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基于3S的小尺度农业资源信息提取技术研究

作　者: 秦元伟
导　师: 赵庚星
学　校: 山东农业大学
专　业: 土地资源管理
关键词: RS GIS GPS 小尺度平原镇域农业资源信息提取
分类号: S126
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

农业是国民经济的基础,农业资源则是农业乃至人类社会得以生存和发展的物质基础和根本保证。及时掌握农业资源的数量、质量及其变化,有利于因地制宜,合理规划,实现农业资源的高效利用,促进农业生产的持续发展、农村经济的稳定增长、农民收入的不断增加和生态环境的明显改善。本研究以山东广饶县丁庄镇为例,探讨了基于3S的乡镇小尺度土壤理化性状、水资源、土地资源和农作物种植面积、长势及产量等农业资源信息的提取技术,并分析其时空动态变化。(1)土壤理化性状信息提取采用GIS的反距离加权插值法(IDW)对GPS采样点数据进行空间插值分析,获得丁庄镇土壤理化性状信息,在此基础上,利用养分平衡法提取了耕地氮磷钾的精准施肥信息。结果显示：通过GPS定位和GIS空间插值能高效的获取土壤理化性状数据及其空间分布信息。(2)水资源信息提取利用2009年3月16日TM遥感多光谱影像,经辐射定标、大气校正等预处理,建立Nir-Red光谱特征空间,利用表层土壤水分反演模型反演了表层土壤水分含量信息。利用GIS对GPS采样点数据进行空间插值分析,获取地下水埋深和矿化度状况。对遥感影像进行穗帽变化获取地表水空间分布情况。结果显示：丁庄镇表层土壤水含量高,其归一化后的平均值达到0.87,且具有良好的空间吻合性。地下水埋深浅,基本小于2 m,地下水矿化度以2～10 g/L为主,近海地区达到30g/L。地表水密度指数为9.52%。(3)土地资源信息提取选择地物对比明显的2009年7月1日HJIB遥感多光谱影像,依据典型地物的光谱特征,结合专家知识和GIS技术,采用决策树分类方法提取土地利用类型,并进行精度检验与分析。利用土地盐碱化信息突出的4个春季时相的遥感多光谱影像,结合专家知识和GIS技术,构建了土地盐碱化指数模型,提取土地盐碱化信息,并分析其时空动态变化。在系统分析耕地自然环境条件、土壤理化性质、农业基础设施基础上,充分考虑农户行为对耕地质量的影响并构建指标体系,以模糊评判法综合评价了1979年、2005年和2007年的耕地质量,并在此基础上分析了其时空变化特征。结果显示：丁庄镇土地利用分类总精度达到88.03%,土地利用程度为299.95,利用程度较高。1992年、2001年、2007年和2009年丁庄镇土地盐碱化面积分别占总面积的62.60%、61.56%、59.51%和71.53%,土地盐碱化现象普遍,且以轻度盐碱化为主,三级和四级土地盐碱化面积占较大比重。4个时期土地盐碱化指数平均值分别为0.329、0.352、0.386和0.402,丁庄镇整体及各分区的土地盐碱化程度随时间呈逐渐加重的趋势；空间上土地盐碱化程度基本呈现出东部>北部>南部的趋势；离渤海越远,土地盐碱化程度越低。丁庄镇耕地质量不断提高,呈现出明显的时空演变规律。一、二级地所占耕地面积从1979年的0.060%,增加到2005年的91.42%和2007年的98.62%,耕地质量稳步提高；耕地离行政中心、河流越远,离渤海越近,其质量降低,东北部近海地区和镇政府驻地附近地区耕地质量增幅明显高于其它地区。研究发现,作物平均产量与耕地质量之间存在极显著的线性关系。(4)农作物种植面积、长势及产量信息提取选择冬小麦信息突出的7个相似时相的中高分辨率遥感多光谱影像,经几何精校正、掩膜、相对辐射校正等预处理,在分析研究区典型地物光谱特征的基础上,采用决策树分类方法提取冬小麦种植面积。同时,依据植被指数变化规律修正各时相植被指数,根据修正后植被指数分布情况及其与产量的关系,分别构建了基于像元∑RVI及不同长势区DVI的冬小麦估产模型。结果显示：各时相冬小麦种植面积的提取精度均在96%以上,且具有很好的空间精度。基于像元∑RVI的冬小麦估产模型各年估产精度多在90%以上,有一定波动性,多年估产精度可达99%以上；基于不同长势区DVI的冬小麦估产模型的估产精度在93.41%以上,多年估产精度达到97.01%,效果较好。该研究为小尺度农业资源信息提取与分析提供了切实可行的技术方法,对促进农业资源的高效利用,稳定与改善农业生态环境,实现农业和社会经济的健康有序发展具有重要的指导意义。

全文目录

摘要  8-11
ABSTRACT  11-15
1 引言  15-27
  1.1 选题的目的及意义  15-16
    1.1.1 农业资源的农业生产基础作用  15
    1.1.2 农业资源信息获取的粮食安全保障作用  15-16
    1.1.3 农业资源信息获取的决策制定依据作用  16
  1.2 3S技术相互关系  16-17
  1.3 农业资源信息提取国内外研究进展  17-21
  1.4 研究内容、技术路线及创新之处  21-24
    1.4.1 研究内容  21-22
    1.4.2 技术路线  22
    1.4.3 创新之处  22-24
  1.5 研究方法  24-27
    1.5.1 GIS  24-25
    1.5.2 层次分析法  25-26
    1.5.3 RS影像解译  26
    1.5.4 模型分析  26
    1.5.5 3S技术集成  26-27
2 研究区概况  27-30
  2.1 自然条件概况  27-29
    2.1.1 气候特征  28
    2.1.2 地形地貌  28
    2.1.3 植被特征  28-29
    2.1.4 水文特征  29
    2.1.5 土壤特征  29
  2.2 社会经济发展状况  29-30
3 研究资料收集与软硬件准备  30-31
  3.1 研究资料收集  30-31
    3.1.1 土壤样品采集分析  30
    3.1.2 遥感影像资料  30
    3.1.3 其它基础资料  30-31
  3.2 软硬件准备  31
4 土壤理化性状信息提取  31-35
  4.1 基于GIS的土壤物理性质信息提取  31-32
  4.2 基于GPS和GIS的土壤化学性质信息提取  32-33
  4.3 基于GPS和GIS的精准施肥信息提取  33-35
5 水资源信息提取  35-41
  5.1 基于RS的表层土壤水含量信息提取  36-39
    5.1.1 遥感数据的辐射定标和大气校正  36
    5.1.2 基于Nir-Red光谱特征空间的表层土壤水含量监测模型的建立  36-38
    5.1.3 结论与讨论  38-39
  5.2 基于GPS和GIS的地下水信息提取与分析  39-40
  5.3 基于RS的地表水信息提取  40-41
6 土地资源信息提取  41-63
  6.1 基于RS的土地利用类型信息提取  41-46
    6.1.1 土地利用现状分类的时相选择  41
    6.1.2 典型地物光谱特征分析  41
    6.1.3 土地利用现状分类  41-43
    6.1.4 土地利用类型分类结果及其精度分析  43-46
  6.2 基于RS与GIS的土地盐碱化信息提取  46-55
    6.2.1 数据准备及预处理  46
    6.2.2 土地盐碱化信息提取  46-49
    6.2.3 土地盐碱化指数模型的建立  49
    6.2.4 土地盐碱化时空动态分析  49-54
    6.2.5 结论与讨论  54-55
  6.3 基于GPS和GIS的耕地质量评价及其动态监测  55-63
    6.3.1 评价因素处理  55-57
    6.3.2 隶属函数建立及耕地质量等级的确定  57-58
    6.3.3 耕地质量及时空演变分析  58-63
    6.3.4 结论  63
7 冬小麦种植面积、长势及产量信息提取  63-75
  7.1 数据准备与处理  63-66
    7.1.1 数据准备  63
    7.1.2 数据分析  63-66
  7.2 冬小麦种植面积的提取  66-68
    7.2.1 典型地物光谱曲线图的建立  66
    7.2.2 决策树分类提取冬小麦种植区域  66-68
  7.3 冬小麦估产模型建立  68-75
    7.3.1 植被指数提取及修正  68-69
    7.3.2 植被指数与产量的相关性分析  69-70
    7.3.3 估产模型建立  70-73
    7.3.4 模型精度验证  73-74
    7.3.5 结论及讨论  74-75
8 结论与讨论  75-78
  8.1 主要结论  75-77
  8.2 讨论  77-78
主要参考文献  78-86
致谢  86-87
攻读学位期间发表的论文  87

基于3S的小尺度农业资源信息提取技术研究

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