喀斯特山区耕地SAR时序响应机制与地块种植特征识别研究

来源 :贵州师范大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xypcs
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面对山地精准农业信息化监测的需求日益迫切,传统农业遥感调查手段难以满足精细化农业信息获取需求,同时喀斯特山区复杂地表环境和气候环境对传统农业遥感监测带来难以克服的巨大挑战。随着微波遥感技术的发展,合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)为多云雨区农业遥感监测带来新的契机,但复杂的成像机理导致SAR影像信噪比低、表达能力弱的特点,成为目前利用SAR开展农业遥感监测普遍存在的问题。针对喀斯特山区农业遥感三大难题,基于遥感信息图谱理论的多源遥感时空协同方法将成为山区复杂环境农业遥感监测的有效方案。具体表现为,利用少量的高空间分辨率光学遥感影像建立一套标准的空间“图”基准框架,运用SAR遥感提供的高时间分辨率,以及目标地物的表型几何信息建立一套蕴含时变纹理的时序“谱”信息,结合地面无人机遥感提供的精准样本信息,充分发挥多源遥感数据的各自优势。基于地块空间“图”约束时间序列“谱”的多源遥感时空协同的思路,本文旨在提供一套面向地块尺度的山区耕地种植特征信息获取和识别方法,包括地块尺度农作物生长SAR纹理响应关系和物候特征的提取,以及农作物种植类型和耕地状态识别,以期为喀斯特山区农业精准化监测提供科学支撑。在理论研究方面,利用地块空间“图”约束时间序列“谱”的多源遥感时空协同的思路是本研究的理论方法指导,其可行性对后续研究具有重要支撑作用。因此,本文利用空间分异性理论和地理探测器方法,证明了基于标准空间“图”框架,耕地地块尺度约束能够提高SAR影像的表达能力;同时,在时间“谱”信息的表达能力上,基于地块约束的耕地时间分异性得到了大幅度提升。说明遥感信息“图-谱”理论支撑下,多源遥感时空协同的方案理论上可以较好解决喀斯特山区复杂成像环境下农业遥感精准监测问题,该结论为基于地块尺度的农作物类型判别和耕地状态信息提取提供理论方法支撑。在数据挖掘方面,运用SAR遥感影像获取高频的耕地时序观测数据,针对地块尺度的农作物生长过程时序特征响应机制问题,重点构建了基于影像空间关系的纹理时间序列,利用多参数、多纹理、多空间方向构成多维特征集合,通过机器学习方法筛选优势参数组合,进一步分析了在地块内部空间,农作物生长引发的冠层结构变化与SAR纹理的响应机制。结果表明,SAR纹理随着农作物从发芽到成熟的生长过程,反映了耕地由裸土—裸土和植被—植被冠层的变化规律;在不同农作物之间,纹理的响应特征和响应时间点不同,说明了SAR纹理时序特征能够较好反映耕地农作物生长情况,并且农作物生长过程SAR纹理的响应规律及其对应的关键时间点的识别,可以为基于地块尺度的农作物类型判别、物候特征识别和耕地状态信息提取提供方法支撑。在应用探索方面,针对面向地块尺度的耕地种植特征识别问题,在农作物生长过程SAR纹理响应规律基础上,进一步发展了时空协同的耕地农作物种植类型判别、物候信息提取、耕地状态识别方法。结合高空间分辨率光学遥感影像提供的精确耕地边界,运用地块尺度SAR纹理时间序列挖掘不同农作物种植、生长、收割等关键时点的变化响应机制。研究发现在农作物生长过程中耕地纹理的均质的状态,与翻耕/休耕时的纹理杂乱状态,在时序曲线上呈现翻耕/休耕时的较高值与生长时的较低值共同构成了“U”型或“W”型的响应机制,并重建了SAR纹理时间序列曲线。进一步结合曲线变化特征和时间点,判别农作物种植类型、提取农作物物候特征,并且开展地块尺度耕地状态识别、推测耕地种植制度,并探索耕地“非农化”和“非粮化”信息的提取和分析。论文在遥感信息“图-谱”理论的理论基础上,论证时空协同思路方法应用在喀斯特山区地表复杂、气候复杂以及SAR影像成像机理复杂的三大复杂环境下的优势性,构建了突出SAR影像特征的纹理时间序列,分析了农作物生长过程的响应关系,发展了基于地块尺度SAR纹理时序特征的农作物种植类型判别和物候信息提取方法,实现了耕地状态的监测和种植制度的提取,为喀斯特山区复杂环境下农业精准化遥感监测与农业信息化提供了理论与方法支撑。
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