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基于ESTARFM-ERDN模型的兴安盟粮食作物种植结构遥感提取研究

基于ESTARFM-ERDN模型的兴安盟粮食作物种植结构遥感提取研究

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作者：王文铭中国矿业大学

学位级别：硕士

兴安盟作为全国重要的粮食生产基地,在粮食安全保障工作中具有重要地位。为了满足重点研发专项“全球综合观测成果管理及共享服务系统关键技术”的子课题“粮食安全分析评估应用”(编号:2018YFB0505005-3,以下简称粮食安全子课题)的应... 详细信息

兴安盟作为全国重要的粮食生产基地,在粮食安全保障工作中具有重要地位。为了满足重点研发专项“全球综合观测成果管理及共享服务系统关键技术”的子课题“粮食安全分析评估应用”(编号:2018YFB0505005-3,以下简称粮食安全子课题)的应用需求,需要及时高效地获取粮食作物的种植结构。以统计数据为基础的常规方法,需要耗费大量的人力,时效性较差,而遥感技术提供了全新的提取方法。但是,遥感影像无法兼顾时空分辨率,因此需要进行时空融合,以获得具备高时空分辨率的影像数据,进而提高粮食作物种植结构提取的精度。不过,目前基于时空融合影像的粮食作物种植结构提取还存在一些不足。针对这些不足,本文的研究内容如下:(1)针对逐个像元处理的遥感影像融合算法耗时长的问题,基于深度学习模型训练完成后可以高效重复使用的特点,提出了一种基于改进的残差密集网络(Enhanced Residual Dense Network,ERDN)的遥感影像时空融合算法。该网络在残差密集网络(Residual Dense Network,RDN)的基础上添加了残差注意力模块组,使网络能够更好地学习影像的复杂特征信息。实验结果表明,借助深度学习模型可以减少融合所需的时间;改进后的模型在RMSE、EDGE、LBP三个指标上分别比次优的网络优化了0.00613、0.04578、0.20270。(2)针对高低分辨率影像之间分辨率差距过大,导致基于ERDN网络的影像融合算法存在纹理特征和边缘特征丢失的问题,提出了结合传统影像融合模型和深度学习模型的遥感影像时空融合模型ESTARFM-ERDN。首先利用增强型时空自适应反射率融合模型(Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model,ESTARFM),将Landsat影像与MODIS影像进行初步融合,缩小分辨率差距,然后再进行基于ERDN网络的遥感影像时空融合。实验结果表明,ESTARFM-ERDN模型依旧可以减少影像融合所需的时间,并且在AD、RMSE、LBP三个指标上分别比次优的模型优化了0.00316、0.00773、0.12699。(3)针对基于NDVI单一植被指数的粮食作物种植结构提取存在部分粮食作物之间区分度不足的问题,利用融合后的高时空分辨率影像,结合RVI、EVI、NDVI多种植被指数和物候信息,通过决策树分类获取了兴安盟主要粮食作物的种植结构。由于粮食安全子课题仅收集到2010年的相关数据,为了便于验证提取精度,本文以2010年兴安盟主要粮食作物种植结构为研究对象开展实验。实验结果表明,基于时空融合影像的提取结果的整体精度达到了88.76%,相较于基于低分辨率影像的提取结果和基于NDVI单一指数的提取结果的总体精度分别提升了6.65%、2.33%,较好地满足了粮食作物种植结构的监测需求。

关键词：时空融合 ESTARFM-ERDN 种植结构遥感提取兴安盟

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