【摘 要】
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及时、准确地获取区域农作物种植结构信息,对农业部门的生产管理、政策制定具有重要意义。获取无人机的遥感影像具有空间分辨率高、速度快、操作简单以及成本低等特点,能够快速针对某一区域进行影像采集,处理效率更高,获取更加精确的农作物空间特征信息,对于农作物的监测手段发展和应用具有重要的意义,目前其已被广泛应用于农作物信息提取和面积估算等研究领域当中,成为了卫星遥感的重要补充,弥补了卫星遥感影像的应用限制。
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及时、准确地获取区域农作物种植结构信息,对农业部门的生产管理、政策制定具有重要意义。获取无人机的遥感影像具有空间分辨率高、速度快、操作简单以及成本低等特点,能够快速针对某一区域进行影像采集,处理效率更高,获取更加精确的农作物空间特征信息,对于农作物的监测手段发展和应用具有重要的意义,目前其已被广泛应用于农作物信息提取和面积估算等研究领域当中,成为了卫星遥感的重要补充,弥补了卫星遥感影像的应用限制。本文以时间序列的无人机遥感影像作为数据源,选取新疆石河子市石总场部分垦区作为研究区。首先通过分析对比多种植被指数以构建无人机时间序列遥感影像,其次将无人机影像的光谱特征和纹理特征进行融合,最后利用多种分类器进行农作物分类尝试,并借助总体分类精度、Kappa系数等多种指标来评价最终的分类效果,筛选出最适合种植结构相对复杂地区的农作物精细分类方法,以期进一步地提高农作物的分类精度,为无人机遥感农业应用和农作物分类方法提供新的研究思路,为制定农业可持续发展政策提供技术支持。本论文的研究内容和主要结论如下:（1）无人机时间序列遥感影像的构建。为了进一步提高农作物分类精度和效率,本文选取了亮度指数（Greenness Index,GI）、比值植被指数（Simple Ratio Index,SRI）、归一化差异植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）和归一化绿红差异指数（Normalized Green-Red Difference Index,NGRDI）4种常用的植被指数作为光谱特征空间进行分析,利用欧式距离（Euclidean Distance,ED）计算了各农作物样本在不同时间序列植被指数下的可分离度。结果表明:在SRI植被指数中,棉花、西葫芦、春小麦、玉米之间的可分离度最大,因此最终选择了SRI指数作为优选特征,以此构建无人机时间序列遥感影像,在摈弃多余特征的同时,能够有效地解决单一时期影像的弊端,进而提升农作物分类效果。（2）分类器的选择。本文分别从基于像素和基于面向对象2个层面展开农作物分类研究。经验证,随机森林算法（Random Forest,RF）均取得了最高的总体分类精度和Kappa系数,分别达到88.94%、0.8534和92.07%、0.8953。同时,针对棉花、春小麦、西葫芦和玉米多种农作物类型,RF的生产者精度和用户精度也都大于92%,说明无论是基于像素还是基于面向对象,RF在农作物遥感影像分类中均取得了较好的分类效果,同时针对不同的农作物类型,均具备较高的分类精度和稳定性。（3）分类方式的选择。基于像素的农作物分类结果存在一定的“椒盐效应”和“混合像元”现象,而基于面向对象分类结果的地块边界更加明显,更符合农作物的真实种植结构空间,相比于基于像素的农作物分类结果,RF的Kappa系数和总体分类精度也分别提高了0.0419和3.13%。同时,通过对比分析得出:利用无人机遥感影像进行农作物分类的效果均优于哨兵卫星遥感影像,总体分类精度和Kappa系数分别提高了3.51%、0.0458,由此可见,利用无人机时间序列遥感影像,基于面向对象的分类方法更适用于新疆农作物精细分类。
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