论文部分内容阅读
肯尼亚是东非地区的农业大国，约70％以上的人口直接或间接从事农业生产。玉米是肯尼亚最主要的粮食作物，准确掌握肯尼亚的玉米种植面积和空间分布，建立一个长期、可靠、有效的玉米监测体系是确保肯尼亚粮食安全、促进社会稳定的重要手段。因此，本文以肯尼亚玉米为研究对象，探索出一个基于时序MODIS影像数据的大尺度特定农作物种植面积的提取方法和模型。 本文以肯尼亚农业区为研究区，选择中等分辨率MODIS数据产品MOD13Q1为主要遥感数据源，通过分析2013年研究区内玉米的物候及光谱特性，结合野外实测样本点，建立典型地物的标准时序光谱曲线，利用综合光谱相识度匹配模型提取出肯尼亚玉米的空间分布和种植面积。为了检验玉米提取的精度，本文从位置精度和总面积精度两方面进行评价。结果表明，本方法提取的玉米位置精度和总面积精度分别达到了90％和81％，满足了国家对大尺度特定农作物的预测要求。本文的主要结论如下: (1)针对MODIS数据产品本身质量问题，空间分辨率较低，且容易受云雾遮蔽，严重影响了研究中的各项分析结果，特别对MODIS_DNVI时间序列的分析产生很大影响。本次研究采用了3种滤波方法:非对称高斯滤波(AG)、双重逻辑函数滤波(DL)、S-G滤波分别对时序数据进行滤波重建。结果发现S-G滤波很好的去除了噪声且不会导致数据中细节信息的丢失，滤波重建效果最好。 (2)光谱匹配模型选取方面，在训练样本和影像等条件相同的条件下，本文采用3中光谱匹配模型:欧式距离法、相关系数法和综合的光谱相似度指标对玉米种植面积进行提取。经精度验证结果表明，与欧式距离法、相关系数法相比，基于综合的光谱相似度指标对玉米的提取精度有了很大的提高。