基于MODIS波譜分析的作物信息提取研究.pdf

1、作物信息遙感提取是遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的重要內(nèi)容。遙感技術(shù)作為地球信息科學(xué)的前沿技術(shù)，可以在短期內(nèi)連續(xù)獲取大范圍的地面信息，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)信息的快速收集和定量分析，反應(yīng)迅速，客觀性強(qiáng)，是目前最為有效的對(duì)地觀測(cè)技術(shù)和信息獲取手段。尤其近年來新的高空間分辨率、高光譜、雷達(dá)等遙感技術(shù)的發(fā)展，為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化管理提供了新的機(jī)遇。 我國(guó)幅員遼闊，作物種類豐富，如何及時(shí)、客觀、準(zhǔn)確地收集我國(guó)作物信息，對(duì)科學(xué)指導(dǎo)農(nóng)業(yè)發(fā)展具有重要的意義。我國(guó)從20世紀(jì)

2、80年代起開始開展農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測(cè)工作，在農(nóng)作物遙感估產(chǎn)方面已取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。但在過去的二十幾年中，大尺度農(nóng)作物信息提取多以NOAA/AVHRR數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)。由于NOAA/AVHRR本身不是為土地覆蓋和植被研究所設(shè)計(jì)的，受其本身數(shù)據(jù)特性的局限，其監(jiān)測(cè)精度有待進(jìn)一步提高。 Terra/MODIS是一種新型和重要的衛(wèi)星遙感器，其數(shù)據(jù)性能有了很大改善，空間分辨率為1000m，500m，250m，在波譜0.4-14.5μm范圍內(nèi)有36個(gè)波段

3、，覆蓋了可見光、近紅外和短波紅外波段，而且波段均較窄，加上其每天一次對(duì)地區(qū)覆蓋的高時(shí)間分辨率，MODIS的發(fā)射為大尺度作物遙感監(jiān)測(cè)和估產(chǎn)提供了新的機(jī)遇。 本論文以MODIS數(shù)據(jù)為主要信息源，以農(nóng)作物的波譜特性和生物學(xué)特性機(jī)理為基礎(chǔ)，開展利用MODIS數(shù)據(jù)的高光譜多時(shí)相及免費(fèi)獲取的優(yōu)勢(shì)，進(jìn)行大尺度農(nóng)情遙感監(jiān)測(cè)研究，發(fā)展了適用的模型和算法，實(shí)現(xiàn)大尺度主要作物類型信息的遙感提取和產(chǎn)量遙感估算，提高了農(nóng)作物遙感定量精度，同時(shí)探討建立基于

4、MODIS數(shù)據(jù)的全球重點(diǎn)地區(qū)主要農(nóng)作物遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)與方法。 論文主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)和主要研究成果如下：(1)基于MODIS數(shù)據(jù)的特征波段選取與時(shí)相選擇基于農(nóng)學(xué)知識(shí)，結(jié)合MODIS數(shù)據(jù)的具體特點(diǎn)和農(nóng)業(yè)工程的實(shí)際應(yīng)用，根據(jù)作物的波譜特性和生物學(xué)特性，對(duì)MODIS的7個(gè)對(duì)地觀測(cè)光學(xué)波段進(jìn)行波譜信息分析，選取了Red、Blue、NIR、ESWIR四個(gè)特征波段及NDVI、EVI、LSWI三個(gè)特征指數(shù)作為作物信息提取的特征參量，并根據(jù)研究區(qū)作物物候

5、歷特征，通過對(duì)比分析不同時(shí)相的MODIS圖像對(duì)主要農(nóng)作物信息的反映特點(diǎn)，確定了9個(gè)時(shí)相的MODIS數(shù)據(jù)作為研究區(qū)主要作物信息提取的最佳遙感時(shí)相。為該地區(qū)農(nóng)業(yè)應(yīng)用中衛(wèi)星特征波段選取和時(shí)相選擇提供依據(jù)，達(dá)到利用有限的遙感數(shù)據(jù)聚集最大量的農(nóng)業(yè)信息。 (2)基于MODIS波譜特性的主要農(nóng)作物類型信息提取從我國(guó)大尺度作物監(jiān)測(cè)需求出發(fā)，以華北地區(qū)主要農(nóng)作物類型(冬小麥、玉米、水稻、棉花、大豆)遙感提取為例，研究利用Terra/MODIS數(shù)據(jù)

6、相對(duì)于NOAA/AVHRR數(shù)據(jù)具有的光譜和空間分辨率優(yōu)勢(shì)，建立了基于MODIS遙感影像全覆蓋的大尺度作物類型信息提取方法：基于模糊ARTMAP的夏季作物類型提取(冬小麥)和基于分層決策樹的秋季作物類型提取(春玉米、夏玉米、水稻、棉花、大豆)，從而實(shí)現(xiàn)了主要農(nóng)作物類型的遙感自動(dòng)提取，為農(nóng)業(yè)決策部門提供信息服務(wù)。 (3)基于MODISTVA/ETVA的作物產(chǎn)量遙感估算模型的構(gòu)建研究利用MODISNDVI/EVI-Ts空間構(gòu)建的兩種新

7、型指數(shù)溫度植被角度(TVA)和增強(qiáng)型溫度植被角度(ETVA)與作物產(chǎn)量的關(guān)系。以河北省石家莊和邢臺(tái)地區(qū)冬小麥產(chǎn)量為試驗(yàn)，建立了基于MODISTVA/ETVA的冬小麥產(chǎn)量遙感估算模型。實(shí)踐證明，MODISTVA/ETVA是綜合了MODIS光學(xué)反射和輻射信息而構(gòu)成的一個(gè)指標(biāo)，能很好地反映作物的產(chǎn)量信息。尤其是MODISETVA，能大大地提高作物產(chǎn)量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，為作物產(chǎn)量遙感預(yù)測(cè)提供了一種新的思路和方法。 (4)全球重點(diǎn)地區(qū)主要農(nóng)作

8、物遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)與方法為了提高全球作物監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性及時(shí)效性，研究利用MODIS數(shù)據(jù)建立全球重點(diǎn)地區(qū)主要農(nóng)作物遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)與方法。以美國(guó)冬小麥的遙感監(jiān)測(cè)為例，建立了基于MODISEVI的冬小麥長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)模型和產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型。研究表明，MODISEVI是對(duì)NDVI的繼承和改進(jìn)，優(yōu)化了植被信息，能更好地反映作物的生長(zhǎng)狀況，更有利于提高作物估產(chǎn)的精度。因此，開展基于MODIS數(shù)據(jù)的全球作物遙感監(jiān)測(cè)研究，為未來實(shí)現(xiàn)全球重點(diǎn)地區(qū)農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)和產(chǎn)量預(yù)測(cè)提