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时间:2019-10-20
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1、禮MHN軟UHn用00000C0000C0000C0000C0000000000C0000Q000000000QC0第壹章緒論1第一節問題陳述與分析1第二節硏究目的與硏究限制1壹、硏究目的1貳、硏究限制2第三節硏究內容2第貳章相關理論與文獻回顧3第一節水稻相關知識3壹、水稻生長環境槪述3貳、土地覆蓋變化3參、水稻基本光譜反應4肆、不同期別之水稻光譜知識4第二節遙感探測相關知識5壹、遙測基本原理5貳、空間知識5第三節相關分類理論6壹、分類槪述6第四節相關硏究7第壹章緒論第一節問題陳述與分析水稻是台灣地區的重要作物以及主要糧食之一,目前國內的水稻IH管理工作是
2、由省政府農糧處所負責,其做法是在適當的期間委託林務局農林航空測量所進行航空攝影,再以人工作業方式依據比例尺爲1/5000之航空照片,以區塊紋理搭配對應之耕地塩塊圖判斷該作物是否爲水稻。國內大部分地區一年有兩期稻作,拍攝面積爲180萬公頃,每個稻作期約需6500張航空照片,判讀工作每年約需30人力,相當的費時費力。由於水稻本身的生長具有週期性,其外觀會隨著時間而改變,是以土地的覆蓋亦會隨之變化,依水稻的各生長週期來看,由秧苗期、營養生長期、成熟期已至於收穫期,各期的土地覆蓋分別爲水體、水體和植生混合、植生以及乾燥裸露土壤。若採用單時段航空照片來判釋時,可能會
3、發生成熟期的水稻影像和草地難以區別、或是收割後的水稻山和一般荒地十分相似的情況,是針對水稻田進行判釋時,必需要加入多時段的水稻影像以提高判釋的精度。農業上地利用資訊爲農業管理基本資料,不論是直接使用供作物生育查報、產量推估,或是間接估算農山用水量,都需要快速精確的農地利用資料。台灣地區稻作統計作業方式自1980年開始,由台灣省糧食處依行政院核定「台灣地區稻米生產調查改進要點」,逐年分區實施航照遙測稻作向積調查;以人工判釋航照製作50公尺地面解析度資料。糧食處利用航照分辨水稻m可得到較佳的判釋精度;但需經照片攝取、判釋及修改耕地地籍圖屬性等步驟。相較於遙測衛
4、星影像分析,需要花費較多的人力與時間。(蕭國鑫,1998)因此本硏究是利用傳統監督式與非監督式分類法來進行水稻m的判釋作業,並配合各種水稻的相關知識來輔助判釋,以期能提昇水稻田判釋分類精度;並利用相同判釋基準推廣至其它地區,以利往後水稻m半自動化判釋分類。第二節硏究目的與硏究限制壹、硏究目的由於不同的水稻生長期有不同的光譜特性,非常容易和其他複雜的地表物,如水體、城市等混淆;又在不同的天氣情況下,所得到的影像也不盡相同,如夏天影像的訊號通常比冬天影像的訊號要強許多;影響衛星影像訊號大小的原凶,除了大氣因素及雲層覆蓋以外,其他尙有衛星拍攝時的幾何條件、校正係
5、數大小等等都是。由於SPOT衛星影像拍攝時,可能受到雲層覆蓋、光譜混淆等的影響,造成欲判釋區域之誤判機率增加。而本硏究主要目的是找出這些區域容易被誤判的原凶,並做進一步的改善與修正,希望能藉此提昇判釋的精度。貳、硏究限制遙測資料的取得須同時考慮地物種植面積大小及資料獲取難易;台灣地區目前可以順利取得的資料爲SPOT影像,其具有較高地面解析度,在多光譜態爲20公尺、全色態則可達到10公尺,較適於台灣地區小面積種植的農業資源調查應用。雖然以衛星影像的解析力而言,IKONOS與QUICKBIRD影像可以獲得更細緻的空間資料,其爲最佳的衛星影像資料,可是目前這兩種
6、影像的價格都相當昂貴,其依硏究區的大小動輒數十到數百萬,因此若沒有一定規模的硏究案經費作支撐,一般的硏究很難使用到如此高解析度的影像。而空載多譜掃描資料雖然地向解像力與機動性均佳,但因飛航限制及業務單位工作量影響,飛航不定性頗高;且每幅影像涵蓋範圍太窄,而本硏究的範圍橫跨了彰化、雲林、嘉義三縣,故暫不考慮此資料之應用。由於高解析度衛星影像取得有限,本硏究以1995年3月4日與4月21日的SPOT衛星影像爲主要資料來源。然而由於SPOT衛星影像解析力次佳,因此影像的判釋必會有所誤差,此資料上的誤差爲本硏究的限制之一。第三節硏究內容本硏究的內容主要是利用水稻m
7、的各種相關知識,如水稻的生長期、空間知識、水稻各期別的光譜反應及土地覆蓋的變化等作爲水稻判釋的輔助資料,之後再使用ERDASImagine軟體進行自動化分類,並將分類的結果作進一步的評估與討論,以達到本硏究的目的。第貳章相關理論與文獻回顧台灣一年兩期的水稻生長期所代表的土地覆蓋,在各個生長季節均有明顯不同;故本硏究亦利用同一地物在多時段影像具有不同光譜反射特性,對照水稻不同生長期的光譜反射進行水稻HI分類判釋。(蕭國鑫,1998)在判釋的過桎中亦考量了水稻像元在影像上的空間型式與相關的地理位置等基本的空間知識,以期使判釋的過程能更加精確,更加順利。第一節水
8、稻相關知識壹、水稻生長環境槪述隨著緯度、生長環境與季節不同,水稻生
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