融合物候知识和多时相遥感的冬小麦种植面积提取.docxVIP

毕业设计（论文）

PAGE

1-

毕业设计（论文）报告

题目：

融合物候知识和多时相遥感的冬小麦种植面积提取

学号：

姓名：

学院：

专业：

指导教师：

起止日期：

融合物候知识和多时相遥感的冬小麦种植面积提取

摘要：本文针对冬小麦种植面积的提取问题，融合了物候知识和多时相遥感技术。通过分析物候信息与遥感影像的特征，提出了一种基于融合物候知识和多时相遥感的冬小麦种植面积提取方法。首先，基于气象数据，提取了冬小麦的关键物候期；其次，利用多时相遥感影像，提取了冬小麦的生长季信息；最后，结合物候期和遥感影像特征，构建了冬小麦种植面积提取模型。实验结果表明，该方法具有较高的精度和可靠性，为冬小麦种植面积的监测和管理提供了有力支持。

随着我国农业现代化进程的加快，精准农业已成为农业发展的必然趋势。冬小麦作为我国重要的粮食作物之一，其种植面积的监测与管理对于保障粮食安全具有重要意义。然而，传统的冬小麦种植面积提取方法往往依赖于地面调查或遥感影像的光谱信息，存在精度较低、成本较高的问题。近年来，随着遥感技术和地理信息系统的发展，基于遥感影像的冬小麦种植面积提取方法逐渐成为研究热点。物候知识作为一种重要的时间信息，对于冬小麦的生长和发育具有重要意义。本文将物候知识与多时相遥感技术相结合，以提高冬小麦种植面积提取的精度。

一、1.物候知识与遥感影像分析

1.1物候信息的提取

(1)物候信息的提取是冬小麦种植面积监测与管理的重要基础。在提取过程中，我们首先收集了大量的气象数据，包括温度、降水、光照等关键指标。通过对这些数据的分析，我们确定了冬小麦的生长关键时期，如播种期、拔节期、抽穗期和成熟期。这些关键时期对于冬小麦的生长和发育至关重要，同时也是冬小麦种植面积提取的关键节点。

(2)在物候信息的提取过程中，我们采用了多种数据融合技术。首先，我们对气象数据进行预处理，包括数据清洗、插值和校正，以确保数据的准确性和可靠性。然后，结合遥感影像的时间序列分析，提取出与冬小麦生长周期相对应的光谱、纹理和结构信息。这些信息经过特征提取和筛选后，形成了一个综合的物候信息集，为后续的冬小麦种植面积提取提供了丰富的数据支持。

(3)为了提高物候信息提取的准确性和稳定性，我们对提取方法进行了优化。具体来说，我们采用了自适应阈值分割和模糊C均值聚类算法对遥感影像进行处理，以实现不同物候阶段的分割。同时，结合气象数据与遥感影像特征，构建了基于支持向量机的分类模型，对提取的物候信息进行精确分类。通过这些优化措施，我们显著提高了物候信息的提取精度，为冬小麦种植面积的准确监测和管理奠定了坚实基础。

1.2遥感影像特征提取

(1)遥感影像特征提取是冬小麦种植面积提取的核心步骤。在提取过程中，我们主要考虑了光谱、纹理和结构三个方面的特征。以2019年某地区冬小麦遥感影像为例，我们首先利用高光谱影像提取了冬小麦在不同生长阶段的光谱特征，包括反射率、植被指数等，这些特征能够有效反映冬小麦的生长状况和生物量。

(2)在纹理特征提取方面，我们采用了灰度共生矩阵（GLCM）和局部二值模式（LBP）等方法。以同一地区为例，通过对遥感影像进行GLCM分析，提取了对比度、能量、相关性和均匀度等纹理特征，这些特征有助于区分冬小麦与其他地物。此外，通过LBP算法提取的特征进一步增强了冬小麦区域的纹理信息，提高了分类精度。

(3)结构特征提取主要关注遥感影像的几何形状和空间分布。我们采用形态学运算和区域生长算法对冬小麦区域进行分割，提取出冬小麦地块的边界、面积和形状等结构特征。以2018年某地区冬小麦遥感影像为例，通过对提取的结构特征进行分析，我们发现冬小麦地块的形状和分布具有一定的规律性，这为后续的冬小麦种植面积提取提供了重要依据。此外，我们还结合了气象数据，通过建立冬小麦生长模型，进一步优化了遥感影像特征提取的效果。

1.3物候知识与遥感影像的融合

(1)物候知识与遥感影像的融合是提高冬小麦种植面积提取精度的重要途径。以某地区2018年冬小麦为例，我们首先基于气象数据确定了冬小麦的关键物候期，包括播种期、拔节期、抽穗期和成熟期。接着，我们利用多时相遥感影像提取了冬小麦的生长季信息，包括叶面积指数、生物量等指标。

(2)在融合过程中，我们采用了一种基于加权平均的方法，将物候信息和遥感影像特征进行整合。具体来说，我们对每个物候期对应的遥感影像特征进行了加权，权重值根据该物候期在冬小麦生长周期中的重要性来确定。例如，在拔节期，叶面积指数和生物量的权重较高，而在成熟期，则更关注植被指数和反射率。通过这种融合方法，我们得到了一个综合的冬小麦特征向量。

(3)为了验证融合效果，我们对融合后的特征向量进行了分类实验。实验结果显示，融