作物種植信息的識別和獲取是農業(yè)遙感與農情監(jiān)測的基礎工作,關鍵就是要把農作物從眾多的地物中識別與分離出來。當今各種分辨率的遙感數據可以為監(jiān)測農作物空間信息提供良好的數據基礎,尤其是多時相植被指數和一些其他的光譜特性,都為遙感監(jiān)測以及識別作物生長季節(jié)的變化提供了依據。與傳統(tǒng)的農作物種植面積監(jiān)測方法相比,遙感提取的方法具有范圍更廣、效率更高、成本更低等優(yōu)勢,因此定量的監(jiān)測農作物是有效且可行的。利用遙感技術可以做到動態(tài)、高效、準確地獲取作物的空間信息,能夠幫助國家有關部門宏觀調控和調整農業(yè)結構以及制定科學合理政策,且在農民進行合理選擇作物種植,獲取動態(tài)監(jiān)測信息,適時規(guī)避風險等多方面都具有重大意義。本文以河南省為研究區(qū)域,以MODIS雙衛(wèi)星8天時間分辨率植被指數產品為原始數據,將數據進行平滑后,結合農作物物候歷,使用多種方法進行層層提取,得到2005、2008、2010、2013、2015年河南省復種指數及主要作物的空間分布,并對提取結果進行了研究區(qū)和典型區(qū)的精度驗證,從而更加深入的研究了提取作物信息的方法,希望為作物信息的提取提供一些參考。本論文研究內容及結果如下:（1）河南省復種指數的提取。使...

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【學位級別】：碩士

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摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內外研究進展
        1.2.1 復種指數研究進展
        1.2.2 作物識別研究進展
    1.3 存在問題與研究內容
        1.3.1 主要進展和存在問題
        1.3.2 研究內容
        1.3.3 章節(jié)結構
2 研究區(qū)概況與研究數據
    2.1 研究區(qū)概況
        2.1.1 地理環(huán)境
        2.1.2 氣候條件
    2.2 數據來源與處理
        2.2.1 NDVI數據來源及處理
        2.2.2 反射率數據來源及處理
        2.2.3 Landsat數據來源及處理
        2.2.4 社會經濟數據的來源及處理
        2.2.5 土地利用數據來源及處理
3 研究方法
    3.1 技術路線圖
    3.2 復種指數提取方法
        3.2.1 復種指數內涵
        3.2.2 時序NDVI曲線平滑重構
        3.2.3 二次差分法
    3.3 提取農作物方法
        3.3.1 相似性指數
        3.3.2 閾值設定方法
        3.3.3 混合像元分解
    3.4 本章小結
4 種植信息提取結果
    4.1 復種指數提取結果
        4.1.1 主要地物類型時序NDVI特征分析
        4.1.2 波峰的取舍及判定
        4.1.3 復種指數結果
    4.2 主要農作物提取結果
        4.2.1 農作物發(fā)育期及NDVI分析
        4.2.2 相似性指數
        4.2.3 主要作物疑似像元
        4.2.4 混合像元分解結果
    4.3 精度驗證
        4.3.1 復種指數精度驗證
        4.3.2 農作物提取精度分析
        4.3.3 誤差分析
    4.4 本章小結
5 時空格局動態(tài)分析
    5.1 復種指數分布
        5.1.1 空間格局特征
        5.1.2 時間變化
        5.1.3 空間變化
    5.2 主要農作物分布變化
        5.2.1 作物類別構成分析
        5.2.2 作物空間分布變化
    5.3 討論
    5.4 本章小結
6 結論與不足
    6.1 結論
    6.2 創(chuàng)新點
    6.3 不足與展望
參考文獻
致謝



本文編號：4021175