發(fā)布時間：2020-11-23 20:13

　　 耕地是在人類長期的農業(yè)生產活動下形成的一種重要的土地覆蓋類型,是我們賴以生存的基礎和保障,在農業(yè)可持續(xù)發(fā)展中具有十分重要的作用。目前,我國耕地資源總量不斷減少,利用程度不高,耕地資源集約化利用面臨著嚴峻挑戰(zhàn)。因此,掌握耕地資源的種植強度及其分布特征,對于提高區(qū)域耕地資源的利用效率和優(yōu)化農作物種植結構來講十分重要,同時也有利于解決日益嚴峻的糧食安全問題。本文以江漢平原作為研究區(qū),利用2000-2017年間的MOD13Q1產品中的植被指數NDVI數據,采用S-G濾波法對時間序列NDVI數據進行了擬合重構,并提取了生長季起始期、生長季結束期、生長季長度等三個物候參數。然后運用非監(jiān)督分類法對重構的時序數據和提取的物候參數進行分類處理,得到了 2000-2017年間江漢平原農作物種植頻率和種植強度分布情況,并分析了其時空格局分布特征。同時,通過定義雙季種植強度、平均種植強度和總體種植強度等三個指標,分析了近20年間江漢平原耕地種植強度的分布特征,并運用SOM自組織神經網絡分析法對三個指標進行非監(jiān)督聚類分析,得到了江漢平原耕地種植強度的分區(qū)情況。主要研究結論如下:(1)近20年間,江漢平原農作物種植總面積呈現減少趨勢,其總面積減少了 1000平方公里左右。其中雙季農作物種植面積表現為緩慢增加,主要分布在江漢平原中北部地區(qū);單季農作物種植面積表現為緩慢減少,主要分布在江漢平原東部區(qū)域。(2)以三年為間隔研究江漢平原農作物種植頻率相互轉化情況發(fā)現,總體上江漢平原單雙季農作物種植分布發(fā)生轉化的區(qū)域面積先增加后減少,表明單雙季農作物的種植分布由頻繁轉化變?yōu)橼呄蛴诩�中穩(wěn)定。同時單季農作物種植轉換為雙季農作物種植的主要發(fā)生地集中在傳統的雙季農作物種植區(qū),雙季農作物種植轉換為單季農作物種植的主要發(fā)生地則集中在單季農作物種植為主的區(qū)域。(3)以行政區(qū)劃為單位分析江漢平原農作物種植頻率分布趨勢發(fā)現,除枝江市與猇亭區(qū)的單雙季農作物種植面積均呈現減小的趨勢外,其他縣市區(qū)的單雙季農作物種植面積趨勢均呈現相反的趨勢,即單季農作物種植面積增大的同時雙季農作物的種植面積呈現減小的趨勢,單季農作物種植面積減小的同時雙季農作物種植面積則呈現增大的趨勢。其中,傳統雙季農作物種植區(qū)的雙季農作物種植面積呈現增大趨勢,傳統單季農作物種植區(qū)的單季農作物種植面積呈現增大趨勢。(4)近20年間,總體上江漢平原大部分耕地均為高種植強度,農作物種植頻率較大的區(qū)域其耕地種植強度較高,農作物種植頻率較小的區(qū)域其耕地種植強度較低,因此農作物種植活動越頻繁,該區(qū)域的耕地種植強度越高。
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碩士學位論文??ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ?ＴＨＥＳＩＳ??２研究區(qū)概況與數據預處理??２．１研究區(qū)概況??２．１．１地理位置??江漢平原位于湖北省中南部，屬于長江中下游平原的一部分，是由長江及其最??大干流漢江沖擊形成，位于北煒２９°２６＾？３１°１２＇，東經？１１４°５＾ｔ間。江漢平??原面積約２．８２萬平方千米，包括當陽市、猇亭區(qū)、枝江市、松滋市、荊州區(qū)、公安??縣、沙市區(qū)、江陵縣、石首市、監(jiān)利縣、潛江市、天門市、應城市、云夢縣、漢川??市、仙桃市、洪湖市等１７個縣市區(qū)。??

本文以時間為橫坐標，以植被指數ＮＤＶＩ為縱坐標，形成的時間序列ＮＤＶＩ曲??圖可以用來描述植被生長期內的生長與衰落的周期性變化過程。對農作物而言，??季農作物植被指數曲線在年內顯示為一個波峰，雙季農作物植被指數曲線在年內??成兩個波峰。因此，通過Ｓ－Ｇ濾波法對時間序列ＮＤＶＩ曲線進行擬合處理，得到??建的農作物生長曲線，可以有效的實現對研宄區(qū)單雙季農作物的變化檢測。??

３．２種植頻率提取??３．２．１主成分分析??主成分分析（Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ?Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ?Ａｎａｌｙｓｉｓ，ＰＣＡ）又稱ＰＣＡ變換或主分量分析，??是一種十分有效的數據壓縮方法，其操作簡單、運行快速，在遙感數據處理中應用??廣泛［７７￣７９］。它的核心思想是通過降維的手段去除掉多維數據中的冗余信息，使得原??多維數據的數據量減少的同時具有最小的數據維和最大的信息量。主成分分析的實??現是基于正交變換，其目的是為了重新組合多維數據中的各分量，使重新組合后的??最終結果的前幾個分量包含原多維數據絕大部分信息量。通常情況下，主成分分析??的第一個分量能代表所有分量８０％以上的特征信息，前３至４個分量則能包含該多??維數據９５％以上的信息量。??本文將歷年的時間序列ＮＤＶＩ數據進行擬合重建，并得到歷年的生長季起始期、??生長季結束期、生長季長度三個物候參數。然后利用波段合成將三個物候參數影像??和擬合后的歷年２３期ＮＤＶＩ影像合成為一個包含２６個分量的多維數據，再利用主??成分分析工具對該多維數據進行降維，并取包含絕大部分數據特征信息的前４個分??
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本文編號：2894806