基于卫星遥感影像分类的阿拉尔垦区棉田连作信息提取

来源 :塔里木大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:tanyali528
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棉花是世界上重要的农作物之一,其既是现代工业生产中必不可少的原材料,又是人们日常生活的必须品。南疆作为中国最重要的棉花产区,在全国棉花产业中地位举足轻重,阿拉尔垦区更是南疆棉产区中的代表产区。快速准确地获取棉花种植空间分布信息对种植面积测算、产量估算等方面意义重大,同时深刻影响国家和地方政府地政策制定。遥感技术作为农事信息监测的重要手段,其高效、准确且快速的优势在作物识别与分类应用中已经展示出巨大的潜力。但目前针对南疆棉花的特异性监测应用较少,长时序大面积监测识别更是鲜有报道。本文以阿拉尔垦区作为研究对象,以Landsat系列、Sentinel系列、GF系列多源遥感数据作为数据源,结合研究区内两个核心试验区实地调查数据,制作自制作物标签数据集,使用支持向量机、随机森林和神经网络等方法对最佳分类时相和最佳分类空间分辨率等棉花特异性识别分类关键参数进行探索,分析不同数据源、植被指数和分类方法的优劣,最终对阿拉尔垦区1990-2020年的棉花种植面积空间分布和动态变化进行数字制图。本文主要结论如下:(1)通过对阿拉尔垦区的2个核心研究区2018年度种植作物进行实地调查,实际调查面积313.8km~2,获得包含13种不同作物的面状标签共计12028个。生产矢量标签数据集1个,不同空间分辨率栅格数据集4个,满足本研究基础数据需要。(2)通过对2018年7月核心试验区A不同传感器数据的作物光谱曲线差异分析,发现棉花光谱曲线在“红-近红”波段与其他作物存在较大差异,同时不同传感器间棉花光谱曲线一致性较好,MSI传感器由于增加了3个“红边波段”,使其能够更好地描述棉花光谱细节。(3)使用MSI和OLI传感器数据对2018年度棉花的归一化差异植被指数(NDVI)和简单比率指数(SR)指数进行计算,并且使用时间序列谐波分析方法(HANTS)和Savitzky-Golay方法(S-G)对植被指数时间序列曲线进行滤波。研究发现,经HANTS滤波平滑后的SR时间序列能够更好地在时序维度上区分棉花与其他作物,全年区分棉花最佳时相为苗期,其次为收获后整备期和花铃期。(4)通过对不同C-SAR传感器2018年度数据的探索性分析得出,在时序尺度上能够将棉花与其他作物进行区分,由于其传感器特性的限制,棉花时序曲线存在明显的噪声,并不能收获很好的分类效果,使用C-SAR数据区分棉花与其他作物的最优时相为5月4日(苗期),其次为8月14日(花铃期)。(5)通过对不同数据标签模式、空间分辨率和分类模型的分析比较发现,使用独热(one-hot)编码模式在15m空间分辨率下能够获得最优识别效果,棉花识别准确度为99.5%。同时在30m空间分辨率下使用自制数据集中70%的数据标签对三种不同模型进行训练,最终BPNN模型的总体识别精度为83.2%,其中棉花的识别精度为94.3%。(6)通过使用Landsat系列传感器1990-2020年时间序列数据对阿拉尔垦区棉花种植空间分布进行识别分类并进行统计,最终绘制阿拉尔垦区1990-2020年棉花连作时长数字地图。
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