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第1章 水稻卫星遥感不确定性分析1

1.1 空间信息科学不确定性的概念和研究进展1

1.1.1 空间信息科学不确定性的概念1

1.1.2 空间信息科学不确定性的研究进展1

1.2 遥感影像获取的不确定性3

1.2.1 不同空间分辨率引起的不确定性4

1.2.2 遥感影像获取时间引起的不确定性5

1.2.3 不同传感器的波谱响应特征引起的不确定性8

1.2.4 目标物本身及其背景参数光谱特征引起的不确定性11

1.2.5 其他数据获取的不确定性12

1.3 遥感数据预处理的不确定性12

1.3.1 辐射定标引起的不确定性12

1.3.2 大气校正引起的不确定性13

1.3.3 几何校正引起的不确定性14

1.4 水稻卫星遥感信息提取的不确定性15

1.4.1 水稻种植面积遥感估算的不确定性15

1.4.2 水稻单产遥感预报的不确定性16

1.4.3 水稻遥感专题制图的不确定性19

1.5 本章小结19

第2章 水稻卫星遥感信息提取分区20

2.1 中国水稻卫星遥感信息提取分区20

2.1.1 分区指标20

2.1.2 分区方法24

2.1.3 分区结果25

2.2 湖南省水稻卫星遥感信息提取分区26

2.2.1 分区指标26

2.2.2 分区方法27

2.2.3 分区结果27

2.3 本章小结29

第3章 基于数据挖掘的水稻种植面积遥感估算30

3.1 研究区数据获取与处理30

3.1.1 研究区数据获取30

3.1.2 遥感影像预处理31

3.2 基于穗帽变换的水稻面积遥感估算32

3.2.1 遥感影像分类特征变量的确定32

3.2.2 基于穗帽变换的水稻面积遥感估算结果33

3.2.3 基于穗帽变换的水稻面积遥感估算精度验证34

3.3 基于神经网络和支持向量机的水稻种植面积遥感信息提取36

3.3.1 遥感影像分类特征变量的确定37

3.3.2 基于神经网络和支持向量机的水稻种植面积遥感估算与精度检验41

3.4 本章小结45

第4章 基于知识发现的水稻种植面积遥感估算46

4.1 水稻生长发育期光谱特征分析46

4.2 基于知识发现的水稻种植面积遥感估算方法与技术路线49

4.3 时间序列MODIS数据去噪处理50

4.4 基于多时相MODIS数据提取的中国水稻空间分布53

4.5 基于多时相MODIS数据提取的中国水稻种植面积精度检验57

4.5.1 基于统计数据的中国水稻种植面积遥感估算精度验证57

4.5.2 基于中等空间分辨率遥感解译结果的空间位置匹配检验57

4.6 本章小结69

第5章 水稻面积遥感估算的不确定性研究71

5.1 研究区分类影像数据和研究方法71

5.1.1 遥感模拟影像71

5.1.2 训练样本和分类参数选择72

5.1.3 分类结果评价73

5.1.4 分类不确定性可视化表达73

5.2 分类方法引起的水稻面积遥感估算的不确定性74

5.2.1 基于不同分类器单独硬分类的水稻面积遥感估算结果比较74

5.2.2 基于部分模糊分类和全模糊分类水稻面积估算结果比较77

5.2.3 基于多分类器结合的水稻面积遥感估算结果比较81

5.3 像元纯度引起的水稻面积遥感估算的不确定性83

5.3.1 研究区TM影像的像元纯度分析83

5.3.2 像元纯度对分类精度的影响84

5.4 参考专题图尺度扩展处理后各类别面积的不确定性分析86

5.5 水稻面积遥感估算不确定性的可视化表达87

5.6 本章小结89

第6章 水稻主要发育期的遥感识别90

6.1 样点的选择90

6.2 增强的植被指数时间序列重构91

6.3 水稻主要发育期遥感识别的算法与技术路线92

6.4 水稻主要发育期遥感识别的结果96

6.5 本章小结100

第7章 水稻产量遥感预报模型研究101

7.1 湖南省水稻总产遥感预报模型研究101

7.1.1 水稻总产遥感预报模型101

7.1.2 水稻总产遥感预报模型拟合结果评价104

7.1.3 水稻总产遥感预报模型预测结果评价105

7.2 基于统计抽样调查地块实割实测数据的水稻单产遥感估算模型106

7.2.1 湖南省水稻产量统计抽样地块的空间分布107

7.2.2 基于MOD13Q1与MYD13Q1水稻各发育期的EVI计算107

7.2.3 水稻单产遥感预报模型及误差分析110

7.3 基于像元水平MODIS GPP／NPP的水稻遥感估产模型112

7.3.1 研究区概况112

7.3.2 基于GPP／NPP的水稻遥感估产方法113

7.3.3 水稻像元纯度对估产精度的影响114

7.3.4 基于像元水平MODIS GPP／NPP的县级水稻遥感估产结果分析116

7.4 本章小结118

第8章 基于水稻遥感数值模拟模型的产量预报不确定性研究120

8.1 ORYZA2000模型120

8.2 水稻遥感数值模拟模型的不确定性分析方法121

8.2.1 模型的全局敏感性分析方法121

8.2.2 输入变量的不确定性和模拟采样121

8.3 ORYZA2000的敏感性和不确定性分析123

8.3.1 ORYZA2000输出变量对输入变量的敏感性分析123

8.3.2 ORYZA2000输出变量的不确定性132

8.4 ORYZA2000耦合遥感估算的LAI和NFLV数据的敏感性和不确定性分析134

8.4.1 输出变量WSO和WAGT对ORYZA2000单独耦合遥感估算的LAI和NFLV的敏感性分析134

8.4.2 输出变量WSO和WAGT对ORYZA2000同时耦合遥感估算的LAI和NFLV的敏感性分析136

8.4.3 输出变量WSO和WAGT对ORYZA2000耦合遥感估算的LAI和NFLV的不确定性分析136

8.5 本章小结137

第9章 水稻遥感信息提取系统设计与实现139

9.1 水稻遥感信息提取系统设计140

9.1.1 系统数据流程设计140

9.1.2 系统功能模块设计141

9.1.3 系统界面设计142

9.1.4 系统帮助设计144

9.1.5 系统主界面144

9.2 水稻遥感信息提取数据预处理145

9.2.1 图像镶嵌145

9.2.2 图像裁剪147

9.2.3 参数计算150

9.2.4 影像去噪152

9.3 水稻面积信息遥感提取154

9.3.1 水稻面积信息提取方法1154

9.3.2 水稻面积信息提取方法2160

9.3.3 精度评价163

9.4 水稻生育期遥感识别166

9.5 水稻长势遥感监测169

9.6 水稻产量遥感预报171

9.7 水稻遥感信息提取成果表达176

9.8 本章小结178

参考文献179

索引186