【摘 要】
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为实现区域尺度上对作物整体长势的实时、无损监测,本文以2012年6月-7月在黑河流域开展的大型星-机-地遥感综合试验获取的CASI航空观测数据及地面实测数据为主要数据源,以eCo
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为实现区域尺度上对作物整体长势的实时、无损监测,本文以2012年6月-7月在黑河流域开展的大型星-机-地遥感综合试验获取的CASI航空观测数据及地面实测数据为主要数据源,以eCognition影像处理软件为平台,利用多尺度分割技术对高光谱遥感影像进行信息提取,进而对长势参数LAI、Cab、N进行反演研究,旨在探讨和分析面向对象的多尺度分割对高光谱遥感作物长势参数反演的影响,以求从理论和方法上获得有关高光谱数据农业应用的一点新成果和经验。本文主要围绕以下三点进行深入探讨研究：首先,基于面向对象的多尺度分割技术,结合目视解译和逐步试错法,并在相对区域重叠度的评价指标下筛选出最优分割尺度参数,即各个波段的权重因子为1,形状因子权重为0.4,紧密度为0.5,分割尺度大小为70。其次,在综合考虑CASI影像特征和以往研究的基础上,对作物长势参数与植被指数进行统计描述及相关性分析,建立由反演能力及其稳定性均较好的植被指数组成的多元线性遥感估测模型。最后,根据面向对象多尺度分割后影像的特点,结合符合研究区实际情况的作物长势参数反演模型,对研究区以两种实验方案即影像的先分割再反演方法和先反演再分割方法进行对比分析研究,实现了区域尺度上作物整体长势的遥感监测。研究结果表明：先分割后反演的结果优于先反演后分割方法,其LAI、Cab、N的模型估测精度不仅都达到了80%以上,而且决定系数R2也均通过了0.95可靠性水平的显著性检验,充分展示了面向对象多尺度分割技术应用于作物参数反演的独特优势,使得针对整体大田作物的反演结果更加客观、准确,具有普适性,实现了高光谱遥感影像对于大面积大区域的作物长势信息的有效提取。
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