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《安徽师范大学》 2010年
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基于中尺度遥感影像的早稻种植面积提取方法探讨

王俊朝  
【摘要】:早稻是我国粮食生产的重要组成部分之一。早稻生产不仅仅体现在其自身作为粮食生产的一部分,而且还藉此稳定了双季晚稻生产,这对于促进粮食生产,确保国家粮食安全具有重要意义。当前,受各种主、客观因素的影响,部分地区早稻种植面积有萎缩倾向,利用遥感技术对早稻生产区种植面积进行调查,把握早稻种植家底,分析早稻种植动态变化及原因,进而明确责任,落实措施,对稳定和推动早稻生产具有重要意义。 不同分辨率的遥感影像具有不同的适用性。目前,利用NOAA和MODIS等低分辨率大尺度遥感数据监测水稻面积的研究相对较多,由于受空间分辨率低、混合像元问题突出等因素的影响,监测的精度和效果受到限制。利用CBERS、TM、SPOT、LISS等中尺度遥感数据进行作物面积调查是可行且实用的方法,在资料较好(云影响小、波段全)的情况下,获得的水稻种植面积数据可信度较高,完全可以满足实际需要。近年来,混合像元分解法、神经网络方法、支持向量机、证据理论方法等水稻种植面积提取方法的探索在一定程度上提高了分类精度,但由于算法较复杂,可操作性不强,目前尚处于研究试验阶段,加上早稻监测的复杂性和地域条件的差异性,使得业务化推广还不能成为现实。因此,针对不同的区域须因地制宜地采用相应的提取方法。 本文运用中尺度分辨率的印度遥感卫星IRS- P6 LISS3数据,考虑到遥感数据的局限性,结合水田分布图、土地利用图、GPS野外调查数据等非遥感辅助数据对早稻和其它地物类型进行识别。在遥感数据与GIS数据融合的基础上,分别采用最大似然监督分类、阈值分割和优化迭代非监督分类三种算法相对简单、可操作性较强的分类方法提取了研究区的早稻种植面积信息。 对提取结果进行定性和定量精度验证,结果表明:(1)与传统的监督分类相比,数据融合后三种提取方法的精度均有明显提高。(2)定性精度验证方面,三种方法比较而言,最大似然监督分类的用户精度和Kappa系数最高,分别为90.63%和0.8919;其次为优化迭化非监督分类,用户精度和Kappa系数分别为88.89%和0.8701;阈值分割分类的精度相对较低,分别为87.50%和0.8512。优化迭代非监督分类的生产者精度最高,为86.49%;其次为阈值分割分类,精度为85.37%;最大似然监督分类生产者精度相对较低,为85.26%。融合后三种方法与传统的监督分类相比,其生产者精度、用户精度和Kappa系数分别至少提高了9.79%、9.07%和0.1232。在定量精度验证方面,采用人机交互式目视解译方法对ALOS AVNIR-2 10米分辨率影像进行早稻种植面积提取,并将解译结果作为准真值,验证LISS3提取结果,验证结果表明,融合后的最大似然监督分类误差最小,为-6.35%;其次为优化迭代非监督分类方法,误差为-6.62%;阈值分割分类法误差相对较大,为-12.10%。与传统监督分类相比,定量精度至少提高了20.61%。(3)总的来讲,遥感数据与非遥感数据的融合,明显的提高了早稻种植面积的提取精度,比较而言,最大似然监督分类和优化迭代非监督分类两种方法的精度较高,可以作为该地区早稻种植面积业务化提取的参考方法。
【学位授予单位】:安徽师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:S511.31;S127

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