| 【中文题名】 | 基于多源数据复合分析的作物遥感识别方法研究 |
| 【英文题名】 | Multi-source Data Combination Analyzing Based Crop Discrimination Method Using RS |
| 【学科专业】 | 农业机械化工程 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2004-7-19 |
| 【中关键词】 | RS,GIS,作物识别,背景数据库,多源数据复合分析, |
| 【英关键词】 | RS,GIS,Crop discrimination,background database,Multi-source data combining analyse, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>遥感技术>遥感技术的应用>> |
| 【论文摘要】 |
作物遥感识别是农情遥感监测的关键。本文通过对国内外运行化农情遥感监测方法的分析。设计并建立了农情遥感监测背景数据库，研究了多时相、多源数据复合分析方法，开发了作物遥感识别运行化技术体系。通过对黄淮海区试验，结果表明，该方法可以显著提高作物遥感识别精确度，改进工作效果，提高工作效率，适用于农业部的农情遥感监测运行系统。
本项研究建立的以作物遥感识别为主要目标的全面、系统的海量数据库，分为空间数据库和属性数据库两部分。空间数据包括多时相遥感(RS)影像、地理基础和专题地图、基于GPS的田间作业数据等，属性数据包括农业统计、地面监测数据等。以系统管理为核心功能，以数据采集、编辑、检索等为扩展功能的数据库可为运行化作物遥感识别提供强大的工作平台和快速、全面、可靠的数据支持。本项研究设计的空间数据库和属性数据库设计规范是背景数据库设计的核心，具有普遍意义。
本项研究筛选出了构成运行化作物遥感识别技术体系的一系列数据复合分析方法，包括GPS、GIS数据以及其它田间作业信息与RS数据之间的复合，确立解译标志和划分作业区；RS数据之间的复合，进行图像增强，改善非监督分类效果；GIS数据之间... |
| 【论文题纲】 |
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第一章 绪论 |
8-19 |
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1.1 立题背景和研究意义 |
8-10 |
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1.2 国内外研究进展 |
10-14 |
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1.3 问题与分析 |
14-16 |
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1.4 研究目标 |
16 |
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1.5 研究内容 |
16-17 |
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1.6 研究方法 |
17-19 |
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第二章 背景数据库 |
19-40 |
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2.1 目标与需求分析 |
19-20 |
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2.2 功能设计 |
20-32 |
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2.3 数据源分析 |
32-34 |
|
2.4 信息分类编码体系 |
34-37 |
|
2.5 统计数据处理 |
37-39 |
|
2.6 小结 |
39-40 |
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第三章 数据复合分析 |
40-56 |
|
3.1 复合分析的概念 |
40 |
|
3.2 遥感数据之间的复合 |
40-49 |
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3.3 遥感数据与GIS数据复合 |
49 |
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3.4 遥感数据与GPS数据复合 |
49-51 |
|
3.5 GIS数据之间复合 |
51-53 |
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3.6 GIS数据与属性数据复合 |
53-54 |
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3.7 小结 |
54-56 |
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第四章 作物识别精确度-小地物问题研究 |
56-63 |
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4.1 小地物问题提出 |
56 |
|
4.2 小地物对作物遥感识别及面积监测的影响 |
56-58 |
|
4.3 双重抽样 |
58 |
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4.4 田间试验 |
58-60 |
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4.5 基于背景数据库的小地物抽样方法 |
60-61 |
|
4.6 小结 |
61-63 |
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第五章 运行化的作物遥感识别技术流程 |
63-74 |
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5.1 应用背景数据库提取和处理数据 |
63-64 |
|
5.2 田间作业 |
64-71 |
|
5.3 数据复合分析 |
71-72 |
|
5.4 技术流程图 |
72-73 |
|
5.5 作物遥感识别精确度--小地物问题分析 |
73 |
|
5.6 小结 |
73-74 |
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第六章 黄淮海区作物遥感识别 |
74-87 |
|
6.1 试验区概况 |
74-78 |
|
6.2 试验方法 |
78-82 |
|
6.3 试验结果 |
82-83 |
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6.4 试验结果分析 |
83-86 |
|
6.5 小结 |
86-87 |
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第七章 结论 |
87-89 |
|
7.1 本项研究的主要结论 |
87 |
|
7.2 本项研究的特色 |
87 |
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7.3 问题讨论与展望 |
87-89 |
|
致谢 |
89-90 |
|
参考文献 |
90-93 |
|
附录 |
93-108 |
|
1 背景数据库数据字典及其目录 |
93-100 |
|
2 田间作业记录及数据处理有关内容 |
100-105 |
|
3 黄淮海区试验区作物遥感识别结果表 |
105-108 |
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作者简介 |
108 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389222 |
