基于多時相HJ-1B CCD影像的玉米倒伏災情遙感監(jiān)測
【圖文】:
并使用Arcgis軟件做出樣圖如下,藁城市7月25日HJ-1BCCD2遙感影像(a)和玉米種植空間分布圖(b)見圖1,其中a圖由綠光、近紅外、紅光波段依次組合而成。1.4分析方法1.4.1數理統(tǒng)計方法對于所獲取的玉米倒伏數據首先采用數理統(tǒng)計方法進行數據預處理,主要包括利樣本點Samplingpoint邊界線Boundaryline樣本點Samplingpoint邊界線Boundaryline玉米Maize非玉米Non-maize03.5714km03.5714kma7月25日HJ-1BCCD2影像HJ-1BCCD2imageonJuly25b藁城玉米種植空間分布圖SpatialdistributionofmaizeinGaocheng圖17月25日HJ-1BCCD2影像與玉米種植空間分布圖Fig.1HJ-1BCCD2imageonJuly25andspatialdistributionofmaizeinGaocheng
21期王立志等:基于多時相HJ-1BCCD影像的玉米倒伏災情遙感監(jiān)測4127樣本點Samplingpoint邊界線Boundaryline倒伏分級Lodginggrade未倒伏Nolodging輕度Light中度Moderate重度Serious03.5714km圖6藁城市玉米倒伏災情等級遙感監(jiān)測圖Fig.6RemotesensingmonitoringrankchartofmaizelodgingdisasterinGaocheng陣,按照計算公式分別計算其總體分類精度和Kappa系數。為增強精度評價的可靠性,增加試驗次數至50次,每次均采用放回隨機抽樣,每次均計算其總體分類精度和Kappa系數,最后選取50次總體分類精度和Kappa系數的均值作為最終的精度評價指標。經計算得到得其總體分類精度Pc為85.7%,Kappa系數K為0.804,兩種精度驗證結果均表明本文的倒伏遙感監(jiān)測模型精度較高,可以實現對區(qū)域內不同倒伏狀態(tài)空間分布的遙感監(jiān)測。3討論玉米發(fā)生倒伏后,受倒伏脅迫的影響,不同倒伏程度的玉米在后期的自我恢復中所需要的時間以及恢復程度均有較大差異,,主要表現在倒伏后玉米的不同長勢上,而且倒伏災情越嚴重,其對后期長勢回復的干擾就越大[31],所以可以通過能夠表征作物長勢的植被指數差值來反演玉米倒伏的受災程度[14]。本文選取倒伏發(fā)生前后的兩幅環(huán)境減災小衛(wèi)星多光譜影像,提取多種植被指數并進行差值運算,通過相關性分析篩選敏感性最高的植被指數差值,基于正態(tài)(偏正態(tài))統(tǒng)計理論的雙閾值劃分策略進行閾值劃定,構建基于植被指數變化分析的玉米倒伏災情遙感監(jiān)測模型,最終實現藁城市玉米倒伏的遙感監(jiān)測。此次關于玉米倒伏的研究僅僅只是玉米生長周期內的一個生育期——抽雄期,并不能完全推廣整個生育周期內的玉米倒伏研究。由于灌漿期玉米穗粒開始灌漿,營養(yǎng)生長基本停止,加上處于夏季暴風雨的多發(fā)時節(jié),?
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