【目的】農(nóng)田防護林空間分布是三北防護林生態(tài)工程監(jiān)測的重要內(nèi)容之一。傳統(tǒng)的人工調(diào)查方式獲取農(nóng)田防護林費時耗力,效率較低,遙感技術(shù)可以彌補傳統(tǒng)人工調(diào)查的不足�，F(xiàn)有農(nóng)田防護林空間分布研究中,基于單期高分辨率遙感影像可以較好提取植被信息,但是不能很好的解決影像中一些地類存在的同譜異物和同物異譜現(xiàn)象。利用中等分辨率遙感影像進行農(nóng)田防護林信息提取也僅限于利用光譜信息、形狀指數(shù)等進行決策樹分類,且精度受限。鑒于此,依托中低分辨率遙感影像的農(nóng)田防護林提取方法有待研究。【方法】選擇甘肅省張掖市甘州區(qū)為研究區(qū),選取2017年4個季度9期Landsat8 OLI時間序列數(shù)據(jù)為農(nóng)田防護林信息提取的數(shù)據(jù)源,在進行輻射定標和大氣校正的基礎(chǔ)上,基于分層分類的思想,融入植被物候特征、水體和植被指數(shù),利用時間序列遙感影像以及多特征分類指標,逐步提取并掩膜研究區(qū)內(nèi)其他地物,最終實現(xiàn)農(nóng)田防護林的提取。利用野外樣點調(diào)查結(jié)果和甘州區(qū)土地利用數(shù)據(jù)庫對信息提取結(jié)果進行精度評價。【結(jié)果】該方法分類總體精度為85.93%,kappa系數(shù)為0.79,其中野外調(diào)查記錄的33個農(nóng)田防護林樣點中29個被正確提取,精度達到87.8%。【結(jié)論】時... 

【文章來源】：中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報. 2020,40(04)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

研究區(qū)位置

經(jīng)過水體信息的掩膜，對研究區(qū)內(nèi)剩余地物提取NDVI信息，利用該指數(shù)可以進行植被與非植被信息區(qū)分提取。2017年7月16日的遙感影像除去水體信息的其他地物NDVI范圍分布見圖2。從圖2可以看出：影像的NDVI范圍值貼合實際情況，7月16日處于植被最茂盛的時期，提取的耕地和林地NDVI值均較高。從提取的NDVI范圍結(jié)果可以看出：除去水體，其他地類具有明顯的NDVI值界線—耕地與林地處于最茂盛的時期，NDVI最小值均大于0.2；建筑用地和未利用地的NDVI最大值不超過0.2；草地的NDVI值相對偏向于非植被類型，同時與植被（耕地、有林地）存在信息混淆現(xiàn)象。這是因為研究區(qū)內(nèi)的草地大致分為兩類——戈壁灘上的草本植被和人工種植的成片牧草，其中牧草在此季節(jié)處于茂盛時期，其NDVI值相對偏大，后期將此歸類于耕地類型中。根據(jù)NDVI閾值訓(xùn)練，研究利用歸一化植被指數(shù)最大值NDVImax將剩下的5個地類分為植被與非植被。其中NDVImax<0.2定義為非植被，其余定義為植被。由此，最終將從植被（有林地、耕地）中提取農(nóng)田防護林。

利用NDVI時間序列數(shù)據(jù)提取地物的物候信息時，需對數(shù)據(jù)進行平滑處理，以減少噪聲及缺失值的影響。常用的平滑方法有：SavitzkyGolay[25]、分段高斯函數(shù)擬合[26]等。本研究利用多項式函數(shù)對NDVI時間序列進行重構(gòu)（見圖3），耕地與有林地的擬合精度均達到85%以上。對比平滑前后的NDVI時間序列曲線，重構(gòu)的光滑曲線保持了原有曲線的基本走向和形狀，去除噪聲后能更好地描述一年間地物隨季節(jié)的微小變化。從兩種地物的NDVI時間序列曲線中可以看出：經(jīng)過多項式函數(shù)擬合的曲線噪聲明顯減少，曲線更加平滑，并且保持了原曲線的形狀特征。不同地物的NDVI時間序列曲線形狀特征不同：耕地與有林地都具有明顯的生長季，每年的5月到7月之間生長速度最快，并且在之后一段時間內(nèi)保持較高的NDVI值；其中耕地的生長季變化幅度較大，NDVI值從0.2以下變化至接近0.8，而有林地的生長季變化幅度不如耕地大，最大值在0.55左右。每年生長季過后，耕地的NDVI值會逐漸降低至接近0，而林地則保持有植被特征，NDVI值始終不會變?yōu)?。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于MODIS影像的森林類型決策樹分類方法研究[J]. 吳梓尚,林輝,孫華,林欣.  中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報. 2017(09)
[2]高分辨率遙感影像居民地半自動提取方法研究[J]. 李金香,李志強,李帥,王偉,陳勇.  國土資源遙感. 2017(03)
[3]甘肅省退化防護林更新改造技術(shù)路線與策略[J]. 王娜,劉峰,趙萬奎,王艷駒,丁乾平.  甘肅科技. 2016(24)
[4]基于ZY-3影像的農(nóng)田防護林自動提取[J]. 幸澤峰,李穎,鄧榮鑫,朱紅雷,付波霖.  林業(yè)科學(xué). 2016(04)
[5]基于MODIS時間序列及物候特征的農(nóng)作物分類[J]. 平躍鵬,臧淑英.  自然資源學(xué)報. 2016(03)
[6]城市道路網(wǎng)主干道提取的形態(tài)分析方法[J]. 欒學(xué)晨,范紅超,楊必勝,李秋萍.  武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版). 2014(03)
[7]輔以紋理特征的植被分類方法研究[J]. 高閃閃,陳仁喜.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2013(29)
[8]防護林學(xué)研究現(xiàn)狀與展望[J]. 朱教君.  植物生態(tài)學(xué)報. 2013(09)
[9]植被物候特征的遙感提取與農(nóng)業(yè)應(yīng)用綜述[J]. 李正國,唐華俊,楊鵬,吳文斌,陳仲新,周清波,張莉,鄒金秋.  中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃. 2012(05)
[10]TM與SPOT5數(shù)據(jù)對農(nóng)田防護林景觀評價影響的對比分析[J]. 王文娟,鄧榮鑫,李穎,張樹文,史曉亮.  東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2011(09)

碩士論文
[1]基于HJ-1和ZY-3遙感圖像的農(nóng)田防護林信息提取研究[D]. 扈晶晶.北京林業(yè)大學(xué) 2014



本文編號：3389161