【摘 要】
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及时准确获取农作物的种植结构信息,可以为农作物生长监测、产量估算和农业生态环境评价提供重要的数据支撑。以统计报表和抽样调查等方式获取的农作物种植结构信息,具有工作效率低、误差大等问题。由于遥感技术具备监测范围大、快速获取数据等优势,因此本研究将遥感技术应用于农作物种植结构分析,并研究基于遥感影像的农作物分类方法。国产GF-1遥感影像具有空间分辨率高、重访周期短等特性,正逐渐成为农作物分类识别领域主
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及时准确获取农作物的种植结构信息,可以为农作物生长监测、产量估算和农业生态环境评价提供重要的数据支撑。以统计报表和抽样调查等方式获取的农作物种植结构信息,具有工作效率低、误差大等问题。由于遥感技术具备监测范围大、快速获取数据等优势,因此本研究将遥感技术应用于农作物种植结构分析,并研究基于遥感影像的农作物分类方法。国产GF-1遥感影像具有空间分辨率高、重访周期短等特性,正逐渐成为农作物分类识别领域主要的数据来源。本研究以辽宁省沈阳市GF-1遥感影像为数据源,通过实地考察获取田间试验数据,计算各期影像NDVI、EVI、NDWI和SAVI4种植被指数特征结果,构建时间序列多植被指数特征图像。建立支持向量机（Support Vector Machine）模型和随机森林（Random Forest）模型,以及深度残差神经网络（Res Net）的分类模型,用于农作物种植区提取,并对比分析分类结果,选择相对更优的农作物分类模型。本研究主要内容及结果如下:（1）基于预处理后的沈阳市4个时相GF-1遥感影像,提取NDVI、EVI、NDWI和SAVI这4种植被指数特征,并应用所得的16幅特征图像,构建时序多植被指数图像。对比分析地物对应这4种植被指数的时间序列曲线。根据不同时相影像中各植被指数变化情况,能够较为准确描述地物动态变化过程,可以用于农作物的分类。（2）采用时序多植被指数图像,构建支持向量机和随机森林两种分类模型。结合对研究区实地考察并采集的试验数据,构建训练集和测试集,进行研究区农作物的提取,并评估分类精度。结果表明:SVM分类模型的总体分类精度为62.04%,Kappa系数为0.4775;RF分类模型的总体分类精度为84.26%,Kappa系数为0.7884。RF模型的分类精度较高,且在各类地物的生产者精度和用户精度上优于SVM模型。（3）应用时序多植被指数图像,构建基于深度残差神经网络分类模型,实现农作物的分类与提取,对比分析分类模型的结果精度。试验结果表明,Res Net分类模型的总体分类精度为90.21%,Kappa系数为0.8775,相比SVM分类模型总体分类精度提升28.17%,Kappa系数提高0.4,与RF模型相比,总体分类精度提升5.95%,Kappa系数提高0.0891。研究表明,Res Net分类模型更适用于研究区水稻种植区域提取。估算RF模型分类结果中水稻的种植面积为1395.76km~2,与沈阳市统计年鉴数据偏差214.78km~2,Res Net分类模型估算分类结果中水稻的种植面积为1040.56km~2,与统计年鉴数据偏差140.42km~2,小于其他2种分类模型。这表明,Res Net分类模型更适用于研究区的农作物分类和种植结构分析。
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