利用高—中—低分辨率遥感影像的大区域耕地面积快速估测研究

摘要

及时掌握耕地面积信息在农业生产中极为重要，然而，我国幅员辽阔，耕地分布广泛、错综复杂、易于变化，对耕地面积的提取难度很大。利用遥感影像来提取耕地面积时效性强，也大大减少了工作量，具有很高的优越性，能够简单、快速地对耕地信息作出科学的判断，为相关部门的决策提供及时的信息服务。
　　 在国内外的相关研究中，对大区域进行耕地面积估测时，往往采用低分辨率遥感影像，使得结果精度较低，若采用较高分辨率的遥感影像，虽然能满足高精度的要求，但是研究区域大，使得工作量大大增加，不经济高效，耕地面积估测的大区域和高精度的双重要求难以统一。针对这一问题，本文提出了利用高-中-低分辨率遥感影像逐步抽样的方法，采用种植业区划分区作为均质区进行研究，提高了大区域耕地面积解译的精度。
　　 本文以山东省为例，利用MODIS影像、CBERS-2B卫星CCD影像和HR影像三种不同空间分辨率的遥感影像进行抽样，并根据种植业区划分区，统计不同分区内各影像所提取的耕地面积，计算各分区内影像之间的精度修正系数，逐层修正所获取的耕地面积数据，以提高精度，最终得到山东省耕地的解译面积。通过与农业统计数据对比和分析，得出以下结论:
　　 (1)利用高-中-低分辨率遥感影像逐步抽样的方法对山东省耕地面积的估测值，与同年份的统计数据相比高出8.07％，其结果大大优于中低分辨率影像耕地面积的提取精度。该方法操作性强，显著提高了中、低分辨率影像耕地面积的提取精度，同时又满足大区域耕地监测的需求，可更好地应用于农业生产和研究中。
　　 (2)分析研究区中CBERS-02B卫星HR影像提取的耕地面积与CCD影像中耕地面积的数值差异表明，这些数值差异主要是分布在耕地间的小路、水渠等细小地物与周围的耕地在CCD影像中形成的混合像元所导致的。在研究区内，此类细小地物占CCD影像中所提取耕地面积的10％至20％，且该数值较为稳定，不随耕地所在的地形因素、耕地系数的变化而变化。
　　 (3)分析研究区中CBERS-02B卫星CCD影像提取的耕地面积与MODIS影像中耕地面积的数值差异表明，这些数值差异主要是由分布在耕地间的大路、河流、池塘等面积小于25ha2的地物与周围的耕地在MODIS影像中形成的混合像元所导致的。在研究区中，此类地物占MODIS影像中所提取耕地面积的20％至40％，且该数值不稳定，会随着耕地所在的地形、耕地系数的变化而变化，与耕地系数呈负相关的关系。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景

1．2 国内外研究动态

1．2．1 国内外耕地面积提取与监测研究动态

1．2．2 国内外研究的总结及对本研究的启发

1．3 研究内容与方法

1．3．1 研究目的

1．3．2 研究内容

1．3．3 研究方法与技术路线

第二章 研究区与数据

2．1 研究区概况

2．1．1 自然状况

2．1．2 社会经济状况

2．1．3 耕地利用状况

2．2 数据来源与预处理

2．2．1 非遥感数据

2．2．2 MODIS影像数据

2．2．3 CBERS-02B影像数据

第三章 高、中、低分辨率遥感影像独立应用的耕地信息提取方法

3．1 遥感影像信息提取的常用方法

3．1．1 一般方法

3．1．2 计算机分类新方法

3．1．3 面向对象的遥感影像分类

3．2 高、中、低分辨率遥感影像耕地信息提取方法

3．2．1 高分辨率遥感影像：CBERS-02B HR影像

3．2．2 中分辨率遥感影像：CBERS-02B CCD影像

3．2．3 低分辨率遥感影像：MODIS影像

第四章 高、中、低分辨率遥感影像联合应用的耕地信息提取方法

4．1 空间抽样统计

4．2 高-中分辨率影像耕地面积的抽样统计

4．3 中-低分辨率影像耕地面积的抽样统计

4．4 耕地信息的提取结果与精度评价

4．5 实验结果分析

4．5．1 HR影像与CCD影像间耕地面积关系分析

4．5．2 CCD影像与MODIS影像间耕地面积关系分析

第五章 全文结论

5．1 主要结论

5．2 创新与不足

5．2．1 创新点

5．2．2 不足之处

5．3 对未来的展望

参考文献

硕士期间发表论文及参与项目

致谢