摘要
新疆是我国棉花种植的主要基地。获取棉花种植分布进而估算棉花种植面积可以为农业部门的发展规划和政策制定、企业的经营管理和农民的生产选择提供依据。新疆棉花种植面积广，大尺度卫星数据遥感识别可以实现新疆棉花的全面监测，可以极大的减少以往棉花种植面积统计所耗费的人力、财力，弥补了以往靠棉农上报和统计人员统计造成的误差。本文以新疆石河子市北泉镇作为研究区域，选取了“Sentinel-2”卫星数据、“珠海一号”卫星数据、landsat8卫星数据，采用监督分类（包括平行六面体、最小距离、马氏距离、最大似然法、支持向量机）、SAM（波谱角填图）及深度学习的遥感识别方法对研究区域棉田进行识别，对比了不同遥感识别方法的识别精度，探究新疆棉田识别的最佳方法；结合棉花物候期，根据本文研究所得的新疆棉田识别的最佳方法对获取的时间序列卫星数据进行识别，对比了不同时相的识别精度，探究新疆棉田识别的最佳时相；对比了“Sentinel-2”卫星数据、“珠海一号”卫星数据、landsat8卫星数据的识别结果，探究新疆棉田识别的最佳数据源。由本文研究结果，得到以下结论： （1）对于Sentinel-2卫星数据及“珠海一号”卫星数据来说，深度学习方法是新疆棉田识别的最佳方法；对于Landsat8卫星数据来说，由于波段数较少，需要加入纹理信息才能够进行深度学习遥感识别，其最佳方法是波谱角填图。 （2）由本研究结果所得，对于Sentinel-2卫星数据及“珠海一号”卫星数据采用深度学习方法进行新疆棉田识别的最佳时期是棉花花铃期（7月中旬到8月下旬）。 （3）由本文研究所用的三种卫星数据来看，Sentinel-2卫星数据及珠海一号卫星数据适合用深度学习方法来进行新疆棉田遥感识别，Landsat8卫星数据适合用SAM或SVM来进行新疆棉田遥感识别。
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