基于物候差异分析的冬小麦长势监测

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1、GROWTHMONITORING0FW’INTERⅥHEATBASED0NTHEANALYSISOFPHENOLOGICALDIFFERENCESADissertationSubmittedtotheGraduateSchoolofHenanUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineering一ByJIAYuqiuSupervisor:A.Prof.ZHANGXiwangProf.QINFenMay,2014关于学位论文独创声明和学术诚信承诺本人向河南大学提出硕士学位

2、申请。本人郑重声明:所呈交的学位论丈是本人在导师的指导下独立完成的,对所研究的课题有新的见解。据我所知,除丈中特剐加以说明、标注和致谢的地方外,论文中不包括其他人已经发表或撰写过的研究成果.也不包括其他人为获得任何教育、科研机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同事对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。在此本人郑重承诺:所呈交的学位论文不存在舞弊作伪行为,文责自负。学位申请人(学住论文作者)签名:!趁.立纽201斗年4月彤日关于学位论文著作权使用授权书本人经河南大学审核j比准授予硕士学位。作为学位论文的作者,本人完全了解并同意河南大学有关保留

3、、使用学位论文的要求:即河南大学有权向国家图书馆、科研信息机构、数据收集机构和本校图书馆等提供学位论文(纸质丈本和电子丈衣)以供公众捡索、查阅。本人授权河南大学出于宣扬、展览学校学术发展和进行学术交流等目的,可以采取影印、缩印、扫描和拷贝等复制手段保存、:[编学位论文(纸质丈本和电子文本o(涉及保密内容的学位论文在解密后适用本授权书)学位获得者(学位论文作者)签名:鱼至热20l9年々月髟日学位论文指导教师签名:孝吕荔址一:·j】0毒印月‘诟日摘要我国的大面积粮食生产具有采用遥感手段监测的适应性,随着遥感传感器的改进,高时相、高空间分辨率的遥感数据源不断增加,使得农情遥感监测

4、向精细化管理监测发展更有技术保障。农情遥感监测包括作物面积监测、长势监测、物候信息监测、产量估计和病虫害监测等。本文以MODISNDVI时间序列影像为主要数据源,研究冬小麦生长变化与NDVI时间序列的响应关系,以NDVI时间序列曲线变化特点提取河南省冬小麦种植面积,识别主要物候期,并对河南省冬小麦进行动态长势监测和基于物候期的苗情长势分类。研究主要内容及成果有:1.MODISNDVI时间序列数据在卫星采集过程中受传感器、大气等多重因素的影响,导致数据出现异常值,难以直接用于地表植被遥感分析。本研究采用Savitzky.Golay滤波法重构冬小麦时间序列曲线和河南省冬小麦生育

5、期内的MODISNDVI时间序列图像,重构后的曲线更能体现冬小麦生长变化两峰一谷的特点,且重构后的影像去除了条带和异常值,使像元值更接近地面实际值,为进一步研究冬小麦面积提取、物候期监测和长势监测打下基础。2.依据各农业分区的冬小麦NDVI标准曲线变化特点,构建判别规则和相似性指数模型对各农业分区进行冬小麦识别,合并这两种方法提取的冬小麦像元,采用线性分解模型进行混合像元分解,得到冬小麦种植丰度图。统计冬小麦种植丰度图,提取冬小麦面积4890千公顷,与统计年鉴相比的面积精度达到92.6%,随机取样像元识别精度达到90%。分析得出河南省冬小麦种植在西部山地丘陵区包括淮南丘陵区

6、、豫西丘陵区、豫西山地地区冬小麦种植面积较小,大面积种植主要集中在豫东、豫北平原区、淮北平原区、南阳盆地区以及太行山前平原区,而在自然条件良好的中部地区,冬小麦种植面积较少,可能原因在于农业生产结构的调整,粮食作物生产向经济作物生产转变。3.采用Logistic模型提取各农业分区的物候期转变时间,并以此为依据采用斜率最大值法在物候转变时间相邻范围内提取河南省2011年冬小麦主要物候期分布图。分析关键物候期时间分布发现,淮南山丘地区、淮北平原地区、南阳盆地地区冬小麦返青期出现时间较早,豫东豫北地区、太行山前平原地区返青期出现时间较晚;冬小麦抽穗期、成熟期出现时间都有从南向北逐

7、渐过渡的趋势。通过分析冬小麦主要物候期发生时间与地理位置的关系,得出冬小麦主要物候期发生时间与纬度呈正相关,即随纬度增加,物候发生时间向后推移,与纬度影响的冬小麦生育期内热量交替规律相一致。冬小麦主要物候期发生时间与经度呈正相关,即随着经度增加,冬小麦主要物候期向后推移。4.利用同期对比法中的差值模型对河南省返青至抽穗期期间的12个时相的影像对冬小麦长势进行了每8d的动态监测,并计算不同长势等级冬小麦所占的比例。2011年河南省冬小麦在返青期长势比往年较差的情况比较严重,除了冬小麦品种、生长土壤条件的影响,当年的极

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