【摘 要】
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冬小麦作为我国北方主要粮食作物之一,其长势、病虫害及种植面积等在很大程度上影响着国家的粮食安全。及时准确掌握冬小麦种植情况,密切关注各地冬小麦种植面积走势,对保证国内粮食供给、守住我国14亿人口粮安全底线,及早制定粮食政策、预防农作物灾害、发放农业补贴等具有重要意义。因遥感技术具有获取便捷、快速等特点,现已成为精细农业、智慧农业发展过程中一项十分重要的技术手段。但是利用遥感技术识别农作物通常面临诸
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冬小麦作为我国北方主要粮食作物之一,其长势、病虫害及种植面积等在很大程度上影响着国家的粮食安全。及时准确掌握冬小麦种植情况,密切关注各地冬小麦种植面积走势,对保证国内粮食供给、守住我国14亿人口粮安全底线,及早制定粮食政策、预防农作物灾害、发放农业补贴等具有重要意义。因遥感技术具有获取便捷、快速等特点,现已成为精细农业、智慧农业发展过程中一项十分重要的技术手段。但是利用遥感技术识别农作物通常面临诸多影响因素,研究者并未从改进数据质量、样本选取方法以及分类算法性能多方面进行系统化、精细化研究。针对上述问题,本文主要内容及结论如下:（1）针对影像数据质量影响识别精度的问题,充分挖掘Sentinel-2数据与Landsat8数据的优势,引入Sentinel-2数据的反射率、植被指数、纹理3类特征对Landsat8数据进行融合,使用定性评价与定量评价（均值、标准差、信息熵）相结合的评价方式,分析Gram-Schmidt（GS）、NNdiffuse Pan Sharpening（NN）、PC Spectral Sharpening（PC）融合效果。在纹理特征第一分量下使用NN融合方法的图像（NNTEXTURE1）信息熵为14.52,较Sentinel-2、Landsat8（30m）、Landsat8（15m）分别提高3.01、1.62、0.68,结果表明NN-TEXTURE1图像可充分结合两影像数据优势,实现数据质量提升。（2）针对样本选择方法影响冬小麦识别精度的问题,基于区域样本和端元样本两种样本选择方法,在马氏距离（Mahalanobis Distance Classification,MHDC）、最大似然法（Maximum Likelihood Classification,MLC）、最小距离法（Minimum Distance Classification,MMDC）、随机森林分类器（Random Forest Classification,RFC）、光谱角填图（Spectral Angle Mapper,SAM）与支持向量机（Support Vector Machine,SVM）6种传统监督学习分类算法、3组训练样本上进行实验,通过Kappa、总体精度（Overall Accuracy,OA）、用户精度（User Accuracy,UA）、产品精度（Product Accuracy,PA）、识别面积评价分类精度。实验结果表明:端元训练样本识别的冬小麦面积在47000～55000hm~2,区域训练样本识别的冬小麦面积在60000～69000hm~2,相比于官方统计数据58333hm~2,端元样本识别的冬小麦面积偏小,而区域样本识别的面积偏大。在区域样本下使用MLC算法Kappa为0.91,分类精度最高,识别面积为60747hm~2,与实际种植面积最为接近。（3）为提高小面积地块冬小麦识别精度,本文提出在U-net编码与解码部分加入多孔空间金字塔池化模块（Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP）并将所有普通卷积替代为空洞卷积（Dilated Convolution,DC）形成ASPP-U-net。实验结果表明:ASPPU-net的Kappa为0.93,比U-net、MLC分别提高0.01、0.02。与MLC进行制图对比分析,发现ASPP-U-net识别的冬小麦地块较MLC更为完整且边界更为清晰,能实现地块尺度的冬小麦精准识别。
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