基于資源三號遙感影像的復雜山區(qū)套種煙草產量估測模型研究.pdf

1、煙草是由國家管控的特殊經濟作物，我國煙草領域施行統(tǒng)一領導和垂直管理的制度。依據(jù)相關規(guī)定，煙草的種植需由煙草主管部門實行統(tǒng)一的管理。煙田面積測量是監(jiān)控煙民實際移栽煙草數(shù)量和面積與合同簽訂株數(shù)、面積相符的重要手段。煙草遙感估產利用遙感影像進行煙草信息提取可以及時準確的獲得大面積煙草產量的相關動態(tài)數(shù)據(jù)，能做到不接觸、不破壞、簡單易行、高精度、時效性高和經濟可行。為生產管理部門及時、準確地掌握當年煙草生產形勢、調整煙草指導性種植計劃以及有關政策

2、執(zhí)行情況的評估等提供重要的參考依據(jù)，為煙草的科學研究和定量化管理奠定基礎。目前臨沂沂水縣仍采用人工實地測量的傳統(tǒng)方法獲取套種煙草面積，工作量大，耗時、耗力。遙感估產在煙草領域的研究較少?；谏綎|臨沂沂水縣研究區(qū)特殊的山地套種模式，利用ENVI5.1軟件處理資源三號2.1m全色影像和5.8m多光譜影像，以期獲得快捷、高精度的產量估測途徑。研究首先對影像進行大氣校正獲得真實的波譜值，導入1:10000DEM數(shù)據(jù)對影像進行正射校正以糾正地形起

3、伏引起影像上的誤差，采用GS影像融合的方法生成高精度多光譜影像。通過野外調查獲取代表性地面控制點（GCP）并采集其GPS等信息。利用面向對象分類方法，對影像進行智能化的分割和合并，以GCP的光譜、紋理和形狀屬性創(chuàng)建規(guī)則提取煙草面積。通過收集分析煙草有效的多光譜信息，結合實測產量數(shù)據(jù)分別構建煙草多光譜信息-煙草產量預測回歸模型，并對模型進行評價優(yōu)選。
　　本研究主要內容包括：⑴遙感影像的預處理可消除影像成像時由于各種因素導致的影像幾

4、何畸形、大氣消光、輻射量失真等現(xiàn)象。正射校正過程中添加1:10000DEM數(shù)據(jù)，可以很好的修正地形起伏引起的影像上的誤差。GS影像融合可結合資源三號影像高分和多光譜的雙重特性，保持光譜值的真實性。⑵面向對象特征地物提取效果遠遠優(yōu)于非監(jiān)督分類和決策樹分類。面向對象分類方法充分利用高分影像豐富的光譜、形狀、結構、紋理、相關布局以及影像中地物之間的上下文信息，可以顯著提高分類精度。影像分割和合并是面向對象特征地物提取的前提。分割合并尺度的設定

5、要根據(jù)實地考察資料和特征地物具體特點，經過大量的組合實驗最終選定最適分割合并尺度，才能使得分割后的煙草地塊既不破碎又不會與其他地物混合在一個對象內，獲得較好的效果。經過分類后處理提取的研究區(qū)煙草面積為14088.46hm2，分類精度高達94.63％。實用性較高。⑶通過煙草各波段和植被指數(shù)與煙草實際產量的相關分析得出：波段1、波段2和波段3與產量相關性較好；波段4、NDVI、DVI和RVI與產量的相關性均達到了顯著水平，其中NDVI和RV

6、I與產量相關性最好，分別為0.968和0.967。⑷研究建立了波段4、NDVI、DVI和RVI與煙草產量的遙感估產模型。各估產因子與產量的擬合程度不同，同一估產因子的采用不同的方程式的其擬合程度也會不同。NDVI與產量擬合性最高；band4與產量擬合性相對較差；DVI和RVI與產量擬合性居中。估產模型精度除波段4的預報精度為86.7％，植被指數(shù)的估測模型精度都高于90%。其中估產模型精度最高為NDVI，其模型精度為97.3%，RVI和D