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福建闽侯丘陵区农作物种植面积估算的最优抽样技术研究

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摘 要

ABSTRACT

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究综述

1.2.1 国外研究综述

1.2.2 国内研究综述

1.3 研究内容与技术路线

1.3.1 课题来源

1.3.2 研究内容

1.3.3 技术路线

2 研究方法

2.1 抽样调查基本概念和步骤

2.1.1 抽样调查基本概念

2.1.2 抽样调查设计步骤

2.2 传统抽样方法

2.2.1 简单随机抽样

2.2.2 系统抽样

2.2.3 分层抽样

2.3 空间抽样方法

2.3.1 空间随机抽样

2.3.2 空间系统抽样

2.3.3 空间分层抽样

2.4 空间自相关

2.5 面向对象分类法

2.6 模拟退火优化算法

3 研究区概况及研究数据

3.1 研究区概况

3.1.1 地理位置

3.1.2 地貌气候特征

3.1.3 农业经济概况

3.2 研究区数据

3.2.1 遥感数据

3.2.2 野外调查数据

3.2.3 其他数据

3.3 遥感数据预处理

3.3.1 辐射定标

3.3.2 大气校正

3.3.3 几何精校正

3.3.4 图像融合及裁剪

4 农作物种植面积遥感信息提取

4.1 多尺度影像分割

4.2 影像对象信息提取

4.3 分类精度评价

5 农作物种植面积估算的空间抽样方案设计

5.1 抽样框构建

5.2 抽样单元尺寸优选

5.3 空间抽样方法优选

5.4 基于模拟退火算法的最优路径选择

5.5 基于空间分层抽样的农作物种植面积估算

6 结论与展望

6.1 结论

6.2 创新点

6.3 展望

参考文献

攻读学位期间的学术论文与研究成果

致谢

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摘要

农业是我国国民经济的基础,准确及时地实现农作物种植面积的调查是国家制定粮食政策、确保粮食安全的前提。随着农作物种植面积遥感调查应用体系不断完善,遥感技术在农作物面积调查中被广泛应用。目前,大多数基于遥感的农作物种植面积研究主要集中在我国北方平原地区,而福建丘陵区相关研究并不多见。同时相关研究主要采用MODIS、Landsat等中低分辨率遥感数据,GF-1号、GF-2号等国产新型卫星数据的应用相对较少。 选取福建省闽侯县为研究区,以GF-1号遥感影像数据为主要数据源,综合应用遥感技术、抽样技术、模拟退火算法及空间自相关理论等,对研究区农作物种植面积进行抽样估算,从而确定适宜于研究区农作物种植面积的空间抽样方案,以期为福建丘陵区农作物种植面积空间抽样调查研究提供一定的科学参考。主要结论如下: (1)运用面向对象分类法对GF-1号遥感数据进行农作物种植面积信息提取,其总体分类精度高达92.70%,Kappa系数为0.9180。可见,基于面向对象分类法的影像对象信息提取能够有效地获取研究区农作物种植面积遥感识别数据。 (2)以正方形网格作为抽样单元基础形状,构建500m×500m、800m×800m、1000m×1000m、1200m×1200m、1500m×1500m、2000m×2000m、2500m×2500m、3000m×3000m等8种遥感抽样框,比较8种遥感抽样框空间自相关指数和农作物种植面积变动系数,选取1500m×1500m作为最优抽样单元尺寸。 (3)采用传统抽样方法及空间抽样方法对研究区农作物种植面积进行抽样。与其他抽样方法相比,空间分层抽样方法的相对误差为3.86%,变异系数为6.03%。抽样成本为6.03,农作物种植面积抽样效率最高。 (4)综合考虑估算精度、道路通达性和抽样调查成本,结合研究区交通路网矢量图,以野外调查路径最短为目标函数,利用模拟退火算法规划经过各个采样点的野外调查最优路线,从而在进行野外抽样调查时节省调查时间、降低调查成本。 (5)在空间分层抽样的基础上对修正后的农作物种植面积进行估算,研究区农作物种植面积为174142hm2。与2015年福州统计局调查统计结果相比,其估算精度达到94.78%,说明空间分层抽样方法对研究区农作物种植面积的抽样估算精度较高。

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