù)對玉米長勢狀況和種植面積監(jiān)測具有可行性和較高的準確性,為雷達遙感影像提取,識別和檢驗農(nóng)作物信息提供了重要的參考。就此,論文所得主要結(jié)果如下:
　　 (1)Radarsat-2雷達遙感數(shù)據(jù)的預處理。運用SARINFOS、PLOSARPRO、ENVI、ERDAS等軟件,完成對原始數(shù)據(jù)的輻射定標,噪聲濾波,幾何精校正和地理參考的預處理步驟。實現(xiàn)了3景影像與地面0.1m分辨率的GPS矢量數(shù)

4、據(jù)相互的精確配準,這為以后從影像數(shù)據(jù)中農(nóng)作物的信息提取和利用提供了標準的數(shù)據(jù)源。
　　 (2)玉米識別與制圖方法的研究。通過分析3景雷達遙感數(shù)據(jù)中不同地物類型的后向散射特征的差異性,利用決策樹分類算法和基于散射機理的分類算法對影像進行農(nóng)作物識別分類和玉米種植面積提取。經(jīng)過驗證,基于散射機理的分類方法為83.07％,玉米分類精度80.9％；決策樹分類的總精度80.09％,玉米分類精度84.7％。兩種方法都能以較高的精度進行玉米分類

5、。但由于SAR圖像會受到相干噪聲斑點的影響,對決策樹分類算法的識別干擾較大,相比較決策樹分類算法,基于散射機理的分類算法結(jié)果圖中象元分布更加平滑、均勻,分類較好。
　　 (3)探討了對制圖結(jié)果驗證的方法。分別利用分類算法中混淆矩陣和象元統(tǒng)計的方法,結(jié)合實地GPS樣方數(shù)據(jù),對分類結(jié)果圖進行驗證。比較了驗證方法的結(jié)果,依據(jù)提供同樣的訓練樣本區(qū),比起由遙感圖像處理軟件生成的混淆矩陣驗證方法,象元統(tǒng)計的驗證方法更為滑晰、方便。