基于高時(shí)空分辨率數(shù)據(jù)的冬小麥播期遙感監(jiān)測(cè)
發(fā)布時(shí)間:2021-08-23 15:54
播期(播種日期)是影響小麥產(chǎn)量與品質(zhì)的一個(gè)重要因素,在冬小麥生長(zhǎng)早期實(shí)現(xiàn)播期監(jiān)測(cè)對(duì)于遙感估產(chǎn)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)分類(lèi)管理具有重要意義。針對(duì)已有的遙感監(jiān)測(cè)播期方法主要存在的不足,即利用全生育期遙感數(shù)據(jù)基于冬小麥物候監(jiān)測(cè)方法的時(shí)間滯后性,以及僅利用冬小麥生長(zhǎng)前期植被信號(hào)弱光譜信息難以保證監(jiān)測(cè)精度。本文以河北省冬小麥種植區(qū)域?yàn)樵囼?yàn)區(qū),依據(jù)冬小麥生長(zhǎng)前期時(shí)間序列曲線(xiàn)變化規(guī)律,研究利用冬小麥生長(zhǎng)前期多時(shí)相時(shí)序信息構(gòu)建播期遙感監(jiān)測(cè)模型,提前監(jiān)測(cè)時(shí)間和提高監(jiān)測(cè)精度,為播期監(jiān)測(cè)提供新的研究思路。論文主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)論如下:(1)利用時(shí)空數(shù)據(jù)融合方法(FSDAF)將MODIS(高時(shí)間分辨率)數(shù)據(jù)和Landsat8 OLI(中高空間分辨率)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理,得到冬小麥生長(zhǎng)前期的8d時(shí)間分辨率和30m空間分辨率的高時(shí)空分辨率時(shí)間序列影像,解決了冬小麥生長(zhǎng)前期植被信號(hào)弱、遙感數(shù)據(jù)高時(shí)間分辨率與高空間分辨率不可兼得而導(dǎo)致的冬小麥播期監(jiān)測(cè)時(shí)效性受限問(wèn)題。(2)結(jié)合全國(guó)土地利用圖提取耕地與非耕地兩類(lèi)地物,在對(duì)MIR、NIR和RED波段HSV色彩空間變換的基礎(chǔ)上,分析影像中冬小麥種植區(qū)和非冬小麥種植區(qū)在“H-NDVI”上的空間...
【文章來(lái)源】:西安科技大學(xué)陜西省
【文章頁(yè)數(shù)】:65 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
我國(guó)冬小麥播種日期分布圖(引自張福春等[13])
1緒論7系,利用去包絡(luò)線(xiàn)的深度和面積特征參量分別建立播期監(jiān)測(cè)模型。結(jié)合以上兩種方法建立綜合播期監(jiān)測(cè)模型。(4)冬小麥播期遙感監(jiān)測(cè)模型精度分析。根據(jù)地面田塊調(diào)查數(shù)據(jù)對(duì)多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)、基于去包絡(luò)線(xiàn)特征、結(jié)合多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)和去包絡(luò)線(xiàn)特征建立的播期遙感監(jiān)測(cè)模型進(jìn)行交叉驗(yàn)證,優(yōu)選出冬小麥播期遙感監(jiān)測(cè)的適宜模型,提取研究區(qū)冬小麥播期信息。1.3.2技術(shù)路線(xiàn)首先對(duì)研究區(qū)MODIS和Landsat遙感影像進(jìn)行預(yù)處理,使MODIS和Landsat遙感影像處于同一空間分辨率和統(tǒng)一參考坐標(biāo)系中。其次利用FSDAF時(shí)空數(shù)據(jù)融合算法將MODIS和Landsat遙感影像進(jìn)行融合,獲取同時(shí)具有高時(shí)間分辨率和高空間分辨率的時(shí)序遙感影像。利用HSV閾值法提取河北省冬小麥種植區(qū)。對(duì)融合后的時(shí)間序列曲線(xiàn)進(jìn)行S-G濾波處理,對(duì)濾波處理后的時(shí)間序列曲線(xiàn)進(jìn)行逐步回歸處理和去包絡(luò)線(xiàn)處理,構(gòu)建播期監(jiān)測(cè)模型,最后將模型應(yīng)用于研究區(qū),得到全區(qū)域播期信息。其技術(shù)路線(xiàn)如下(圖1.2)。圖1.2技術(shù)路線(xiàn)圖
2數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理92數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理2.1研究區(qū)概況本研究以河北省冬小麥種植區(qū)為研究區(qū)域(圖2.1),河北省簡(jiǎn)稱(chēng)“冀”,省會(huì)石家莊,位于113°27′~119°50′E,36°05′~42°40′N(xiāo)之間,從位置上看,環(huán)抱我國(guó)首都北京,東部與天津、渤海相鄰,西部與太行山、山西相鄰,南部接壤山東河南兩省,北部為燕山。從地勢(shì)上看,河北省地處暖溫帶歐亞大陸,屬于中國(guó)第二大平原華北平原腹地,地勢(shì)平坦,土層深厚,土壤肥沃,是全國(guó)三大小麥集中產(chǎn)區(qū)之一,小麥總產(chǎn)量一般占到全省糧食產(chǎn)量的1/3以上。農(nóng)作物種植面積廣闊,占全省土地大部,種植面積約在600萬(wàn)hm2以上。圖2.1研究區(qū)示意圖河北省地處溫帶大陸性季風(fēng)氣候,屬于沿海開(kāi)放地區(qū),是中國(guó)經(jīng)濟(jì)由東向西梯次推進(jìn)發(fā)展的東部地帶,也是中國(guó)重要糧棉產(chǎn)區(qū)。河北省從空間上看呈南北長(zhǎng)、東西窄分布,
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]播期、播量和施氮量對(duì)小麥干物質(zhì)積累、轉(zhuǎn)運(yùn)和分配及產(chǎn)量的影響[J]. 馬尚宇,王艷艷,劉雅男,姚科郡,黃正來(lái),張文靜,樊永惠,馬元山. 中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)(中英文). 2020(03)
[2]遲播對(duì)冬小麥灌漿后期高溫脅迫下旗葉光合能力和產(chǎn)量的影響[J]. 費(fèi)立偉,初金鵬,鄭飛娜,孫立臣,代興龍,賀明榮. 麥類(lèi)作物學(xué)報(bào). 2020(01)
[3]基于多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)和HSV變換的越冬前冬小麥面積提取[J]. 趙葉,李存軍,周靜平,競(jìng)霞,荊偉斌. 中國(guó)農(nóng)業(yè)信息. 2019(06)
[4]自適應(yīng)加權(quán)Savitzky-Golay濾波重構(gòu)MODIS植被指數(shù)時(shí)間序列[J]. 胡順石,黃春曉,楊斌,譚子芳. 測(cè)繪科學(xué). 2020(04)
[5]基于Landsat8影像的厚云及云影去除方法[J]. 陳夢(mèng)露,李存軍,官云蘭,周靜平,袁晨鑫,王道蕓. 北京測(cè)繪. 2019(04)
[6]基于PLS和組合預(yù)測(cè)方法的冬小麥?zhǔn)斋@指數(shù)高光譜估測(cè)[J]. 陳幗,徐新剛,杜曉初,楊貴軍,趙曉慶,魏鵬飛,王玉龍,范玲玲. 中國(guó)農(nóng)業(yè)信息. 2019(02)
[7]河北省主要作物系數(shù)時(shí)空分布特征[J]. 曹永強(qiáng),李曉瑞,朱明明. 水利水電科技進(jìn)展. 2019(02)
[8]基于ESTARFM模型的區(qū)域農(nóng)田高時(shí)空分辨率影像產(chǎn)生與應(yīng)用[J]. 陳夢(mèng)露,李存軍,官云蘭,周靜平,王道蕓,羅正乾. 作物學(xué)報(bào). 2019(07)
[9]基于連續(xù)統(tǒng)去除和偏最小二乘回歸的油菜SPAD高光譜估算[J]. 鄭煜,常慶瑞,王婷婷,楊景. 西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(08)
[10]基于HSV閾值法的無(wú)人機(jī)影像變色松樹(shù)識(shí)別[J]. 陶歡,李存軍,謝春春,周靜平,淮賀舉,蔣麗雅,李鳳濤. 南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(03)
博士論文
[1]基于GF-1/WFV和面向?qū)ο蟮霓r(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)提取方法研究[D]. 宋茜.中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院 2016
碩士論文
[1]基于上茬作物時(shí)序遙感數(shù)據(jù)的冬小麥播期監(jiān)測(cè)方法研究[D]. 陳夢(mèng)露.東華理工大學(xué) 2019
[2]基于冬小麥生長(zhǎng)前期光譜信息的播期遙感估測(cè)研究[D]. 葛艷.西安科技大學(xué) 2018
[3]基于冬小麥前期光譜信息的播期遙感監(jiān)測(cè)研究[D]. 李明君.西安科技大學(xué) 2015
[4]基于VGI的河南冬小麥長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究[D]. 婁玉欽.河南大學(xué) 2012
[5]基于遙感技術(shù)的作物物候監(jiān)測(cè)方法及動(dòng)態(tài)變化分析研究[D]. 崔凱.中南大學(xué) 2012
[6]高產(chǎn)糧區(qū)冬小麥非充分灌溉節(jié)水高產(chǎn)技術(shù)研究與應(yīng)用[D]. 劉延濤.山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 2010
[7]多源遙感影像像素級(jí)融合技術(shù)的應(yīng)用研究[D]. 杜子濤.長(zhǎng)安大學(xué) 2006
[8]Logistic模型的研究[D]. 余愛(ài)華.南京林業(yè)大學(xué) 2003
本文編號(hào):3358162
【文章來(lái)源】:西安科技大學(xué)陜西省
【文章頁(yè)數(shù)】:65 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
我國(guó)冬小麥播種日期分布圖(引自張福春等[13])
1緒論7系,利用去包絡(luò)線(xiàn)的深度和面積特征參量分別建立播期監(jiān)測(cè)模型。結(jié)合以上兩種方法建立綜合播期監(jiān)測(cè)模型。(4)冬小麥播期遙感監(jiān)測(cè)模型精度分析。根據(jù)地面田塊調(diào)查數(shù)據(jù)對(duì)多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)、基于去包絡(luò)線(xiàn)特征、結(jié)合多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)和去包絡(luò)線(xiàn)特征建立的播期遙感監(jiān)測(cè)模型進(jìn)行交叉驗(yàn)證,優(yōu)選出冬小麥播期遙感監(jiān)測(cè)的適宜模型,提取研究區(qū)冬小麥播期信息。1.3.2技術(shù)路線(xiàn)首先對(duì)研究區(qū)MODIS和Landsat遙感影像進(jìn)行預(yù)處理,使MODIS和Landsat遙感影像處于同一空間分辨率和統(tǒng)一參考坐標(biāo)系中。其次利用FSDAF時(shí)空數(shù)據(jù)融合算法將MODIS和Landsat遙感影像進(jìn)行融合,獲取同時(shí)具有高時(shí)間分辨率和高空間分辨率的時(shí)序遙感影像。利用HSV閾值法提取河北省冬小麥種植區(qū)。對(duì)融合后的時(shí)間序列曲線(xiàn)進(jìn)行S-G濾波處理,對(duì)濾波處理后的時(shí)間序列曲線(xiàn)進(jìn)行逐步回歸處理和去包絡(luò)線(xiàn)處理,構(gòu)建播期監(jiān)測(cè)模型,最后將模型應(yīng)用于研究區(qū),得到全區(qū)域播期信息。其技術(shù)路線(xiàn)如下(圖1.2)。圖1.2技術(shù)路線(xiàn)圖
2數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理92數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理2.1研究區(qū)概況本研究以河北省冬小麥種植區(qū)為研究區(qū)域(圖2.1),河北省簡(jiǎn)稱(chēng)“冀”,省會(huì)石家莊,位于113°27′~119°50′E,36°05′~42°40′N(xiāo)之間,從位置上看,環(huán)抱我國(guó)首都北京,東部與天津、渤海相鄰,西部與太行山、山西相鄰,南部接壤山東河南兩省,北部為燕山。從地勢(shì)上看,河北省地處暖溫帶歐亞大陸,屬于中國(guó)第二大平原華北平原腹地,地勢(shì)平坦,土層深厚,土壤肥沃,是全國(guó)三大小麥集中產(chǎn)區(qū)之一,小麥總產(chǎn)量一般占到全省糧食產(chǎn)量的1/3以上。農(nóng)作物種植面積廣闊,占全省土地大部,種植面積約在600萬(wàn)hm2以上。圖2.1研究區(qū)示意圖河北省地處溫帶大陸性季風(fēng)氣候,屬于沿海開(kāi)放地區(qū),是中國(guó)經(jīng)濟(jì)由東向西梯次推進(jìn)發(fā)展的東部地帶,也是中國(guó)重要糧棉產(chǎn)區(qū)。河北省從空間上看呈南北長(zhǎng)、東西窄分布,
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]播期、播量和施氮量對(duì)小麥干物質(zhì)積累、轉(zhuǎn)運(yùn)和分配及產(chǎn)量的影響[J]. 馬尚宇,王艷艷,劉雅男,姚科郡,黃正來(lái),張文靜,樊永惠,馬元山. 中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)(中英文). 2020(03)
[2]遲播對(duì)冬小麥灌漿后期高溫脅迫下旗葉光合能力和產(chǎn)量的影響[J]. 費(fèi)立偉,初金鵬,鄭飛娜,孫立臣,代興龍,賀明榮. 麥類(lèi)作物學(xué)報(bào). 2020(01)
[3]基于多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)和HSV變換的越冬前冬小麥面積提取[J]. 趙葉,李存軍,周靜平,競(jìng)霞,荊偉斌. 中國(guó)農(nóng)業(yè)信息. 2019(06)
[4]自適應(yīng)加權(quán)Savitzky-Golay濾波重構(gòu)MODIS植被指數(shù)時(shí)間序列[J]. 胡順石,黃春曉,楊斌,譚子芳. 測(cè)繪科學(xué). 2020(04)
[5]基于Landsat8影像的厚云及云影去除方法[J]. 陳夢(mèng)露,李存軍,官云蘭,周靜平,袁晨鑫,王道蕓. 北京測(cè)繪. 2019(04)
[6]基于PLS和組合預(yù)測(cè)方法的冬小麥?zhǔn)斋@指數(shù)高光譜估測(cè)[J]. 陳幗,徐新剛,杜曉初,楊貴軍,趙曉慶,魏鵬飛,王玉龍,范玲玲. 中國(guó)農(nóng)業(yè)信息. 2019(02)
[7]河北省主要作物系數(shù)時(shí)空分布特征[J]. 曹永強(qiáng),李曉瑞,朱明明. 水利水電科技進(jìn)展. 2019(02)
[8]基于ESTARFM模型的區(qū)域農(nóng)田高時(shí)空分辨率影像產(chǎn)生與應(yīng)用[J]. 陳夢(mèng)露,李存軍,官云蘭,周靜平,王道蕓,羅正乾. 作物學(xué)報(bào). 2019(07)
[9]基于連續(xù)統(tǒng)去除和偏最小二乘回歸的油菜SPAD高光譜估算[J]. 鄭煜,常慶瑞,王婷婷,楊景. 西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(08)
[10]基于HSV閾值法的無(wú)人機(jī)影像變色松樹(shù)識(shí)別[J]. 陶歡,李存軍,謝春春,周靜平,淮賀舉,蔣麗雅,李鳳濤. 南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(03)
博士論文
[1]基于GF-1/WFV和面向?qū)ο蟮霓r(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)提取方法研究[D]. 宋茜.中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院 2016
碩士論文
[1]基于上茬作物時(shí)序遙感數(shù)據(jù)的冬小麥播期監(jiān)測(cè)方法研究[D]. 陳夢(mèng)露.東華理工大學(xué) 2019
[2]基于冬小麥生長(zhǎng)前期光譜信息的播期遙感估測(cè)研究[D]. 葛艷.西安科技大學(xué) 2018
[3]基于冬小麥前期光譜信息的播期遙感監(jiān)測(cè)研究[D]. 李明君.西安科技大學(xué) 2015
[4]基于VGI的河南冬小麥長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究[D]. 婁玉欽.河南大學(xué) 2012
[5]基于遙感技術(shù)的作物物候監(jiān)測(cè)方法及動(dòng)態(tài)變化分析研究[D]. 崔凱.中南大學(xué) 2012
[6]高產(chǎn)糧區(qū)冬小麥非充分灌溉節(jié)水高產(chǎn)技術(shù)研究與應(yīng)用[D]. 劉延濤.山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 2010
[7]多源遙感影像像素級(jí)融合技術(shù)的應(yīng)用研究[D]. 杜子濤.長(zhǎng)安大學(xué) 2006
[8]Logistic模型的研究[D]. 余愛(ài)華.南京林業(yè)大學(xué) 2003
本文編號(hào):3358162
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