基于小波去噪NDVI数据的耕地复种指数提取技术研究 ——以黄淮海平原为例

论文摘要

耕地复种指数是反映耕地复种行为的主要参数,是评价耕地利用程度的重要指标,在时间尺度上表现出耕地的利用效率。耕地复种对于增加单位耕地面积粮食产量,确保粮食安全等具有重要作用。利用遥感技术可以监测耕地植被指数的周期性变化,能快速客观地反映出大区域尺度下耕地作物种植状况,为估测耕地复种和计算耕地复种指数提供了新的监测手段。遥感监测耕地复种指数可以避免对地面统计数据的过度依赖,有效减少在统计过程中由于统计口径、数据质量和人为因素等方面带来的误差影响,为耕地复种指数研究提供了一个新的方向。研究利用小波变换对2007年SPOT VGT时间序列NDVI数据进行去噪处理,结合黄淮海平原的农时特点和农业统计数据,定义了研究区域的耕地复种行为,提出了适合研究区域耕地熟制特点的NDVI峰值(熟制)判别方法,并运用IDL编程实现了黄淮海平原的耕地复种指数自动提取,得到了研究区域五省市的复种指数。结果表明,利用小波去噪遥感时序植被指数监测耕地复种行为,提取耕地复种指数是目前耕地复种指数监测的快速有效手段,有较高的可信度和可操作性。其主要结论有:(1)通过对2007年黄淮海平原五省市作物农时情况和农作物种植面积数据的对比分析,得出在研究区域内耕地主要是以一年一熟和一年两熟为主,主要农作物包括冬小麦、夏玉米、棉花和大豆等四种作物。提取了黄淮海平原三种典型区域的时序NDVI变化特征,对耕地NDVI变化与作物生长状况进行了比较分析,得出了NDVI随作物生长表现出的周期性变化规律,总结出NDVI数据变化与作物复种之间的对应关系,即NDVI时间序列的一个峰值对应一熟作物,有两个峰值则对应耕地两熟种植。(2)结合地面样点数据和研究区域农作物时历,对NDVI时间序列的熟制判别方法进行了改进。通过对地面样点数据的分析,对于一年两熟作物来说,NDVI峰值大小差别一般不会小于最大值的40%;而对于一年一熟作物来说,其峰值大小一般也会大于140。因此,在二次差分法的基础上加入了作物农时和动态阈值的限制,对NDVI时间序列峰值进行了判断,其限制条件是:峰值所对应时间应该在4月—9月;当两个峰值时,较小峰值不能小于最大峰值的60%,一个峰值时其值不能小于140,可以有效地避免伪峰值的判读。(3)对河北省、河南省和山东省的共计30个农情遥感监测地面样点数据进行不断地重复试验,选取了基(母)小波—COIFLET 5作为小波去噪的母小波,并设定了适当的保留累积幂百分比参数和硬阈值的阈值去噪方式,对2007年黄淮海平原五省市复种指数进行了监测。将研究结果与地面统计数据、农情遥感监测数据和其他类似研究结果进行了结果对比和空间比较。结果表明,利用小波去噪NDVI数据提取的耕地复种指数与使用其他时序植被指数去噪方法遥感监测耕地复种指数在数值大小和空间上都保持了较好的一致性。其相关性分析结果表明,小波去噪与其他三种去噪方法的决定系数分别达到0.97(五点加权法)、0.957(决策树法)、0.938(HANTS法),其中,小波去噪方法与基于决策树方法提取的耕地复种指数的绝对差值最小。(4)利用IDL可视化编程语言实现对黄淮海平原耕地复种指数的自动提取,其结果形成的黄淮海平原作物熟制空间分布图表明,一年一熟和一年两熟是黄淮海平原的主要种植制度,一年两熟耕地面积大于一年一熟耕地面积,在空间分布上具有明显的空间差异性。在黄淮海平原中南部,种植制度以一年两熟为主;在其最南端,有小部分区域是一年一熟;在黄淮海平原北部,由于纬度增加,温度和降水等自然条件受到限制,不能满足一年两熟作物的需要,主要以一年一熟为主;而在黄淮海平原的东部地区,一年一熟和一年两熟交错种植。分省市看,河南省两熟耕地面积最大,河北省和天津市的耕地熟制分布空间差异最为显著,山东省一熟和两熟交错种植现象明显,北京市主要以一年一熟种植为主。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 问题提出及立论依据
• 1.2 基于遥感技术的耕地复种指数研究进展
• 1.2.1 遥感数据源及植被指数
• 1.2.2 时序植被指数数据的去噪方法
• 1.2.3 耕地作物复种的判别方法
• 1.3 研究方案
• 1.3.1 研究内容
• 1.3.2 数据资料
• 1.3.3 技术路线
• 第二章 黄淮海平原耕地复种与 NDVI 数据的关系分析
• 2.1 黄淮海平原概况
• 2.2 黄淮海平原耕地复种行为的定义
• 2.3 耕地复种与 NDVI 数据关系分析
• 2.3.1 遥感监测作物的理论基础
• 2.3.2 黄淮海平原时间序列 NDVI 的年内变换特征
• 2.3.3 黄淮海平原 NDVI 变化与作物物候的关系分析
• 2.3.4 NDVI 变化与耕地复种的关系
• 第三章 小波去噪 NDVI 数据的黄淮海平原耕地复种指数提取
• 3.1 小波去噪的理论基础
• 3.1.1 小波变换理论
• 3.1.2 小波变换去噪
• 3.1.3 小波选择原则
• 3.1.4 四种常用小波介绍
• 3.2 小波去噪时序NDVI 数据的参数选择
• 3.2.1 保留累积幂百分比
• 3.2.2 基（母）小波
• 3.2.3 软（硬）阈值
• 3.3 基于时序NDVI 数据的黄淮海平原耕地复种指数提取方法
• 3.3.1 小波变换对时序 NDVI 数据去噪
• 3.3.2 耕地熟制的判别方法
• 3.3.3 耕地复种指数的计算方法
• 3.4 IDL 编程实现
• 3.4.1 IDL 语言简介
• 3.4.2 程序设计
• 第四章 黄淮海平原复种指数空间分布特征
• 4.1 黄淮河平原耕地复种指数空间格局特征
• 4.2 结果比较验证
• 第五章 结论和讨论
• 5.1 主要结论
• 5.2 讨论
• 参考文献
• 致谢
• 作者简历