《美國大豆種植區遙感動態製圖方法研究》是依託清華大學，由俞樂擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：美國大豆種植區遙感動態製圖方法研究
- 依託單位：清華大學
- 項目負責人：俞樂
- 項目類別：青年科學基金項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
以美國大豆種植區為研究區域，綜合利用包括30米TM/ETM+數據、250米MODIS時間序列數據、生物氣候數據等在內的多源數據，採用基於決策樹的農地模板製圖、基於物候特徵的夏季作物模板製圖、基於隨機森林的大豆製圖三層製圖方法研究來最佳化大豆種植範圍的製圖精度。使用逐16日獲得的MODIS數據，開發動態大豆製圖方法，分析大豆面積估算的三個時期即正常期（收穫後的2-3個月）、早期估算期（收穫前的1-2個月）、預報期（收穫前的4-5個月）的識別精度及其誤差範圍。通過對製圖誤差和不確定性分布的理解，探索提高大尺度單一作物製圖精度的途徑。本研究的特色在於採用可公開獲取的全球數據面向國家尺度進行30米解析度自動遙感農地模板製圖，並利用研究區的可靠數據源開展作物製圖。研究成果可直接服務於全球農地模板製圖和資料豐富國家的作物尺度製圖，提高對農地和美國大豆製圖關鍵特徵的理解，可為我國大豆進口貿易提供決策支持。
結題摘要
本研究基於衛星遙感數據和相關輔助數據，開展及時、客觀以及空間顯式的全球農地製圖和美洲大豆製圖方法研究。本項目的主要研究成果包括：（1）開展了全球農地製圖文獻綜述工作，構建了空間化文獻資料庫；（2）採用30米解析度TM/ETM+數據、250米解析度MODIS時間序列數據、生物氣候數據等在內的多源數據，研製了農地模板製圖並分析了尺度與農地面積估算的關係；（3）然後基於物候特徵和基於隨機森林的大豆製圖獲得最佳化大豆種植範圍的製圖精度。本研究的特色在於採用可公開獲取的全球數據面向國家尺度進行30米解析度自動遙感農地模板製圖，並利用研究區的可靠數據源開展作物製圖。本研究成果可直接服務於全球農地模板製圖和資料豐富國家的作物尺度製圖，提高對農地和美國大豆製圖關鍵特徵的理解，又可為我國大豆進口貿易提供決策支持。
