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基于MODIS与无人机的内蒙古沿黄平原区玉米信息反演与产量估测

贾博中  
【摘要】:为了获取内蒙古沿黄平原区农业信息,提高农业遥感技术的效率和精度,本文以内蒙古沿黄平原为研究区,利用MODIS遥感影像对种植结构进行大区域大尺度分析;在此基础上利用多光谱无人机对研究区内种植面积最大的玉米,进行小区域小尺度的农业长势、生理信息提取和产量估算,主要的研究内容与结论如下:(1)利用MODIS-EVI时间序列曲线提取研究区6种主要农作物的分布情况。小麦、玉米、葵花、西葫芦、番茄、苜蓿和其他作物的用户精度为:79.59%、80%、83.67%、78.18%、75.93%、82.22%、68.75%,制图精度为78%、80%、82%、86%、82%、74%、66%。农作物总体分类精度达到78.29%,kappa系数为0.747,种植面积最大的玉米与实际统计相对误差为6.63%。证明大区域大尺度EVI时间序列分类方法识别农作物有较强的适用性。(2)利用阈值分割和变化监测技术,对植被覆盖度和不同生育期状况提取。得到2019年8月27日、9月7日、9月20日和11月1日玉米试验田的植被覆盖度分别为:76.30%、66.61%、29.17%和5.08%;8月27日-9月8日、9月8日-9月20日、9月20日-11月1日3个时段玉米试验田NDVI降低面积分别占玉米试验田总面积的74.64%、81.62%和73.83%。结合植被覆盖度和不同生育期状况,9月8日~9月20日是玉米形态衰减最快的时期。(3)根据多光谱5个波段的反射率与玉米叶片叶绿素含量的相关性分析,选取相关程度最高的2个波段建立回归方程,对玉米叶片叶绿素含量提取,决定系数R~2为0.78,证明相关性最高的2个波段建立回归方程,可以实现对玉米叶绿素含量的提取。之后,利用叶片叶绿素含量间接对玉米全氮含量提取,决定系数R~2为0.71,说明在农作物营养元素含量难以提取时,可以建立营养元素与容易提取信息的回归关系,实现营养元素的间接提取。最后,选取2个与叶面积指数相关性最高的波段,2个波段数学方法转化为相关植被指数作为因变量对叶面积指数提取,决定系数R~2为0.82,证明植被指数提取农作物生理信息比用单波段提取更加精确。(4)比较生理信息、单时相植被指数、多时相NDVI建立的产量估算模型精度,发现单时相植被指数与生理信息估产模型相比精度有明显提升,多时相的无人机遥感估产又优于单一时相,也最为科学,但是过多的时相组合增加了模型的复杂程度。就本文而言,NDVI的3时相估产模型最为合理。


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