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毕 业 论 文
利用SPOT/VGT NDVI数据进行复种指数计算的研究
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摘  要
中国农业能以占世界10%的耕地养活世界上22%的人口，多熟种植起着决定性的作用。复种指数作为耕地耕作能力的主要指标以及气候农业生产模型中的必需变量，一直是基于行政单元的统计，存在较多的问题，不易于评价与研究。近百年来遥感技术在农作物监测中的应用实践以及遥感数据分析技术的飞速发展为农作物复种指数的提取提供了一个有利工具。
本文在重新理解和界定复种指数的基础上，对SPOT/VGT多时相NDVI数据进行去噪平滑处理，并依托前人的研究成果提取出中国农作物区，根据中国耕作制度区划挑选出具有代表性的NDVI变化曲线，初步建立熟制标准曲线库，利用交*拟和度检验法对逐个像元进行判断，提取其复种指数，并对结果进行了验证分析。
其主要结论有：
(1) 复种作为我国多熟种植中最主要的一种耕作形式，基本反映了我国在不同地区耕地的耕作能力。传统的复种指数定义过于混乱和综合，因此，重新界定复种指数的含义为一年内同一块耕地上耕作农作物的次数，并界定作物生长期在两个月以上，计算纯粹的复种指数，不仅简单易行，意义明确，并且可以利用多时相遥感数据对每个像素进行提取，避免了传统统计方法的费时费力，以及行政单元的局限。
(2) 基于Savitzky-golay滤波原理的平滑方法，可以有效的去掉对SPOT/VGT多时相的NDVI遥感数据中由于云、气溶胶等大气影响造成的噪音，充分利用了其对应的云状态数据，理论简单并易于实现。可以应用于不同时间尺度、空间尺度和传感器的NDVI数据，可在全球环境变化研究中获取较高质量的NDVI时序数据。
(3) 本文在高光谱数据分析技术中光谱匹配法的基础上提出的交*拟和度检验法，以前人对中国多熟种植的研究成果，选取了基本可以反映我国不同熟制的农作物生长曲线作为参考，计算出了以遥感影像像素为单位的全国农作物复种指数。其结果表明此方法对NDVI生长季曲线之间相关性表现出了比较高的精度，并能准确的反映其相互间的偏移，给农作物复种指数的提取开辟了一条新的道路。同时还具有了广泛的应用前景，如土地利用覆盖变化监测、植被特征分类以及高光谱数据分析研究等等。

关键词：复种指数，SPOT/VGT NDVI数据，Savitzky-golay滤波，交*拟和度检验法

A Study of Calculating Multiple Cropping Index of Crop in China Using SPOT/VGT Multi-Temporal NDVI Data
Abstract
Multiple cropping system is a special characteristic of agriculture in China, which has crucial function on feeding 22% people of the whole word by 10% cultivate field of the whole world. Multiple Cropping Index(MCI) is considered as an important factor in agri-ecosystem related to land use system and agricultural production for regions where it is possible to sow the land more than once a year. It is traditional calculated with statistical data of local canton, difficult to use in agro-climatic and crop growth models. However, remote sensing technology has been widely applied in agriculture and crop inspecting, the development of remote sensing data precision and analysis method provides such possibility to obtain actual MCI information efficiently and correctly.
This paper has discussed and redefined the connotation of MCI in China, presents a method for estimating actual MCI with SPOT/VGT multi-temporal NDVI data after smoothing by Savitzky-Golay filter: Cross Goodness of Fit Test(CGFT). The result shows a high precision of MCI and accord with the rule of cultivate system change from Northern to Southern in China. The conclusions as follows:(1)The new definition of MCI in this paper is concise from traditional connotation, which is easy to operate and has a clear significance;(2)the method based on Savitzky-Golay filter could effectively smooth the noise existing in the NDVI time-series caused primarily by cloud contamination and atmospheric variability, which is faster and more effective in obtaining a high-quality NDVI time-series; (3)CGFT based on hyper-spectral remote sensing data analysis methods is available for calculating multiple cropping index of crop in China using smooth NDVI time-series.

Keyword: Multiple Cropping Index, SPOT/VGT Multi-Temporal NDVI Data, Savitzky-Golay Filter, Cross Goodness of Fit Test
目 录
 第一章 基于遥感数据测量农作物复种指数的研究综述 1
1.1 遥感技术在农作物监测中的应用 1
1.2 对“复种指数”的理解与重新界定 2
1.3 基于遥感数据测量农作物复种指数的研究进展 3
1.4 论文的研究内容与研究框架 5
第二章 SPOT/VGT数据介绍及预处理 6
2.1SPOT/VGT数据简介 6
2.1.1 Vegetation计划及其任务 6
2.1.2 VGT传感器的特点及参数 7
2.1.3 Vegetaion数据产品 8
2.1.4 与NOAA/AVHRR数据的比较 9
2.1.3 NDVI实验数据 10
2.2基于SAVITZKY-GOLAY滤波的NDVI时序数列平滑预处理 11
2.2.1 方法原理 11
2.2.2 方法步骤 13
2.2.3 结果与分析 18
2.3 小结 28
第三章 基于交*拟和度检验法的中国农作物复种指数的提取 30
3.1引言 30
3.2交*拟和度检验法 31
3.2.1基本原理 31
3.2.2敏感度分析 32
3.3方法应用 33
3.3.1实验数据 33
3.3.2典型点的选取 34
3.3.3精度检验与选取标准点 38
3.3.4曲线标准化 41
3.4结果与分析 42
3.5小结 44
第四章 结论与探讨 46
4.1 结论 46
4.2 讨论 46
参考文献 48
第一章 基于遥感数据测量农作物复种指数的研究综述
1.1 遥感技术在农作物监测中的应用
遥感技术经过近百年的发展，已构成地面、空中、太空三个立体层面，为人类提供监测自然资源和生态环境的信息；其中，以航天遥感的发展最为迅速，效果最为显著。国内外的遥感技术大多数首先应用于农业（王长耀，牛铮，唐华俊等，2001）。近30多年来，遥感技术在大面积作物产量预测、农情宏观预报等方面做出了重要贡献，并在世界范围内得到了迅速的发展和广泛的应用，为农作物的宏观监测和估产开辟了新的前景（李郁竹，1997）。
基本上遥感技术在农作物研究中的应用可以概括为以下四个方面：
（1）农作物的分类
遥感图像的分类技术是遥感数据最基本也最为广泛的应用，其各种方法到现在已从人工解译发展到自动或半自动化的计算机解译；从单遥感数据的分类到多源信息复合的分类；从静态数据的分析发展到多时相动态数据的分析。如Julie B. Odenweller等1984年开始利用多景Landsat TM影像，分析每像元时间序列曲线中光谱反射率的变化斜率，来定义研究区的农作物类型。N. Viovy（2000）则试图按等级制度和动力学机制对多时相的遥感数据进行完全自动化的分类。
（2）农作物的长势监测
作物长势分析是一个动态过程，从早期的地面观测发展到现在一般利用多时相的气象卫星资料，来获取作物生长发育的宏观动态变化特征。利用遥感监测农作物的生长参数最早可以追溯到1979年，Tucker等在地面田间试验中利用手持辐射仪光谱数据监测玉米、大豆的生长情况。Badhwar1980年根据陆地卫星观测资料估测了小麦和大麦春季出苗日期。利用NOAA/AVHRR数据进行大面积作物生长季监测最早报道于1989年，Gallo和Flesch利用周合成植被指数估测玉米吐丝期。近年来从遥感卫星数据中获取的多时相植被指数更广泛的应用于中高纬度地区生长季的开始期监测（R. B. Myneni, et 1998），温带落叶森林生态系统萌动期和落叶期研究（Frank-M. Chmielewski,Thomes Rotzer, 2000）以及利用遥感与气象模拟模型进行植被绿波研究等各方面。
（3）农作物估产
大量研究表明，植物的叶面积系数、生物量、干物重与光谱植被指数间存在着较好的相关关系。而卫星遥感数据具有高度的概括性，卫星的光谱植被指数反映了作物体叶绿素和形体的变化，因此，根据上述关系有可能应用从卫星获得的植被光谱信息估测农作物的产量。例如美国70年代中期开展的“大面积作物调查试验”和随后的“空间遥感监测农业资源”等计划。国内，应用遥感手段估测作物产量的研究众多，并对一些主要粮食作物，如冬小麦、水稻、玉米等都已形成业务化服务。以遥感技术为基础建成的冬小麦气象卫星动态监测及估产系统，预报的种植面积、单产和总产量，精度在95%以上，为国家和各级政府及时掌握生产形势，调控粮食生产及确定调运、贮存、购销价格、进出口计划等提供了可*依据。
（4）农作物种植面积
在遥感估产中，种植面积的测算是关键问题之一，是由单产估测总产的必须参量。国外卫星遥感测算作物种植面积，主要是应用陆地卫星资料解译分类，来统计面积。国内利用卫星遥感测算种植面积的方法有所进展。1994年利用两景陆地卫星TM影像资料调查山东省济南、聊城等地区39个县的棉花种植面积，结合其他资料推算的山东省棉花种植面积为81.3万公顷，约相当于当年公布的实际统计数字（近86.7万公顷）的94%，但节省了不少的时间、人力和物力。吴炳方等（1995）在江汉平原水稻种植面积估算中，采用了用高分辨率TM遥感数据提取水稻种植面积本底。
从以上研究结果来看，遥感技术在农作物方面的应用主要还在单农作物和单熟制上，对大面积的农作物多熟种植制度、复种指数及生产评价的研究还属于空白。
1.2 对“复种指数”的理解与重新界定
中国农业能以占世界10%的耕地养活世界上22%的人口，多熟种植起着决定性的作用（刘巽浩，1999）。多熟种植指的是，在一年内同一块土地上种植两种或几种农作物，是作物种植在时间与空间上的集约化，它包括复种和间套作两个方面（刘巽浩，1983）。
我国农业的自然条件与资源的特点是：耕地少，人口多，光热资源较丰富，但水分资源分布不均衡。因此，发展我国农业生产，就要求我们在有限的耕地上，在资源条件允许的条件下，努力提高土地利用率，提高光能利用效率。多熟种植，正是在这样一种自然条件与社会经济条件下，充分利用光能、热量、水源、地力等自然资源以及其他生产条件的集约化的种植制度。因地制宜地实行耕地制度改革，搞好多熟种植，提高单位面积产量，无疑是发展我国农业生产、实现增产增收的一项战略性措施。
国内对多熟种植农业开展了各方面的研究工作，如耕作形式、作物组成、复种潜力等方面，并广泛的采用复种指数来作为多熟种植的反映以及各农业气候模型的指标之一。但国内定义的复种指数并不能很好的体现出我国多熟种植的特征规律，它存在着三个方面的问题：
首先是定义上的混淆。复种作为多熟种植的一种耕作形式，指的是一年内同一块地上连续种植农作物两次或两次以上，容易引起与“复种指数”概念上的误解。如一年一熟并没有“复种”的地方，却称之为“复种指数”为100%。
另外，原复种指数定义为全年农作物播种面积与耕地面积之比，其中农作物播种面积的统计虽然针对不同种植方式规定了不同的统计方法：对复种形式面积按熟制倍数相乘；对间套种也有区别，间种是指在同一块地上，同时播种两种或两种以上作物，各种作物播种面积之和只能算一亩，空白垄不折实统计，套种的区别在于，两种作物不是同时播种，应各算一亩播种面积。但在实际统计过程中依然存在着很多的问题和不实之处。如目前主要农作物播种面积统计主要采用的几种方法：农户自报为基础的统计、依据抽样农户的种植情况推算全组或全村某种农作物的播种面积、根据计划、合同或参照历年种植习惯进行推断，都存在着一定的工作难度和漏洞，人为影响因素非常大。另外，随着农村家庭联产承包责任制的普遍推行，农业的经营和管理方式发生了根本的转变，生产规模缩小，经营单位分散，土地零碎，给农作物播种面积的统计增加了不少的困难。
最后，这个指标只反映了行政单元上的数字统计意义，而并不能作为熟制的反映。如在统计意义上，它把30天一茬的蔬菜等也作为一个熟制，一块地上间套种五种作物也称为了一年五熟等，这显然不太符合熟制的意义。