基于时空数据融合技术的云南省橡胶林识别方法研究

发布时间：2020-05-25 10:00

【摘要】：云南省是我国天然橡胶种植起源地,是热带北缘地区橡胶林对天然林替代种植的典型代表,由于种植橡胶林的经济效益好,自二十世纪50年代起,橡胶林种植面积在云南省迅猛扩大,2015年的统计结果表明,云南省已成为中国橡胶种植面积最大的省份。种植橡胶在带来经济效益的同时也对当地生态环境造成破坏,对这一区域橡胶林种植面积、种植结构变化的精确监测是客观评价该地区橡胶林种植与生态环境变化关系的关键。针对云南热带山地地区植被光谱特征的相似性及地形和气候条件的复杂性问题,结合该地区橡胶林冬季落叶的物候特征。本文利用多源遥感数据,通过分析时空数据融合模型在山区的适用性,并分析影响融合精度的因素,获取该地区高时空分辨率的时间序列归一化植被指数。运用该数据提取了橡胶林物候变化特征,实现基于高时空分辨率可见光遥感数据的橡胶林提取方法。运用该方法最终获取了2015年云南省橡胶林的空间分布数据,基于这一数据对热带北缘地区云南省橡胶林的北界的纬度与海拔高度扩张特征进行了分析。结果表明:(1)高时空分辨率数据融合精度在热带山地地区受1)输入数据的时间间隔长度;2)两种融合数据源的传感器光谱匹配程度;3)地形;这三个因素的影响。融合模型输入数据的时间间隔越短,融合精度越高;在本文使用的数据中,OLI与MODIS数据的光谱匹配精度高于OLI与VIIRS、Sentinel-2A与MODIS及Sentinel-2A与VIIRS;研究区内数据融合精度受地形要素的影响显著,融合精度最高的区域为海拔801-1000m,最低的为1201-1400m,海拔高度变化对近红外波段的影响比红光波段更显著,融合精度随着坡度的增大而递减,并且对各波段的影响都较大,当坡度超过40°时,融合结果与观测值的相关性从0.85降到0.75,坡向对红光波段的融合精度影响较小对近红外波段影响显著,各坡向中东、东南向融合精度最低,其他朝向对融合精度的影响不显著。(2)分类结果中,融合数据获取的高时空分辨率植被指数可以有效提高橡胶林的识别精度,并且提取的关键物候期内植被变化特征分类精度高于直接运用时间序列NDVI数据集的分类精度。在对时间序列数据集进行分类时,提取时间序列特征,运用RF分类器是较优选择。(3)云南省橡胶林大面积种植区域的最北面接近24°20′,橡胶林种植的最低海拔位于红河州逼近100m,最高位于普洱市超过1500m。橡胶林面积近15年增长迅速,种植范围向北扩张,种植区域也由低海拔的山谷不断向高海拔的山地扩张,橡胶种植不断向不适宜种植橡胶的区域扩张。
【图文】：

技术路线图,橡胶林,高时空分辨率,章节

杂地形热带地区的高时空分辨率数据融合；(3) 基于时间序列的橡胶林识别特征提取及橡胶林的机器学习分类识别。(4) 最后运用该方法提取云南省橡胶林分布。技术路线如图1.1所示。图 1.1 技术路线图1.3.3 章节安排本文围绕山区多源遥感数据的高时空分辨率融合精度评价以及基于融合数据的云南地区橡胶林识别方法研究两个方面进行撰写，共分为五个章节，各个章节的具体如下：第一章（绪论），，首先介绍对云南地区橡胶林的高精度遥感识别与动态监测，分析橡胶林的时空变化特征的研究目的与意义，随后分析橡胶林分类的研

遥感影像,样本分布,概况,遥感产品

图 2. 1 研究区概况及地面调查样本分布图2.2 多源遥感数据准备本研究使用的主要数据源包括：1)美国国家航空航天局(NASA)的30m分地观测卫星(Landsat)的Landsat ETM+和Landsat OLI数据；2)欧洲航天) 的 10m 分辨率 Sentinel-2A 数据； 3) 500m 分辨率的 MODIS(Moderlution Imaging Spectroradiometer)遥感产品MOD09GA；4) 500m分辨率S(Visible and Infrared Imager/Radiometer Suite)遥感产品VNP09GA；5) 3率的数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)；6)谷歌地球(Google Ear辨率遥感影像；7)野外实地调查和统计数据等。高空间分辨率数据.1 Landsat 数据1972年7月23日，美国国家航空航天局的命名为Landsat 1的第一颗陆地卫
【学位授予单位】：云南师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：S794.1

【参考文献】