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中国东北地区地广人稀,土地肥沃,是国家玉米,水稻等主要粮食主产区。近些年来,东北部分地区森林减少,耕地变多,水资源减少,导致其土地覆盖发生了较大的变化。获取近年来土地覆盖的变化情况对农业生产、城市规划、环境保护等方面的政策制定有着十分重要的意义。本文利用风云卫星250米分辨率MERSI数据,以黑龙江省佳木斯三江平原地区为例,结合相应农作物物候信息和实地采样数据,研究土地覆盖分类算法,对比分析不同分类算法的精度,采用分类精度最高的随机森林分类算法对整个东北地区进行土地覆盖分类,获得2009年至2016年间每年东北地区土地覆盖分类图,以实现对东北地区土地覆盖变化的监测。主要研究工作如下:(1)三江平原土地覆盖分类算法的选取。首先根据东北农作物物候信息,选取不同农作物生长季及收割时段多幅优质风云三号卫星MERSI数据,并开展实地数据采样工作。其次采用随机森林、决策树、神经网络、支持向量机等分类算法对2016年三江平原地区进行土地覆盖分类,结果表明:基于随机森林分类算法总体分类精度处于88%至93%之间,在分类精度上对比其他分类算法具有明显优势。最后对土地覆盖分类结果图采用多数投票法进行融合处理,得到2016年三江平原地区土地覆盖分类图,总体精度为89.87%,Kappa系数为0.85。(2)东北地区土地覆盖监测研究。建立2009年至2016年东北地区风云三号卫星250米分辨率数据集,进行批量预处理。采用随机森林分类算法对数据集进行土地覆盖分类,得到东北地区2016年、2015年、2014年、2013年、2012年、2011年、2010年、2009年土地覆盖分类图,其土地覆盖总体分类精度处于80%至88%之间。利用每年土地覆盖分类图对东北地区土地覆盖变化进行监测,得到黑龙江省西部及吉林省北部部分地区从2010年开始,农用耕地增加较多,土地覆盖类型由树木变为玉米。2013年开始,建筑用地增多的现象较为明显,其中辽宁省表现最为突出。而在三江平原及松嫩平原水稻种植区土地覆盖情况基本保持稳中增长,兴安岭以及长白山等原始森林植被覆盖未发生明显变化。(3)土地覆盖监测系统设计与实现。通过对整个分类流程及原理的分析,在上述研究成果基础上,为方便快速对风云数据进行批量分类,利用VS平台设计并开发出土地覆盖监测系统。系统分为数据预处理、数据分类融合、分类结果验证、结果制图等模块。