60000字论文范文遥感技术在济宁冬小麦区域收支和空分布中的应用
论文类型：论文范文
论文字数：60000字
论点：冬小麦,遥感,面积
论文概述：
本文以山东省济宁市为研究区，利用MODIS数据，采用决策树和混合像元分解相结合的方法对研究区冬小麦进行了提取，并估算了研究区冬小麦面积。
论文正文：
第一章是导言
1.1选择“人民以食物为生计”这一主题的依据。食物是整个国民经济的基础。食物问题一直是人们关注的热点问题之一。自1949年以来，中国粮食生产取得了显著成就。中国的粮食生产可以更好地解决养活十亿多人的问题。在当今中国经济快速发展的环境下，城市化的发展和人口对粮食生产需求的增加更加迫切。然而，经济发展导致中国耕地面积急剧减少，严重制约了粮食生产水平。粮食生产与需求的矛盾日益突出。如何保证食品生产的安全和质量是当前中国农业发展的首要任务，1.2国内外研究现状
作物种植面积获取是根据不同作物的不同光谱特征，通过遥感技术提取地表信息，识别作物类型，估算种植面积[4]。长期以来，国内外专家在作物面积信息提取方面进行了不懈的努力和探索，提出了许多作物种植面积提取的方法和模型。这些技术和模型已广泛应用于农业生产。目前常用的作物种植面积提取方法包括监督和非监督分类、可视化解释、决策树分类、混合像素分解等。
1.2.1视觉判读
视觉判读是一种遥感分类方法，通过人工直接观测或借助辅助设备，通过综合分析、逻辑推理、验证和检查，根据图像上地物的各种特征(如颜色、形状、纹理和空之间的位置)，提取并翻译遥感图像中包含的地物信息。基于遥感技术的粮食产量早期估算大多采用可视化解释。例如，从1983年到1987年，王乃宾·[5]利用MSS图像和航空照片作为基础数据，将可视化解释方法应用于京津唐地区冬小麦产量估算研究。一般的视觉判读可以获得较高的分类精度，但这种方法也有很多局限性，例如要求判读员具备很强的专业知识并进行大量的实地调查，这需要大量的人力物力，不适合大面积的图像分类[6】。
1.3研究目标和内容...................18-19
1.3.1研究目标...................18
1.3.2研究内容...................18-19 [/BR/] 1.4研究思路和技术路线...................1.5本文件的组织结构...................20-22
第二章研究领域和数据处理概述...................22-31 [/BR/] 2.1研究领域概述...................22-25[/比尔/] 2.1.1自然条件...................22-23
2.1.2社会经济地位...................23
2.1.3农业生产状况...................23-24
2.1.4研究区冬小麦物候特征...................24-25[/比尔/] 2.2数据源...................25-28
2.2.1遥感数据...................25-28[/比尔/] 2.2.2非遥感数据...................28
2.3数据预处理...................28-31
第三章基于决策树模型的冬小麦像素提取...................31-42
3.1不同地物类型的NDVI特征分析...................31-34
3.2决策树模型...................34-36
用于冬小麦像素提取3.3提取结果及分析...................36-41
3.4本章概述...................41-42
第四章基于混合像元分解的冬小麦面积估算研究……42-60
4.1冬小麦混合像元分解方法介绍的冬小麦混合像元分解结果...................42-49[/比尔/] 4.2研究领域...................49-52 [/BR/] 4.3精度评估...................52-56[/br/ ] 4.4济宁市2005年和2010年冬小麦面积变化...................56-58
4.5本章概述...................58-60
结论
。小麦、玉米和水稻被称为我国的三大作物。小麦略少于水稻，尤其是在北方广泛种植，在国家粮食战略中占有重要地位。小麦种植面积的增减、田间表现的好坏、产量和品质的变化等重要农业信息，一直受到各级政府部门和社会各界的密切关注。
因此，研究准确获取冬小麦面积和分布的方法具有重要的现实意义。一方面，快速准确地获取小麦播种面积信息及其空分布，不仅有利于提高现有农业生产用地的利用效率，而且对保障我国农业生产有序发展、农民增收和农村经济稳定发展具有重要的现实意义本文以山东省济宁市为研究区域，利用MODIS数据，采用决策树和混合像元分解的方法提取研究区域的冬小麦，并对研究区域的冬小麦面积进行估算。得出以下结论:
(1)利用冬小麦整个生育期的NDVI时间序列变化规律，找出冬小麦不同于其他土地特征类型的关键时期，然后用决策树方法提取精度较高的冬小麦像素，可以减少其他土地特征类型对冬小麦提取的影响，提高后续工作的效率。此外，决策树分类方法比一般分类方法具有更高的精度和更少的样本依赖性。无监督分类方法精度低，难以满足要求。监督分类方法对样本的数量和质量有严格的要求。决策树分类方法不需要或只需要少量样本来进行决策支持。
(2)混合像素分解方法可以进一步提高冬小麦的估计精度，但在混合像素分解过程中，端元的选择和端元反射率的计算是混合像素分解成败的关键。本文在选择端元时，根据选择原则和研究区的野外情况，选择了三种主要的地物类型。在计算端元反射率的过程中，充分利用了MODIS影像自身的光谱信息，经过多次尝试后确定了地物类型的反射率，大大减少了野外调查工作。
(3)决策树和混合像素分解相结合的方法在山东济宁市冬小麦面积估算中取得了良好的效果。在验证精度时，本文以遥感影像监督分类后的小麦像素累积分析结果为评价标准。结果表明，该研究方法对山东济宁市冬小麦面积的总精度和像元精度分别为91.54%和80.14%，田间冬小麦面积的提取精度高于表面粗糙度较复杂的地区。
参考
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遥感技术在估算冬小麦面积信息方面具有很大优势。首先，它是客观的，可以消除人为因素的影响，反映数据的真实性质。其次，它对时间敏感，能够快速反映地面信息的变化，节省人力、物力和财力。最后，由于遥感技术信息量大，获取的区域信息覆盖面广，时间空信息连续，便于反映大规模地物的时间空变化。目前，各种遥感数据源被用来提取作物信息和估计面积，但仍存在许多不足。首先，由于卫星重访周期、作物物候和天气条件的影响，很难获得实时TM、SPOT。ALOS和其他中高分辨率卫星数据，这也是通过遥感提取冬小麦等作物区域的最关键技术问题。其次，在以往的研究中，NOAH/AVHRR数据大多被用作遥感数据源，这些数据具有很高的时效性和覆盖面，在特征类型识别中起着非常重要的作用。然而，NOAH/AVHRR并不是专门为提取土地覆盖物和植被而设计的。它在农业遥感信息提取方面仍然存在很大的局限性，其精度不能完全满足业务运营的需要。因此，充分发挥多光谱、多时相、免费接收MODIS的优势和快速直观的遥感技术优势，实现山东济宁市冬小麦面积估算具有重要的现实意义。
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