【摘 要】
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元谋热区是我国西南地区主要的生态农业生产基地,保障着西南地区乃至全国的“菜篮子”安全。作为入选国家地理标志产品的元谋番茄,是元谋热区冬季露天种植的特色农作物,在我国北上广冬季蔬菜供给与出口贸易中占据着重要的地位。因此准确掌握元谋热区番茄种植的空间分布信息以及产量数据,对于社会农业经济可持续发展和粮食安全问题均具有重要的意义。由于元谋热区独特的地理环境,仅靠传统的方法进行遥感识别与产量估测可行性不高
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元谋热区是我国西南地区主要的生态农业生产基地,保障着西南地区乃至全国的“菜篮子”安全。作为入选国家地理标志产品的元谋番茄,是元谋热区冬季露天种植的特色农作物,在我国北上广冬季蔬菜供给与出口贸易中占据着重要的地位。因此准确掌握元谋热区番茄种植的空间分布信息以及产量数据,对于社会农业经济可持续发展和粮食安全问题均具有重要的意义。由于元谋热区独特的地理环境,仅靠传统的方法进行遥感识别与产量估测可行性不高,但由于番茄是人工作物,规则性的地块种植提供了特殊的纹理结构,为遥感识别提供了重要的依据。为了克服传统方法统计获取元谋番茄种植空间分布信息与产量数据存在耗时费力的缺点,本文以GF-1、GF-2为数据源,获取了元谋番茄丰富的纹理信息与光谱信息,采用面向对象的分类思想,通过多尺度分割算法获取影像对象,并在最大似然法和随机森林法等分类器的支持下,构建了基于单时相、多时相、多空间分辨率遥感数据的番茄信息遥感识别的不同提取特征方案与方法,并结合气象数据,采用偏最小二乘算法建立产量估测模型对番茄产量进行较精准的估测,进而探究了元谋热区番茄遥感识别与产量估测的最佳方法。主要结论如下:（1）在利用单时相GF-1数据纹理特征识别元谋番茄的分析中,不同纹理算法提取参数以及数据的选择会影响番茄识别的效果。GLCM纹理提取最佳的窗口尺度为11×11,提取方向为45°;在8个GLCM特征量最佳像元间距参数选择中,相关性、相异性、熵、同质性、均值、方差的最佳像元间距为3,对比度为1,二阶矩则为2;使用2m全色影像提取的局部二值化LBP纹理特征较8m多光谱影像提取的LBP纹理更能凸显番茄的空间分布特征,地物轮廓更加清晰;而PSI纹理在地物形状与色彩方面有较好的刻画能力。从构建的多种纹理组合特征识别方案提取结果来看,各个特征方案在支持向量机的识别效果优于随机森林识别的效果。利用纹理与光谱信息构建的R-G-B-NIR-LBP-GLCM识别方案在支持向量机中提取精度最高,总体精度为91.93%,用户精度为89.06%,Kappa系数为0.87;相较于单一光谱特征识别方案的总体精度和用户精度较分别提高了4.29%和2.58%。在随机森林法中添加了纹理特征的方案都比单一光谱信息识别的总体精度提高了0.05%～3.32%,其中将GLCM与LBP结合的识别方案提取效果也最好。这表明利用GF-1中的纹理信息可以有效提高番茄的识别精度,且采用R-G-B-NIR-LBP-GLCM组合方案在支持向量机中的提取效果最好。（2）在利用多时相GF-1数据的多特征优选识别元谋番茄的分析中,特征优选可以有效降低数据冗余,提高识别效率与精度。利用多时相GF-1数据提取多种辅助识别特征,可以弥补单一特征识别的结果精度低的缺点。在构建的识别方案中,经过特征优选的番茄遥感提取方案识别效果最好,总体精度为94.14%,其中用户精度为90.04%,Kappa系数为0.90;特征优选的方案较其他4个方案总体精度提高了2.68%～7.45%,较单一光谱特征方案总体精度有大幅的提升。这表明利用多时相GF-1数据进行番茄遥感识别特征数据集的提取与优选,能够有效弥补单时相数据特征单一的缺点,进而提高识别的精度。（3）在利用多源遥感影像数据确定元谋番茄遥感识别最佳分辨率的分析中,数据源的空间分辨率会影响识别结果。利用R-G-B-NIR-NDVI-RVI-GLCM-LBP组合方案对4种分辨率影像（1m、2m、4m、8m）番茄遥感识别发现,在2m分辨率影像的遥感识别中,对番茄识别的效果最好,在支持向量机中的总体精度为91.35%,Kappa系数为0.83。从每个数据源提取的结果来看,总体上支持向量机识别的效果优于随机森林法的识别效果。由此可知,元谋热区番茄遥感识别的最佳数据源为2m的GF-1。从特征组合识别方案以及结果可知,光谱指数以及纹理特征的结合可以改善识别效果,而且在实际应用中需要根据研究对象选择合适的数据源以及空间分辨率,以便能够在最大程度上提高识别精度,保证识别结果的准确性。（4）在利用遥感数据与气象数据的元谋番茄产量估测分析中,综合使用遥感数据与气象数据进行回归分析可以提高番茄产量估测模型的精度。基于遥感数据与气象数据构建的光谱产量估测模型、气象产量估测模型以及光谱-气象产量综合估测模型,在一定程度上都能够实现元谋番茄产量的遥感估测。但就从模型估测结果精度上看,将光谱与气象综合起来的产量估测模型的相关系数最高,为0.83,比其他2种估测模型的相关系数分别提高了0.05和0.08,且均方根误差与相对误差都较小,模型所估测的产量结果也较接近实际数值。这表明该模型具有一定的准确性与可信度,研究结果可以为元谋热区提供番茄产量估测服务。
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