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文檔簡介
1、利用遙感技術(shù)快速、及時的監(jiān)測棉花的種植面積、長勢及其空間分布,對于及時了解棉花的生產(chǎn)狀況,指導(dǎo)棉花生產(chǎn)與管理,具有極為重要的意義。棉田精確化分區(qū)管理是提高棉花生產(chǎn)管理水平及我國數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的客觀需求。
本文以山東省夏津縣為研究區(qū),選取2009和2011年棉花生長期內(nèi)5個不同時相的HJ1B衛(wèi)星遙感影像,通過物候歷分析和主要農(nóng)作物的光譜特征分析,確定棉花識別最佳時相。選取棉花識別最佳時相的HJ1B衛(wèi)星遙感影像,結(jié)合光譜特征值和
2、植被指數(shù),建立決策樹提取模型,獲取棉花種植區(qū)信息。建立棉花長勢監(jiān)測模型,分析棉花長勢動態(tài)變化。將棉花花鈴期遙感影像特征光譜指數(shù)與實測的5種主要土壤養(yǎng)分有機質(zhì)、全氮、堿解氮、有效磷和速效鉀結(jié)合,運用相關(guān)分析、主成分分析和K均值聚類分析方法,劃分棉田管理區(qū),并對分區(qū)結(jié)果的合理性進行差異顯著性評價分析。研究的主要結(jié)論有:
(1)對夏津縣主要農(nóng)作物進行物候歷分析,結(jié)合遙感影像各地類光譜特征分析,確定棉花種植區(qū)遙感識別的最佳時相。結(jié)
3、果顯示:山東省夏津縣棉花種植區(qū)提取的最佳時相為6月下旬到7月上旬即蕾期。
(2)利用2009年7月1日HJ1B和2011年6月28日HJ1B衛(wèi)星遙感影像,經(jīng)輻射校正、幾何精校正和圖像掩膜等預(yù)處理,選擇訓(xùn)練樣區(qū),評價訓(xùn)練樣區(qū)的可分離性,根據(jù)統(tǒng)計的各地類的光譜特征值和提取的歸一化植被指數(shù)建立決策樹分類模型,對遙感影像進行分類。結(jié)果顯示:建立的分類模型比較準(zhǔn)確,棉花的空間分類精度達到了95%,2009年和2011年的棉花種植面積
4、提取精度分別為93.81%和92.86%,夏津縣土地利用類型總體分類精度達到了93%,kappa系數(shù)為0.91。2009年棉花種植面積為39700hm2,2011年比2009年棉花種植面積減少了5900hm2,減幅為13.8%。
(3)利用2009年7月1日,8月7日,8月30日和9月20日的HJ1B衛(wèi)星遙感影像,經(jīng)預(yù)處理后,計算棉花種植區(qū)優(yōu)化土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(OSAVI)。結(jié)果顯示:優(yōu)化土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(OSAVI)能夠
5、較好的反映棉花的長勢信息,隨著棉花的生長進程,OSAVI發(fā)生有規(guī)律的變化。7月1日其平均值為0.618,8月7日達0.834,8月30日為0.792,9月20日降到0.579。棉花在七月初到八月上旬處于旺盛生長的階段,棉花進入花鈴期后,長勢總體趨于穩(wěn)定。七月上旬棉花處于蕾期,部分棉花由于苗情不好,生長較慢,長勢較差的比例相比后期偏高。八月中下旬以后棉花生長速度減慢,九月中、下旬棉花處于吐絮期,原來長勢較好的棉花進入吐絮期較早,OSAVI
6、值急速下降,長勢較好的比例減少。
(4)利用普通克里格插值法將GPS采樣點矢量數(shù)據(jù)插值為柵格的土壤養(yǎng)分空間分布圖。對反映棉花長勢信息的優(yōu)化土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(OSAVI)與土壤養(yǎng)分進行相關(guān)性分析,利用主成分分析法獲取管理分區(qū)指標(biāo),采用K均值聚類算法進行嘗試性反復(fù)快速聚類,通過F統(tǒng)計量和單因素方差分析結(jié)果綜合確定合理分區(qū)數(shù)目,將研究區(qū)棉田劃分為3個管理區(qū)。結(jié)果顯示:OSAVI與各土壤養(yǎng)分具有顯著相關(guān)性,管理一區(qū)占總棉田面積的2
7、4.67%,土壤有機質(zhì)和氮磷鉀含量最高,棉花長勢旺盛;管理二區(qū)占47.02%,土壤養(yǎng)分含量中等,棉花長勢一般;管理三區(qū)占28.31%,土壤肥力最低,棉花長勢較差。整個研究區(qū)被分區(qū)后,各管理分區(qū)內(nèi)養(yǎng)分含量和棉花長勢空間差異較小,而管理分區(qū)間差異顯著,顯示了分區(qū)的合理性,適宜在同一管理區(qū)采用相同的栽培管理措施。
本研究為山東省小尺度棉花遙感信息提取提供了準(zhǔn)確簡便的方法,為實時準(zhǔn)確的棉花栽培管理與決策提供了科學(xué)依據(jù),對科學(xué)指導(dǎo)棉
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