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面向对象的时序极化SAR农作物轮作非监督变化检测方法研究

面向对象的时序极化SAR农作物轮作非监督变化检测方法研究

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作者：叶家伟中南大学

学位级别：硕士

农作物轮作是指在同一田块上有计划地按顺序轮换种植不同类型的作物或轮换采用不同类型的复种形式的种植方式,由于其具有增加作物产量、改良土壤质量以及防治病虫害等诸多优点而受到政府的政策补贴。监测作物种植模式、绘制作物轮作地... 详细信息

农作物轮作是指在同一田块上有计划地按顺序轮换种植不同类型的作物或轮换采用不同类型的复种形式的种植方式,由于其具有增加作物产量、改良土壤质量以及防治病虫害等诸多优点而受到政府的政策补贴。监测作物种植模式、绘制作物轮作地图有利于农业专业人员在农业管理中的日常决策,同时也能为政府轮作补贴政策提供参考。作为一种时序累积变化的现象,农作物轮作可利用变化检测的手段进行监测。极化SAR(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,Pol SAR)是一种具有全天时全天候成像的主动式微波雷达成像技术,具有一定的穿透性、能够持续稳定地获取时序大范围影像数据,同时由于还可以接收和发射不同组合方式的极化回波,使得其对地表反射体的介电属性、形态结构等较为敏感,这些均使得极化SAR技术已成为变化检测常用的遥感监测手段之一。此外,对象级极化SAR图像处理由于可以提高图像处理效率、降低SAR影像斑点噪声的影像而广泛受到国内外学者的认可和研究。然而,传统基于极化SAR影像的对象级变化检测方法存在以下三个关键问题:1)传统的时序极化SAR影像超像素生成方法未顾及图像场景的异质性,无法自适应地确定极化相似度和空间相似度的权重,难以在不同图像场景下生成效果良好的图像同质块,超像素分割精度较低,进而降低了后续对象级变化检测的精度。2)像素级变化检测方法和传统的对象级检测方法虽然在细节处理和边界保持方面能够表现出较好的优势,但是未顾及图像像素之间和超像素对象之间的空间领域关系,检测结果中存在一定的椒盐现象,难以检测到空间上连续的变化区域,限制了轮作检测结果的效果和精度。3)双时相变化检测方法和传统的时序变化检测方法无法充分利用时序数据中丰富的物候信息,不能同时联合时域空域特征进行非监督变化检测,难以消除由物候不确定性而带来的“同物异谱”的检测误差,从而导致轮作检测结果精度较低。针对上述关键问题,本文主要开展以下三部分研究,构建基于时序极化SAR影像的对象级农作物轮作非监督变化检测的完整体系,服务于农作物轮作快速及时监测的重大应用需求。本文的主要研究创新和贡献如下:(1)提出了一种基于简单线性迭代聚类模型(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)的时序极化SAR图像自适应超像素生成方法,利用基于多时相极化SAR边缘检测的同质性测度因子来自适应平衡极化距离和空间距离的权重关系,从而自适应地生成时序上统一的超像素结果。首先联合多个时相的极化协方差矩阵,基于Wishart分布计算时序极化SAR相似性距离;然后利用多时相极化SAR数据进行梯度计算,检测图像边缘;最后提出一种基于多时相极化SAR边缘检测的同质性测度因子,用于自适应平衡极化距离和空间距离的权重关系。本文使用8景Radarsat-2全极化SAR影像和8景Sentinel-1双极化SAR影像,从可视化效果和定量精度两个方面评价方法有效性。相关结果表明,本文方法优于单时相极化SAR超像素生成方法和现有的多时相极化SAR超像素方法,生成的超像素能够有效贴合研究区域地块边界,是一种有效的超像素生成方法。(2)提出了一种基于概率松弛模型(Probabilistic Label Relaxation,PLR)的双时相极化SAR对象级农作物轮作非监督变化检测方法,通过充分利用图像像素间及对象间的空间上下文邻域关系,检测出了空间上连续的轮作区域,提高了轮作变化检测的精度。首先基于似然比检验距离(Likelihood Ratio Test,LRT)生成变化差异图,随后利用最大类间方差法(Maximum between-class Variance,OTSU)进行阈值分割,得到像素级轮作变化检测结果。然后利用本文提出的多时相自适应超像素生成方法生成时序上统一的超像素结果,并基于超像素结果统计每个超像素变化的概率,最后利用PLR模型对各个超像素的轮作概率进行迭代计算,得到对象级农作物轮作变化检测结果。本文使用5组不同物候期的双时相Sentinel-1双极化SAR影像进行实验,并利用人工实地勘察的轮作样本对结果进行精度评定。实验结果显示对象级的轮作检测结果精度优于像素级,基于PLR模型的对象级检测结果精度优于基于最大投票结果的,这表明利用空间上下文信息有利于提高变化检测结果的精度,相比于传统的最大投票方法,PLR模型更加充分地利用了空间领域信息。(3)提出了一种基于变化检测矩阵的时序极化SAR对象级农作物轮作变化检测方法,采用非监督的方式同时联合时域空域特征对地物在时序上发生的累积变化进行了探测和分析,极大地提高了农作物轮作变化检测的效果和精度。一方面,基于LRT距离构建变化检测矩阵用以对原始时序数据进行时序滤波。然后,基于时序滤波后的数据构建变化检测差异矩阵,利用信息熵

关键词：极化合成孔径雷达超像素分割变化检测农作物轮作变化检测矩阵时序滤波

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流域农业径流月产污模拟研究——以东苕溪为例

流域农业径流月产污模拟研究——以东苕溪为例

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作者：刘奇浙江大学

学位级别：硕士

近年来,人们逐渐意识到,非点源污染尤其是农业非点源污染,逐渐成为影响流域水质的重要因素。文献报道,农业非点源排放的总氮、总磷已经分别占我国水体总排放量的81%和93%。与主要来自工业和生活污水集中排放的点源不同,农业非点源影响... 详细信息

近年来,人们逐渐意识到,非点源污染尤其是农业非点源污染,逐渐成为影响流域水质的重要因素。文献报道,农业非点源排放的总氮、总磷已经分别占我国水体总排放量的81%和93%。与主要来自工业和生活污水集中排放的点源不同,农业非点源影响因子复杂多样,污染来源分散、多样,形成过程随机性大,这些特点增加了对其进行综合评估和综合控制的难度。国内外研究者在农业径流污染排污机制、影响因素和污染危害等方面已经取得一定进展。许多学者考虑到农业非点源特异性特点,提出了一些符合特定流域的农业面源水污染物估算模型,其中用到最多的是输出系数模型,在改进初期应用存在的缺陷后,进一步研究与发展了该模型。传统输出系数模型未考虑作物轮作和降雨量浮动等因素,在进行农业径流污染负荷估算时精度较低。本研究在前人研究基础上,以东苕溪流域内氮磷月产污量为研究对象,采用改进的输出系数模型进行模拟研究。在研究过程中,充分考虑了东苕溪流域不同作物轮作对产污的影响,利用MM5模型重现研究区域降水情况,并综合考虑了其他地理因素,如土壤类型、作物类型等,对输出系数进行修正。在分析污染物的时空分布特征后,本研究采用SPSS分析了模型计算结果与实际监测浓度值之间的相关性。本研究旨在全面科学地评价农业径流污染排放现状,为流域内非点源污染控制提供理论和实践依据,为后期更深入的研究提供新思路。本研究拟合了TN、TP的模型模拟值与实际浓度监测值的月变化趋势的相关性。以TN为例,TN估算值与实际浓度监测值Pearson系数为0.796,显著性P为0.001作物土地利用比例,控制蔬菜瓜果及水稻的污染物排放量。

关键词：农业面源东苕溪流域氮磷农作物轮作输出系数模型

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长三角夏季地表热环境的昼夜和季节内变化及其对气温日较差的影响研究

长三角夏季地表热环境的昼夜和季节内变化及其对气温日较差的影响...

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作者：张曼玉南京信息工程大学

学位级别：硕士

研究长三角地区地表热环境和气温日较差对理解区域和城市气候变化归因、影响和应对均具有重要科学意义和现实应用价值。本文将研究区域选为长三角地区(YRD)的三省一市分为三个子区域:长三角北部子区域(NYRD)、长三角南部子区域(SYRD)和... 详细信息

研究长三角地区地表热环境和气温日较差对理解区域和城市气候变化归因、影响和应对均具有重要科学意义和现实应用价值。本文将研究区域选为长三角地区(YRD)的三省一市分为三个子区域:长三角北部子区域(NYRD)、长三角南部子区域(SYRD)和位于长三角中部的城市群子区域(MYRD),基于2013-2017年的多源卫星数据,利用GIS技术和机器学习模型,对长三角地区夏季地表热环境的时空分布特征及其与气温日较差的变化关系进行了系统研究,主要结论如下:(1)NYRD地区的气温日较差季节内变化特征比较显著:6月平均值为8.6℃,7月和8月分别下降至7.4℃和7.6℃,主要受到农作物轮作引起的夜间地表温度和最低气温的季节内变化调节作用。(2)MYRD地区的夏季气温日较差季节内变化不显著:6月平均值为7.0℃,7月和8月分别上升至7.8℃和7.6℃,主要是由于该地区整个夏季一直有比较稳定的地表热环境和较高的人为热排放通量而导致地表温度和最低气温季节内变化不大。(3)SYRD地区的气温日较差季节内变化特征也较明显:6月平均值为7.4℃,7月和8月分别上升至9.4℃和9.0℃,主要受到日照时数和最高气温的季节内变化调节作用。总的来看,尽管气温变化主要受到太阳辐射变化的影响,但城市化和农业生产等人类活动对夏季长三角地区气温日较差的调节作用同样不容忽视。

关键词：长三角热环境气温日较差季节内变化农作物轮作人为热

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