優(yōu)秀必備碩士畢業(yè)論文答辯演示文稿課件

答辯人：XXX指導(dǎo)老師：XX教授專業(yè)方向：XXX學(xué)20XX.X.XXXXXXXXXXXXXX研究

——基于XXXXXXXXXXXXX數(shù)據(jù)碩士論文答辯報(bào)告提綱：之一：研究綜述之二：研究目的與研究?jī)?nèi)容之三：數(shù)據(jù)介紹及平滑預(yù)處理之四：基于交叉擬合度檢驗(yàn)法的中國(guó)農(nóng)作物復(fù)種指數(shù)提取之五：結(jié)論與探討研究綜述：遙感技術(shù)在農(nóng)作物監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用農(nóng)作物的分類農(nóng)作物的長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)農(nóng)作物估產(chǎn)農(nóng)作物的種植面積監(jiān)測(cè)基于遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)農(nóng)作物復(fù)種指數(shù)的研究進(jìn)展國(guó)內(nèi)研究進(jìn)展國(guó)外研究進(jìn)展存在的主要問題復(fù)種指數(shù)的定義與理解遙感估算方法基本空白對(duì)復(fù)種指數(shù)的理解和重新界定復(fù)種，作為中國(guó)多熟種植中最主要的一種形式，可以反映耕地實(shí)際的利用強(qiáng)度以及可利用潛力，大多數(shù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模型及氣候模型中復(fù)種指數(shù)或復(fù)種潛力指的都是復(fù)種這種耕作方式。計(jì)算純粹的復(fù)種指數(shù)要比計(jì)算綜合或統(tǒng)計(jì)指標(biāo)更簡(jiǎn)單可行，并具有同等重要的意義。因此，這里重新界定復(fù)種指數(shù)為一年內(nèi)同一塊地上連續(xù)種植農(nóng)作物的次數(shù)，即復(fù)種的次數(shù)，不考慮其他間套等耕作形式。并根據(jù)劉巽浩等的建議以及數(shù)據(jù)處理工作中的經(jīng)驗(yàn)，限定農(nóng)作物的獨(dú)立生長(zhǎng)期至少在兩個(gè)月以上。數(shù)據(jù)介紹：Vegetation計(jì)劃及VGT傳感器Vegetation計(jì)劃的提出及應(yīng)用方面VGT傳感器的設(shè)計(jì)特點(diǎn)SPOT/VGT與NOAA/AVHRR數(shù)據(jù)比較技術(shù)比較光譜波段比較數(shù)據(jù)質(zhì)量比較其他SPOT/VGT-S10-NDVI數(shù)據(jù)產(chǎn)品NDV波段SM波段數(shù)據(jù)平滑預(yù)處理：NDVI數(shù)據(jù)去噪處理的三種方法閾值去除法如：最佳坡度系數(shù)截取法BISE（Viovy,1992）基于濾波的平滑方法如：傅立葉濾波變換法（Olsson,1994）曲線擬合的方法如：非對(duì)稱高斯函數(shù)擬合方法（Jonsson,2002）

綜合評(píng)價(jià)以上方法的優(yōu)缺點(diǎn)，我們提出了一種新的基于Savitzky-Golay濾波的平滑方法來(lái)去除NDVI時(shí)序數(shù)據(jù)中存在的噪音。SPOT/VGTNDVI時(shí)序數(shù)列相應(yīng)的云狀態(tài)圖根據(jù)云狀態(tài)線性內(nèi)插后的NDVI數(shù)列基于Savitzky-Golay平滑濾波的NDVI長(zhǎng)期變化趨勢(shì)模擬NDVI的初定義：“真”點(diǎn)與“假”點(diǎn)新的NDVI時(shí)序數(shù)列產(chǎn)生Savitzky-Golay濾波擬和新的NDVI數(shù)列計(jì)算擬和影響系數(shù)迭代退出條件新的平滑NDVI時(shí)序數(shù)列是否Savitzky-Golay濾波平滑方法流程圖：JanFebMarAprMayJunJulAugSepOctNovDec(b)(c)(d)JanFebMarAprMayJunJulAugSepOctNovDecJanFebMarAprMayJunJulAugSepOctNovDec(d)(c)JanFebMarAprMayJunJulAugSepOctNovDec(a)Savitzky-Golay濾波平滑過(guò)程示意圖：選取試驗(yàn)點(diǎn)：123456781234567812345678threshold

=0.2threshold

=0.4threshold

=0.6m=3,d=2m=3,d=4

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Decm=8,d=4

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Dec本方法與BISE方法的比較結(jié)果：本方法的評(píng)價(jià)：優(yōu)點(diǎn)充分利用云狀態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)參數(shù)的敏感性較低理論簡(jiǎn)單并且易于實(shí)現(xiàn)運(yùn)行速度較快不受數(shù)據(jù)時(shí)間尺度空間尺度及傳感器限制缺點(diǎn)對(duì)在植被生長(zhǎng)季高峰可能被云影響點(diǎn)無(wú)法判斷對(duì)NDVI正常低值可能被提高JanFebMarAprMayJunJulAugSepOctNovDecJanFebMarAprMayJunJulAugSepOctNovDecNo.12siteNo.11site復(fù)種指數(shù)提取的可行性：多時(shí)相NDVI數(shù)據(jù)的去噪平滑保證了植被生長(zhǎng)變化特征；中國(guó)多熟種植的歷史悠久，在農(nóng)作物的選擇和種植方式上形成一定模式；相同熟制下不同農(nóng)作物組合的生長(zhǎng)曲線具有相似性；多時(shí)相NDVI數(shù)據(jù)與高光譜數(shù)據(jù)的相似性，并且具有連續(xù)性和更明顯的曲線變化特征。交叉擬合度檢驗(yàn)法：敏感度檢驗(yàn)結(jié)果表明交叉擬合度檢驗(yàn)法對(duì)曲線間的差異及波動(dòng)更為明顯，適用于農(nóng)作物的熟制判斷甚至是類型判斷。應(yīng)用流程：否平滑后的中國(guó)農(nóng)作物NDVI時(shí)序數(shù)列不同種植制度的典型點(diǎn)選取典型點(diǎn)的比較與選定精度檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)曲線的非對(duì)稱高斯函數(shù)擬和中國(guó)農(nóng)作物種植指數(shù)的提取及成圖計(jì)算交叉擬和度及判別是典型點(diǎn)的選取：中國(guó)種植制度區(qū)劃圖（劉巽浩，1993）典型點(diǎn)的選擇：選點(diǎn)原則具有比較明顯的生長(zhǎng)曲線和熟制；獨(dú)立生長(zhǎng)期大于或等于60天；包括有完整的生長(zhǎng)季曲線，即生長(zhǎng)期加衰落（收割）期。綜合原則內(nèi)部交叉擬合度貢獻(xiàn)最大類間混合度最小

曲線標(biāo)準(zhǔn)化：利用非對(duì)稱高斯函數(shù)擬合方法對(duì)標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)曲線進(jìn)一步平滑。復(fù)種指數(shù)提取結(jié)果：誤判及未判別原因：農(nóng)作物區(qū)域的錯(cuò)誤及變化導(dǎo)致的未判定和誤判；云和大氣過(guò)于頻繁對(duì)判定產(chǎn)生的影響；典型點(diǎn)的漏選，所選取的典型點(diǎn)不能概括所有的多熟種植中農(nóng)作物生長(zhǎng)季的特征變化，造成一定程度的誤判；由于交叉擬和度對(duì)較短時(shí)間的波動(dòng)敏感性比較低，生長(zhǎng)季過(guò)短也會(huì)造成誤分。方法評(píng)價(jià)：優(yōu)點(diǎn)原理簡(jiǎn)單，運(yùn)算方便；可適用于大多數(shù)具有連續(xù)波段或時(shí)段的遙感數(shù)據(jù)；可以有效的提取中國(guó)農(nóng)作物區(qū)的復(fù)種指數(shù)，并同時(shí)反映不同地區(qū)生長(zhǎng)季的大致偏移；應(yīng)用潛力大，可在植被分類、土地覆蓋變化監(jiān)測(cè)以及高光譜數(shù)據(jù)分析等方面發(fā)揮作用。缺點(diǎn)對(duì)典型點(diǎn)的選取要求比較高，要求有地面實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)支持或者是大量的樣點(diǎn)分析；不宜于時(shí)間段過(guò)長(zhǎng)起伏變化過(guò)多的數(shù)據(jù)組。主要結(jié)論：基于高光譜數(shù)據(jù)分析技術(shù)光譜匹配法提出的交叉擬和度檢驗(yàn)法，以前人對(duì)中國(guó)多熟種植的研究成果，選取了基本可以反映我國(guó)不同熟制的農(nóng)作物生長(zhǎng)曲線作為參考，計(jì)算了以遙感影像像素為單位的全國(guó)農(nóng)作物復(fù)種指數(shù)。其結(jié)果表明此方法對(duì)NDVI生長(zhǎng)季曲線之間相關(guān)性表現(xiàn)出了比較高的精度，給農(nóng)作物復(fù)種指數(shù)的提取開辟了一條新的道路。同時(shí)還具有廣泛的應(yīng)用前景，如土地利用覆蓋變化監(jiān)測(cè)、植被特征分類以及高光譜數(shù)據(jù)分析研究等等。討論：復(fù)種指數(shù)的重新界定雖然采用了劉巽浩等的建議，定義生長(zhǎng)期至少大于2個(gè)月，但缺乏有效的資料論證，有待考察；本工作直接采用的是前人關(guān)于農(nóng)作物區(qū)域的劃分，其錯(cuò)誤與變化也影響了本方法的準(zhǔn)確性，有望在進(jìn)一步工作中避免；構(gòu)建農(nóng)作物熟制曲線庫(kù)（即挑選標(biāo)準(zhǔn)樣點(diǎn)）是本方法應(yīng)用的關(guān)鍵。人工經(jīng)驗(yàn)挑選存在著