作物水分生产率及种植适宜度的遥感评价方法
发布时间：2023-05-25 03:50
干旱区农业生产依赖于灌溉。在灌溉可用水量不断减少的背景下,作物水分生产率的定量评价是提高干旱区作物产量、保障粮食安全的基础。本文以我国干旱区最大的灌区—内蒙古河套灌区为典型区,将遥感数据和田间调查、实测数据相结合,通过建立灌区遥感蒸散发模型、作物分布识别模型及估产模型,对灌区主要作物水分生产率及种植适宜度进行评价,并在不同优化目标和尺度下对灌区主要作物种植分布进行优化。首先利用环境一号(HJ-1A/1B)卫星数据反演得到的空间分辨率为30 m的归一化植被指数(NDVI)序列,建立了基于植被指数与物候指数特征空间的作物识别模型,对2009至2015年河套灌区主要作物(玉米和向日葵)的种植分布进行识别。结果表明识别效果较好,验证点的总体精度达到70%以上,与统计面积的相对误差小于15%。在作物分布识别的基础上,利用随机森林(RF)回归算法,建立了基于植被指数与物候指数的作物估产模型,对河套灌区玉米和向日葵的多年产量分布进行估算。结果表明,玉米的最优估产因子为第120到210天、时间间隔为10天的NDVI时间序列,而向日葵则为NDVI和物候特征值的组合;RF估产模型可以较好地估算作物产量,玉...
【文章页数】：126 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 作物种植分布遥感识别
1.2.2 作物产量估算
1.2.3 作物耗水估算
1.2.4 作物水分生产率及种植适宜度评价
1.2.5 作物种植结构优化
1.2.6 以往研究存在的主要问题
1.3 本文的研究内容与方法
第2章 基于高分辨率遥感影像的主要作物识别方法及应用
2.1 概述
2.2 研究区域与数据来源
2.2.1 研究区域
2.2.2 采样和验证数据
2.2.3 卫星数据及数据预处理
2.2.4 其他辅助数据
2.3 基于植被指数与物候指数特征空间的作物识别模型
2.3.1 植被指数与物候指数特征值的提取
2.3.2 作物识别的特征椭圆模型
2.4 结果与讨论
2.4.1 不同作物分类模型识别结果对比分析
2.4.2 最优作物分类模型识别结果分析
2.4.3 灌区玉米和向日葵的时空分布
2.5 本章小结
第3章 基于随机森林算法的主要作物估产模型及应用
3.1 概述
3.2 数据与方法
3.2.1 数据来源
3.2.2 数据处理及模型输入的确定
3.2.3 随机森林算法
3.2.4 模型率定及验证
3.3 结果与讨论
3.3.1 像元尺度的RF估产模型率定
3.3.2 县级尺度的RF估产模型验证
3.3.3 作物产量的时空分布
3.4 本章小结
第4章 遥感蒸散发和大气边界层耦合模型的构建及应用
4.1 概述
4.2 模型建立与求解
4.2.1 混合双源遥感蒸散发模型(HTEM)
4.2.2 大气边界层(ABL)时间积分子模型
4.2.3 HTEM-ABL耦合模型的求解
4.2.4 瞬时蒸散发的升尺度
4.2.5 HTEM-ABL模型的验证方法
4.3 数据来源
4.4 结果与讨论
4.4.1 HTEM-ABL模型的验证
4.4.2 模型估算气温的时空分布
4.4.3 灌区蒸散发和蒸腾比例的时空分布
4.4.4 农田蒸散发和蒸腾量的分析
4.4.5 其他土地利用类型蒸散发和蒸腾量的分析
4.5 本章小结
第5章 像元尺度下灌区作物水分生产率及种植适宜度评价
5.1 概述
5.2 研究方法
5.2.1 基于NDVI时间序列的作物生育期确定
5.2.2 作物水分生产率估算
5.2.3 作物种植适宜度指数构建及种植结构优化
5.3 结果与讨论
5.3.1 玉米和向日葵生育期估算值的验证
5.3.2 模型估算ET的验证及主要作物生育期内耗水量分析
5.3.3 灌区玉米和向日葵水分生产率的空间分布
5.3.4 灌区玉米和向日葵的种植适宜度评价
5.3.5 基于作物种植适宜度的灌区玉米和向日葵种植分布优化
5.4 本章小结
第6章 不同目标下灌区主要作物种植分布优化
6.1 概述
6.2 数据与方法
6.2.1 作物种植结构优化模型的建立与求解
6.2.2 数据来源及处理
6.3 结果与讨论
6.3.1 县级尺度下玉米和向日葵种植结构优化结果
6.3.2 3000m网格尺度下玉米和向日葵种植结构优化结果
6.3.3 300m网格尺度下玉米和向日葵种植结构优化结果
6.3.4 作物种植结构优化前后灌区经济效益及作物耗水量的比较
6.4 本章小结
第7章 总结与展望
7.1 主要研究成果
7.2 主要创新点
7.3 研究中的不足与展望
参考文献
致谢
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果
本文编号：3822877
【文章页数】：126 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 作物种植分布遥感识别
1.2.2 作物产量估算
1.2.3 作物耗水估算
1.2.4 作物水分生产率及种植适宜度评价
1.2.5 作物种植结构优化
1.2.6 以往研究存在的主要问题
1.3 本文的研究内容与方法
第2章 基于高分辨率遥感影像的主要作物识别方法及应用
2.1 概述
2.2 研究区域与数据来源
2.2.1 研究区域
2.2.2 采样和验证数据
2.2.3 卫星数据及数据预处理
2.2.4 其他辅助数据
2.3 基于植被指数与物候指数特征空间的作物识别模型
2.3.1 植被指数与物候指数特征值的提取
2.3.2 作物识别的特征椭圆模型
2.4 结果与讨论
2.4.1 不同作物分类模型识别结果对比分析
2.4.2 最优作物分类模型识别结果分析
2.4.3 灌区玉米和向日葵的时空分布
2.5 本章小结
第3章 基于随机森林算法的主要作物估产模型及应用
3.1 概述
3.2 数据与方法
3.2.1 数据来源
3.2.2 数据处理及模型输入的确定
3.2.3 随机森林算法
3.2.4 模型率定及验证
3.3 结果与讨论
3.3.1 像元尺度的RF估产模型率定
3.3.2 县级尺度的RF估产模型验证
3.3.3 作物产量的时空分布
3.4 本章小结
第4章 遥感蒸散发和大气边界层耦合模型的构建及应用
4.1 概述
4.2 模型建立与求解
4.2.1 混合双源遥感蒸散发模型(HTEM)
4.2.2 大气边界层(ABL)时间积分子模型
4.2.3 HTEM-ABL耦合模型的求解
4.2.4 瞬时蒸散发的升尺度
4.2.5 HTEM-ABL模型的验证方法
4.3 数据来源
4.4 结果与讨论
4.4.1 HTEM-ABL模型的验证
4.4.2 模型估算气温的时空分布
4.4.3 灌区蒸散发和蒸腾比例的时空分布
4.4.4 农田蒸散发和蒸腾量的分析
4.4.5 其他土地利用类型蒸散发和蒸腾量的分析
4.5 本章小结
第5章 像元尺度下灌区作物水分生产率及种植适宜度评价
5.1 概述
5.2 研究方法
5.2.1 基于NDVI时间序列的作物生育期确定
5.2.2 作物水分生产率估算
5.2.3 作物种植适宜度指数构建及种植结构优化
5.3 结果与讨论
5.3.1 玉米和向日葵生育期估算值的验证
5.3.2 模型估算ET的验证及主要作物生育期内耗水量分析
5.3.3 灌区玉米和向日葵水分生产率的空间分布
5.3.4 灌区玉米和向日葵的种植适宜度评价
5.3.5 基于作物种植适宜度的灌区玉米和向日葵种植分布优化
5.4 本章小结
第6章 不同目标下灌区主要作物种植分布优化
6.1 概述
6.2 数据与方法
6.2.1 作物种植结构优化模型的建立与求解
6.2.2 数据来源及处理
6.3 结果与讨论
6.3.1 县级尺度下玉米和向日葵种植结构优化结果
6.3.2 3000m网格尺度下玉米和向日葵种植结构优化结果
6.3.3 300m网格尺度下玉米和向日葵种植结构优化结果
6.3.4 作物种植结构优化前后灌区经济效益及作物耗水量的比较
6.4 本章小结
第7章 总结与展望
7.1 主要研究成果
7.2 主要创新点
7.3 研究中的不足与展望
参考文献
致谢
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果
本文编号：3822877
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