基于GF-1和MODIS數(shù)據(jù)融合的鄱陽(yáng)湖區(qū)域水稻空間分布提取.pdf

1、糧食是人類(lèi)得以繁衍生息的最基礎(chǔ)生活資料，中國(guó)作為擁有14億人口的超級(jí)農(nóng)業(yè)大國(guó)，對(duì)糧食尤其是水稻的需求壓力也在日益增加?？焖?、及時(shí)、準(zhǔn)確的獲取水稻的空間分布信息，對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)、糧食安全、生態(tài)功能以及政策制定等都有重要影響。使用遙感技術(shù)可以對(duì)水稻的種植面積進(jìn)行大尺度的估算，但是現(xiàn)有的遙感數(shù)據(jù)不能同時(shí)滿足高時(shí)間分辨率和高空間分辨率的需求，這對(duì)監(jiān)測(cè)具有極大的限制，時(shí)空數(shù)據(jù)融合方法可以生成高時(shí)空分辨率的數(shù)據(jù)，為我國(guó)南方地貌破碎區(qū)域的水稻種植的空間分

2、布信息提取提供了新的思路和方法。
　　本文以江西省鄱陽(yáng)湖區(qū)為研究對(duì)象，根據(jù)2014年的MOD09Q1和GF-1/WFV數(shù)據(jù)結(jié)合STARFM模型構(gòu)建高時(shí)空分辨率遙感數(shù)據(jù)集，并利用此數(shù)據(jù)基于決策樹(shù)分類(lèi)方法實(shí)現(xiàn)了南方較大尺度的水稻空間分布信息的遙感提取，主要研究結(jié)果如下:
　　(1)基于STARFM模型所融合構(gòu)建的高時(shí)空反射率數(shù)據(jù)與真實(shí)影像的相關(guān)性系數(shù)總體可以達(dá)到0.6以上，二者在空間分布上具有總體一致性，融合影像可以體現(xiàn)GF-1

3、/WFV影像的空間細(xì)節(jié)特征和MODIS影像的時(shí)間變化特征。
　　(2)基于S-G濾波函數(shù)可以對(duì)受到云、霾影響的NDVI時(shí)間序列影像而產(chǎn)生的一些噪聲進(jìn)行有效的平滑去噪處理，使得處理過(guò)后的影像能夠更好的反映地物的季節(jié)性變化規(guī)律。
　　(3)利用融合的高時(shí)空分辨率時(shí)序NDVI影像基于決策樹(shù)分類(lèi)方法所獲得的研究區(qū)的水稻分類(lèi)精度達(dá)到了83％以上，分類(lèi)精度高，同時(shí)，結(jié)合物候信息數(shù)據(jù)，可以提高水稻的分類(lèi)精度，融合數(shù)據(jù)可以在一定程度上解決水