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1、答辯人： 辜智慧 指導(dǎo)老師：陳 晉 副教授 專業(yè)方向：自然地理學(xué) 北京師范大學(xué)資源科學(xué)研究所 北京師范大學(xué)環(huán)境演變與自然災(zāi)害教育部重點實驗室 2003.6.12,中國農(nóng)作物復(fù)種指數(shù)的遙感估算方法研究 基于SPOT/VGT多時相NDVI遙感數(shù)據(jù),碩士論文答辯,報告提綱：,之一：研究綜述 之二：研究目的與研究內(nèi)容 之三：數(shù)據(jù)介紹及平滑預(yù)處理 之四：基于交叉擬合度檢驗法的 中國農(nóng)作物復(fù)種指數(shù)提取 之五：結(jié)論與探討,研究綜述：,遙感技術(shù)在農(nóng)作物監(jiān)測中的應(yīng)用 農(nóng)作物的分類 農(nóng)作物的長勢監(jiān)測 農(nóng)作物估產(chǎn) 農(nóng)作物的種植面積監(jiān)測 基于遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測農(nóng)作物復(fù)種指數(shù)的研究進展 國內(nèi)研究進展 國外研究進展
2、存在的主要問題 復(fù)種指數(shù)的定義與理解 遙感估算方法基本空白,研究目的與研究內(nèi)容：,研究目的： 依托遙感技術(shù)在農(nóng)作物監(jiān)測中廣泛應(yīng)用的研究成果，利用多時相衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)對中國農(nóng)作物的復(fù)種指數(shù)進行估算，從而客觀的了解、評價我國農(nóng)作物的生產(chǎn)情況以及生長潛力等。 研究內(nèi)容： 在重新理解和界定復(fù)種指數(shù)的基礎(chǔ)上，對SPOT/VGT多時相NDVI數(shù)據(jù)進行去噪平滑處理，并依托前人的研究成果提取出中國農(nóng)作物區(qū)，根據(jù)中國耕作制度區(qū)劃挑選出具有代表性的NDVI變化曲線，初步建立熟制標準曲線庫，利用交叉擬和度檢驗法對逐個像元進行判斷，提取其復(fù)種指數(shù)，并對結(jié)果進行了驗證分析。,對復(fù)種指數(shù)的理解和重新界定,復(fù)種，作為中國
3、多熟種植中最主要的一種形式，可以反映耕地實際的利用強度以及可利用潛力，大多數(shù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模型及氣候模型中復(fù)種指數(shù)或復(fù)種潛力指的都是復(fù)種這種耕作方式。計算純粹的復(fù)種指數(shù)要比計算綜合或統(tǒng)計指標更簡單可行，并具有同等重要的意義。因此，這里重新界定復(fù)種指數(shù)為一年內(nèi)同一塊地上連續(xù)種植農(nóng)作物的次數(shù)，即復(fù)種的次數(shù)，不考慮其他間套等耕作形式。并根據(jù)劉巽浩等的建議以及數(shù)據(jù)處理工作中的經(jīng)驗，限定農(nóng)作物的獨立生長期至少在兩個月以上。,數(shù)據(jù)介紹：,Vegetation計劃及VGT傳感器 Vegetation計劃的提出及應(yīng)用方面 VGT傳感器的設(shè)計特點 SPOT/VGT與NOAA/AVHRR數(shù)據(jù)比較 技術(shù)比較 光譜波段比較
4、 數(shù)據(jù)質(zhì)量比較 其他 SPOT/VGT-S10-NDVI數(shù)據(jù)產(chǎn)品 NDV波段 SM波段,數(shù)據(jù)平滑預(yù)處理：,NDVI數(shù)據(jù)去噪處理的三種方法 閾值去除法 如：最佳坡度系數(shù)截取法BISE（Viovy,1992） 基于濾波的平滑方法 如：傅立葉濾波變換法（Olsson,1994） 曲線擬合的方法 如：非對稱高斯函數(shù)擬合方法（Jonsson,2002） 綜合評價以上方法的優(yōu)缺點，我們提出了一種新的基于Savitzky-Golay濾波的平滑方法來去除NDVI時序數(shù)據(jù)中存在的噪音。,方法原理：,基本假設(shè) NDVI的時序變化對應(yīng)于植被的生長與衰落 NDVI與植被緩慢變化過程不一致的突降作為噪音 Sa
5、vitzky-Golay濾波公式 通過Savitzky-Golay濾波模擬整個NDVI時序數(shù)據(jù)的長期變化趨勢，將NDVI值分做兩類：“真”點和“假”點，再通過局部循環(huán)Savitzky-Golay濾波的方法使“假”點逐步被濾波值取代，以更接近于NDVI時序數(shù)列的上包絡(luò)線值。,,,Savitzky-Golay濾波平滑方法流程圖：,Savitzky-Golay濾波平滑過程示意圖：,選取試驗點：,參數(shù)確定：,長期變化趨勢的最優(yōu)濾波參數(shù)判定(7,2) 擬合循環(huán)中的最優(yōu)濾波參數(shù)判定(3,4),threshold =0.2,threshold =0.4,threshold =0.6,m=3, d=2,m
6、=3, d=4,本方法與BISE方法的比較結(jié)果：,本方法的評價：,優(yōu)點 充分利用云狀態(tài)數(shù)據(jù) 對參數(shù)的敏感性較低 理論簡單并且易于實現(xiàn) 運行速度較快 不受數(shù)據(jù)時間尺度空間尺度及傳感器限制 缺點 對在植被生長季高峰可能被云影響點無法判斷 對NDVI正常低值可能被提高,復(fù)種指數(shù)提取的可行性：,多時相NDVI數(shù)據(jù)的去噪平滑保證了植被生長變化特征； 中國多熟種植的歷史悠久，在農(nóng)作物的選擇和種植方式上形成一定模式； 相同熟制下不同農(nóng)作物組合的生長曲線具有相似性； 多時相NDVI數(shù)據(jù)與高光譜數(shù)據(jù)的相似性，并且具有連續(xù)性和更明顯的曲線變化特征。,交叉擬合度檢驗法：,基本原理 交叉擬合度檢驗法： 交叉相關(guān)檢驗法
7、： 光譜角度匹配法：,,,,,交叉擬合度檢驗法：,敏感度檢驗 結(jié)果表明交叉擬合度檢驗法對曲線間的差異及波動更為明顯，適用于農(nóng)作物的熟制判斷甚至是類型判斷。,應(yīng)用流程：,,否,平滑后的中國農(nóng)作物NDVI時序數(shù)列,不同種植制度的典型點選取,典型點的比較與選定,精度檢驗,標準曲線的非對稱高斯函數(shù)擬和,中國農(nóng)作物種植指數(shù)的提取及成圖,計算交叉擬和度及判別,,,是,,,,,,,,典型點的選?。?中國種植制度區(qū)劃圖（劉巽浩，1993）,各區(qū)名稱及作物種類與復(fù)種類型：,典型點的選擇：,選點原則 具有比較明顯的生長曲線和熟制； 獨立生長期大于或等于60天； 包括有完整的生長季曲線，即生長期加衰落（收割）期
8、。 綜合原則 內(nèi)部交叉擬合度貢獻最大 類間混合度最小,曲線標準化：,利用非對稱高斯函數(shù)擬合方法對標準點曲線進一步平滑。,復(fù)種指數(shù)提取結(jié)果：,精度評價：,隨機抽樣目視解譯精度評價,誤判及未判別原因：,農(nóng)作物區(qū)域的錯誤及變化導(dǎo)致的未判定和誤判； 云和大氣過于頻繁對判定產(chǎn)生的影響； 典型點的漏選，所選取的典型點不能概括所有的多熟種植中農(nóng)作物生長季的特征變化，造成一定程度的誤判； 由于交叉擬和度對較短時間的波動敏感性比較低，生長季過短也會造成誤分。,方法評價：,優(yōu)點 原理簡單，運算方便； 可適用于大多數(shù)具有連續(xù)波段或時段的遙感數(shù)據(jù)； 可以有效的提取中國農(nóng)作物區(qū)的復(fù)種指數(shù)，并同時反映不同地區(qū)生長季的大致
9、偏移； 應(yīng)用潛力大，可在植被分類、土地覆蓋變化監(jiān)測以及高光譜數(shù)據(jù)分析等方面發(fā)揮作用。 缺點 對典型點的選取要求比較高，要求有地面實驗數(shù)據(jù)支持或者是大量的樣點分析； 不宜于時間段過長起伏變化過多的數(shù)據(jù)組。,主要結(jié)論：,傳統(tǒng)的復(fù)種指數(shù)定義過于混亂和綜合，重新界定復(fù)種指數(shù)的含義為一年內(nèi)同一塊耕地上耕作農(nóng)作物的次數(shù)，并界定作物生長期在兩個月以上，計算純粹的復(fù)種指數(shù)，不僅簡單易行，意義明確，并且可以利用多時相遙感數(shù)據(jù)對每個像素進行提取，避免了傳統(tǒng)統(tǒng)計方法的費時費力，以及行政單元的局限。,主要結(jié)論：,基于Savitzky-golay濾波原理的平滑方法，可以有效的去除多時相NDVI遙感數(shù)據(jù)中由于云、氣溶膠等
10、大氣影響造成的噪音，充分利用對應(yīng)的云狀態(tài)數(shù)據(jù)，理論簡單并易于實現(xiàn)。可應(yīng)用于不同時間尺度、空間尺度和傳感器的NDVI數(shù)據(jù)，以獲取較高質(zhì)量的NDVI時序數(shù)據(jù)。,主要結(jié)論：,基于高光譜數(shù)據(jù)分析技術(shù)光譜匹配法提出的交叉擬和度檢驗法，以前人對中國多熟種植的研究成果，選取了基本可以反映我國不同熟制的農(nóng)作物生長曲線作為參考，計算了以遙感影像像素為單位的全國農(nóng)作物復(fù)種指數(shù)。其結(jié)果表明此方法對NDVI生長季曲線之間相關(guān)性表現(xiàn)出了比較高的精度，給農(nóng)作物復(fù)種指數(shù)的提取開辟了一條新的道路。同時還具有廣泛的應(yīng)用前景，如土地利用覆蓋變化監(jiān)測、植被特征分類以及高光譜數(shù)據(jù)分析研究等等。,討論：,復(fù)種指數(shù)的重新界定雖然采用了劉巽浩等的建議，定義生長期至少大于2個月，但缺乏有效的資料論證，有待考察； 本工作直接采用的是前人關(guān)于農(nóng)作物區(qū)域的劃分，其錯誤與變化也影響了本方法的準確性，有望在進一步工作中避免； 構(gòu)建農(nóng)作物熟制曲線庫（即挑選標準樣點）是本方法應(yīng)用的關(guān)鍵。人工經(jīng)驗挑選存在著主觀上的錯誤和不足。如能進一步根據(jù)不同農(nóng)作物的生長特點構(gòu)建熟制標準曲線，應(yīng)該可以使本方法得到更好的應(yīng)用； NDVI時間序列數(shù)據(jù)的質(zhì)量始終是其應(yīng)用的一個瓶頸。尤其在中國南方地區(qū)，受大氣和云的影響過于頻繁，造成部分地區(qū)的NDVI序列無法獲取到明顯的生長季變化特征，也很難平滑恢復(fù)或是模擬，給復(fù)種指數(shù)的提取帶來了困難。,謝謝！,,
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