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基于MODIS波谱分析的作物信息提取研究

2020-11-22阅读(551)

基于MODIS波谱分析的作物信息提取研究

论文摘要

作物信息遥感提取是遥感技术在农业领域应用的重要内容。遥感技术作为地球信息科学的前沿技术，可以在短期内连续获取大范围的地面信息，实现农业信息的快速收集和定量分析，反应迅速，客观性强，是目前最为有效的对地观测技术和信息获取手段。尤其近年来新的高空间分辨率、高光谱、雷达等遥感技术的发展，为农业现代化管理提供了新的机遇。 我国幅员辽阔，作物种类丰富，如何及时、客观、准确地收集我国作物信息，对科学指导农业发展具有重要的意义。我国从20世纪80年代起开始开展农业遥感监测工作，在农作物遥感估产方面已取得了长足的进步。但在过去的二十几年中，大尺度农作物信息提取多以NOAA／AVHRR数据为基础。由于NOAA／AVHRR本身不是为土地覆盖和植被研究所设计的，受其本身数据特性的局限，其监测精度有待进一步提高。 Terra／MODIS是一种新型和重要的卫星遥感器，其数据性能有了很大改善，空间分辨率为1000m，500m，250m，在波谱0.4-14.5μm范围内有36个波段，覆盖了可见光、近红外和短波红外波段，而且波段均较窄，加上其每天一次对地区覆盖的高时间分辨率，MODIS的发射为大尺度作物遥感监测和估产提供了新的机遇。 本论文以MODIS数据为主要信息源，以农作物的波谱特性和生物学特性机理为基础，开展利用MODIS数据的高光谱多时相及免费获取的优势，进行大尺度农情遥感监测研究，发展了适用的模型和算法，实现大尺度主要作物类型信息的遥感提取和产量遥感估算，提高了农作物遥感定量精度，同时探讨建立基于MODIS数据的全球重点地区主要农作物遥感监测技术与方法。 论文主要创新点和主要研究成果如下： （1） 基于MODIS数据的特征波段选取与时相选择 基于农学知识，结合MODIS数据的具体特点和农业工程的实际应用，根据作物的波谱特性和生物学特性，对MODIS的7个对地观测光学波段进行波谱信息分析，选取了Red、Blue、NIR、ESWIR四个特征波段及NDVI、EVI、LSWI

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 第一节 立题背景和研究意义
  • 第二节 国内外研究进展
  • 2.1 国外研究进展
  • 2.2 国内研究现状
  • 2.3 发展趋势
  • 第三节 问题与分析
  • 3.1 作物识别精度与工作效率问题
  • 3.2 我国的大尺度农情监测需求
  • 第四节 研究内容与方法
  • 4.1 研究目标
  • 4.2 研究内容
  • 4.3 论文研究总体思路
  • 4.4 论文的组织与结构
  • 第二章 MODIS数据特征分析及处理技术
  • 第一节 大尺度作物监测常用的遥感图像
  • 1.1 常用的光学遥感图像
  • 1.2 常用的雷达遥感图像
  • 第二节 MODIS数据特征及其数据产品
  • 2.1 MODIS数据特征
  • 2.2 MODIS数据产品
  • 2.3 MODIS数据产品的文件格式
  • 第三节 MODIS 1B数据处理技术
  • 3.1 MODIS 1B数据大气校正
  • 3.2 MODIS 1B反射率的太阳高度角校正
  • 3.3 MODIS 1B数据几何校正
  • 第四节 本章小结
  • 第三章 作物信息提取中MODIS特征波段选取与时相选择
  • 第一节 研究区概述
  • 1.1 我国主要作物类型空间分布状况及遥感重点监测区
  • 1.2 研究区主要农作物及农业生产状况
  • 第二节 作物种植面积遥感监测与作物类型信息提取
  • 第三节 基于MODIS数据的特征波段选取与时相选择
  • 3.1 基于作物遥感机理的MODIS特征波段的提取和特征参量的生成
  • 3.2 基于作物生育期光谱特征的多时相MODIS数据的选取
  • 第四节 本章小结
  • 第四章 基于MODIS波谱特性的主要作物类型信息提取
  • 第一节 基于模糊ARTMAP的夏季作物类型信息提取
  • 1.1 模糊ARTMAP遥感分类算法
  • 1.2 基于模糊ARTMAP算法的冬小麦提取
  • 第二节 基于决策树方法的秋季作物类型信息提取
  • 2.1 决策树分类
  • 2.2 基于决策树方法的北京地区秋季作物类型信息的提取
  • 第三节 误差来源分析
  • 3.1 数据源误差
  • 3.2 数据处理过程的误差
  • 第四节 本章小结
  • 第五章 基于MODIS温度植被角度的作物产量遥感估算
  • 第一节 作物产量遥感估算
  • 1.1 作物产量估算模型
  • 1.2 作物产量遥感估算
  • 第二节 温度植被角度指数的构建
  • 2.1 NDVI／EVI—Ts空间
  • 2.2 基于MODIS的NDV／EVI-Ts空间的构建
  • 第三节 基于温度植被角度指数的作物产量模型构建
  • 3.1 实验区介绍及数据处理
  • 3.2 模型构建技术流程
  • 3.3 地面观测点布设与数据采集
  • 3.4 基于温度植被角度指数的作物产量模型
  • 第四节 本章小结
  • 第六章 全球重点地区主要农作物遥感监测技术与方法
  • 第一节 美国冬小麦生产状况
  • 第二节 美国冬小麦长势监测与产量预测
  • 2.1 数据准备及预处理
  • 2.2 NDVI／EVI应用评价和冬小麦长势与预测模型
  • 2.3 结果与分析
  • 第三节 本章小结
  • 第七章 结论与展望
  • 第一节 主要研究结论
  • 第二节 存在的问题及前景展望
  • 参考文献
  • 攻读博士学位期间参与的主要课题及发表的学术论文
  • 致谢

    • 相关论文文献

    • [1].应用化学专业“波谱分析”课程教学改革与实践[J]. 湖北理工学院学报 2020(01)
    • [2].波谱分析课程教学改革初探[J]. 广东化工 2020(14)
    • [3].《波谱分析》课程教学的应用模式探索[J]. 考试周刊 2017(07)
    • [4].参与式教学在“波谱分析”课程教学中的应用[J]. 周口师范学院学报 2015(05)
    • [5].《药物波谱分析》的研究性教学[J]. 中国科技信息 2010(20)
    • [6].波谱分析课程教学的实践与思考[J]. 大学化学 2010(05)
    • [7].定量构谱相关研究方法在波谱分析教学中的应用[J]. 广东化工 2013(17)
    • [8].材料学科研究生波谱分析课程思考与实践[J]. 大学化学 2019(06)
    • [9].《波谱分析》教学在综合运用中的思考与实践[J]. 当代教育实践与教学研究 2019(07)
    • [10].浅析多媒体技术在波谱分析教学中的有效应用探索[J]. 学周刊 2018(04)
    • [11].仪器分析课程中波谱分析的教学思考[J]. 广东化工 2019(11)
    • [12].本科生《波谱分析》课程教学模式的探索[J]. 广东化工 2017(19)
    • [13].基于量子化学计算的波谱分析教学改革[J]. 轻工科技 2014(03)
    • [14].波谱分析仪[J]. 中国现代教育装备 2010(19)
    • [15].脑肿瘤应用磁共振弥散联合波谱分析技术诊断的临床价值[J]. 医学食疗与健康 2019(14)
    • [16].谈有机化合物波谱分析与药学教学[J]. 大众科技 2012(12)
    • [17].波谱分析教学中合理利用网络资源的思考和实践[J]. 教育教学论坛 2018(20)
    • [18].制药工程专业《药物波谱分析》课程教学探索与实践[J]. 广东化工 2018(14)
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    • [20].“波谱分析”课程教学方法分析与实践[J]. 通化师范学院学报 2012(12)
    • [21].生物专业波谱分析课程教学改革的探索与实践[J]. 鞍山师范学院学报 2014(06)
    • [22].OBE教学理念下波谱分析课程教学改革的思考与实践[J]. 大学化学 2019(06)
    • [23].基于DSP的棉条信号波谱分析及系统实现[J]. 计算机测量与控制 2012(03)
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    • [29].波谱分析教学改革与探索[J]. 广东化工 2020(03)
    • [30].前列腺癌磁共振动态增强扫描与波谱分析的比较研究[J]. 华西医学 2014(01)

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