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基于3S技术的棉花面积估测方法研究
引用本文:韩兰英,陈全功,韩涛,郭铌,张正偲. 基于3S技术的棉花面积估测方法研究[J]. 干旱区研究, 2008, 25(2): 207-211
作者姓名:韩兰英  陈全功  韩涛  郭铌  张正偲
作者单位:中国气象局兰州干旱气象研究所,中国气象局干旱气候变化与减灾开放实验室,甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室,甘肃,兰州,730020;兰州区域气候中心,甘肃,兰州,730020;兰州大学,甘肃,兰州,730000;兰州区域气候中心,甘肃,兰州,730020;中国气象局兰州干旱气象研究所,中国气象局干旱气候变化与减灾开放实验室,甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室,甘肃,兰州,730020;中国科学院,寒区旱区环境与工程研究所,甘肃,兰州,730000
基金项目:甘肃省自然科学基金项目(3ZS051-A25-010),中国气象局气象新技术推广项目(CMATG2007Z09),兰州区域气象中心遥感监测技术开发开放实验室项目,甘肃省气象局青年基金
摘    要:基于3S(遥感、地理信息系统和全球定位系统)技术的支持,以SPOT影像为信息源,结合GPS地面样方调查、地面定位数据分析以及其他资料进行试验区作物种植面积估测的综合研究。简述了样方的采集,影像的选取、合成和预处理,以及用GPS数据进行影像几何纠正的基本原理及其优点,重点研究了遥感分类中的非监督分类、监督分类中的最小距离法、最大似然法和马氏距离法4种方法及其在作物种植面积估测上的应用和精度。在样点调查与分类的基础上,通过对不同样区、不同时相遥感数据的解译、野外地面调查样方数据的统计,计算样区内作物种植面积,并以泽普县为例,利用抽样内推外延的方法,计算该县的棉花种植面积,作为研究成果推广的实践基础。

关 键 词:SPOT影像  遥感分类  3S技术  棉花  种植面积  泽普县  新疆
文章编号:1001-4675(2008)02-0207-05
收稿时间:2007-01-19
修稿时间:2007-05-10

Study on 3S-Based Estimation of Cotton-growing Area
HAN Lan-ying,CHEN Quan-gong,HAN Tao,GUO Ni,Zhang Zheng-cai. Study on 3S-Based Estimation of Cotton-growing Area[J]. Arid Zone Research, 2008, 25(2): 207-211
Authors:HAN Lan-ying  CHEN Quan-gong  HAN Tao  GUO Ni  Zhang Zheng-cai
Abstract:In this paper,an integrated study on the estimation of cotton-growing area in the experimental area,Zepu County,Xinjiang,is carried out based on 3S(remote sensing,geographical information system and global position system) technology,SPOT images,GPS plot investigation,ground position data,etc.Firstly,the acquisition of plot data,selection,composition and preprocessing of the images, and principles and advantages of geometric correction of the images are lucubrated using the GPS data,the unsupervised classification and four supervised classifications,such as the minimum distance,maximum likelihood and Mahalanobis distance,are emphatically researched,and the principles and precisions of the four classifications are analyzed.Finally,the cotton-growing area in Zepu County is estimated based on the plot investigation and classification results,interpreted results of the RS data in different plots and different phases,and statistical results of plot data by applying the inside-deducing and outside-extension.It is considered that the optimal phenological phases of deriving the data of cotton-growing area from the images are mid-June or late-June and mid-September or late-September.The study results reveal that the classification precision of the minimum distance is the highest.
Keywords:SPOT image  RS classification  3S technology  cotton-growing area  estimation.
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