基于NDVI时间序列数据的冬小麦种植面积提取

归一化植被指数(NDVI)是利用遥感技术提取作物信息的重要指标,其时序曲线能反映植被的生长变化,在农作物种植面积信息提取上有较大优势。以河北平原为研究区,利用空间分辨率250 m的MODIS NDVI数据提取2011—2016年冬小麦种植面积。首先利用HANTS滤波建立NDVI时序曲线,结合区域物候信息和种植模式,提取冬小麦种植像元。因MODIS影像空间分辨率较低,结果受混合像元影响大。运用像元二分模型分解混合像元,计算单一像元冬小麦覆盖度进而计算研究区冬小麦种植面积,并利用Landsat数据对结果进行验证。结果表明,利用时间序列谐波分析法(HANTS)滤波和像元二分模型相结合可提高冬小麦种植面积提取精度,总体分类精度达90%以上;2011—2016年河北平原冬小麦种植面积总体减少,其中河北平原北部和山前平原冬小麦面积缩减,近海平原呈增长趋势。     

基于物候特征和混合光谱信息的春玉米种植面积提取

快速、准确地获取玉米种植面积信息对国家粮食安全和现代信息农业发展有重要的现实意义。遥感技术在作物种植面积提取中具有一定优势,尤其是作物物候信息和光谱数据相结合的方法更是目前发展的趋势之一。选取辽宁省3县市为研究区,利用Savitzky-Golay滤波重构后的2014-2015年MODIS-NDVI时间序列数据,提取作物物候特征和其他主要地物的NDVI曲线变化规律,结合水稻移栽期的NDVI、LSWI数据与大豆鼓粒期的近红外波段反射率数据,训练地物分类阈值、构建决策树提取2015年春玉米种植面积。考虑到耕地的破碎化和土地覆盖类型的多样性,利用MOD09A1反射率影像提取春玉米及混合地物的端元波谱,基于线性光谱混合模型进行混合像元分解获取春玉米丰度,根据决策树分类结果与春玉米丰度信息精确提取春玉米种植面积。利用Landsat8 OLI监督分类影像对种植面积解译结果进行精度评价,结果显示研究区春玉米种植面积提取精度在81%以上,利用统计数据验证得到仅利用物候信息经决策树分类方法提取的春玉米种植面积精度为88.416%,结合混合光谱信息后的提取精度提高到92.382%。春玉米种植面积提取结果较好地反应了其地理分布,表明重构后的生长季NDVI曲线可以准确地反应作物生长变化规律,运用中分辨率MODIS-NDVI时间序列数据获取物候信息,快速、准确提取春玉米种植面积具有可行性。物候特征耦合混合光谱信息的方法突破了传统研究中的像元限制,将作物种植面积识别水平提高到亚像元尺度,效果好于传统的像元尺度MODIS时间序列信息分类方法,能够有效提高作物种植面积估算精度,对于加快数字农业进程、提升农业信息化水平具有重要作用。     

基于环境星的混合像元分解水稻面积提取

以河南省息县水稻种植面积提取为例,选取线性光谱混合模型对环境小卫星数据进行分类,并计算出水稻种植面积,将其结果与高分辨率ALOS数据进行位置精度计算,得到平均精度达87.89%。同时,与决策树分类方法和神经元网络分类等方法进行对比,混合像元分解方法总量精度显著提高。表明针对环境小卫星的混合像元分解方法可以提高水稻种植面积的提取精度。     

基于遥感的西南地区水稻种植信息提取

为探索西南地区水稻种植信息的有效提取方法,以重庆市永川区朱沱镇为例,根据Sentinel-2多光谱影像,结合高分一号(GF-1)影像数据选取样本分布点,构建水稻作物信息随机森林提取模型,同时分析样本地类像元光谱曲线,构建不同地类样本影像像元光谱库,并将随机森林分类结果与传统最大似然法、光谱角及基于时差的光谱角水稻空间种植信息分类结果进行对比及精度分析。结果显示,通过光谱角分类器提取地物精度有限,结合时差特征能够明显提高目标提取精度,而基于水稻样本信息训练构建的光谱角模型提取方法获取水稻种植面积准确率高达90.62%,分类结果总体精度达91.50%,Kappa系数达到0.83,实现了对西南地块破碎地区分散作物种植信息的有效提取,可为西南地形复杂、地块破碎地区农作物信息提取提供一定参考。     

区域总量控制下的冬小麦种植面积空间分布优化

【目的】利用传统遥感与抽样相结合的方法进行农作物种植面积测量,只能获得区域总量,无法有效获取农作物种植面积空间分布信息。针对以上不足,开展区域总量控制下的冬小麦种植面积空间分布优化研究,从而提高冬小麦种植面积测量的空间分布精度。【方法】将整个遥感影像像元划分为3部分:"纯净冬小麦像元"、"混合冬小麦像元"和"典型非冬小麦像元"。综合软、硬分类方法各自的优势,在区域冬小麦总量面积一定的前提下,设定阈值确定混合冬小麦像元的空间分布范围。【结果】传统遥感与抽样相结合的方法提取出的冬小麦结果RMSE为0.13,优于硬分类方法(RMSE为0.16)和软分类方法(RMSE为0.20)。【结论】区域总量控制下的软、硬分类方法能够有效地对冬小麦种植面积空间分布进行优化,既保证了区域测量精度,又提高了空间分布的准确性。     

黑龙江省水稻种植信息遥感技术探讨

为了实现黑龙江省东部地区水稻种植信息遥感监测的业务化,通过采用实地调查、ISODATA非监督分类、遥感数据融合和光谱耦合等方法,研究提取研究区水稻种植分布的方法,并进行面积推算。结果表明,2012年黑龙江省东部地区水稻种植面积为15389．01km2,主要集中在佳木斯、双鸭山和鸡西地区,分类精度达89．19％。该方法可为区域水田空间分布信息提取提供借鉴。     

松嫩平原中部农作物空间格局时空变化分析

【目的】在国家"玉米调减"、"粮豆轮作"、"大豆目标价格"等种植结构调整政策背景下,分析2011~2016年松嫩平原中部地区农作物空间格局变化,为黑龙江省西部地区种植结构调整提供数据参考和科学基础。【方法】选择克山县为研究区域,利用2016年黑龙江省主要农作物一张图、2011年黑龙江省水稻、玉米本底数据,采取遥感手段提取2011年大豆分布,生成2011和2016年作物空间分布图;选取水稻、玉米、大豆和其他作物为研究对象,分别对农场和县域进行5年内种植结构变化、耕地内部4类作物面积转换分析和景观格局指数评价。【结果】(1)克山县种植结构发生了巨大的改变,55%左右的耕地种植作物发生变化,目前均以玉米、大豆为主,主要变化方向为大豆改种玉米。(2)克山县县域总体景观MPS变大,CI减小,机械化和规模化程度总体提升,AWMSI降低,斑块形状更加规则。【结论】(1)克山县种植结构的发展趋势由相对效益较低的大豆向着相对效益较高的玉米、水稻方向发展,种植结构由2011年的大豆为主要作物,转变为玉米和大豆为主要种植作物,且2016年玉米种植规模超过大豆,成为种植规模最大的作物;水稻受到自然地理条件的制约较大,面积扩张集中在县域的流域附近。(2)大豆、玉米和水稻的规模化、机械化和破碎化程度正逐渐趋于一致,其他作物规模化和机械化程度明显低于3种作物,破碎化程度高于3种作物;大豆、水稻和其他作物分布逐渐离散,玉米区域集中且优势度明显高于其他3种作物。(3)利用景观格局指数,可以很好地量化反映作物种植格局空间分布变化情况,包括规模、空间分布、形状、异质性和相关性情况。     

基于相似性分析的中低分辨率复合水稻种植面积测量法

 【目的】利用遥感技术获取大范围水稻种植面积是遥感技术在农业领域的主要应用方向之一。本研究的目的是探索利用多尺度遥感数据复合测量水稻种植面积的方法。【方法】以SPOT5数据的水稻识别结果作为样本,构建图像相似性指数,通过支持向量机（SVM）混合像元分解模型,对MODIS-EVI时间序列数据进行水稻的种植面积测量。【结果】通过江苏省邳州市的试验研究得出：（1）在野外经验支持下,从MODIS-EVI时间序列数据中构建的水稻种植相似性指数可以有效反映水稻在整个研究区的空间分布情况;（2）利用图像相似性选取训练样本,能有效地提高MODIS-EVI数据的水稻种植面积的测量精度,当图像相似性指数越小,即图像相似性越高,提取的水稻种植面积也越准确;（3）通过与随机样本测量结果对比分析,基于相似样本的测量方法有着更高的稳定性;（4）该方法在不同种植结构分区内有着相似的总量精度与像元精度变化规律,均能获得较高的测量精度。【结论】基于相似样本的水稻种植面积测量方法,有助于发挥MODIS长时间序列优势,提高水稻种植面积遥感测量精度和稳定性,可以作为替代随机选取样本的方法之一。     

湖南省中稻种植面积遥感监测方法研究

综合考虑大面积水稻种植区耕地地块破碎,种植结构复杂,插花、套种、错季种植现象明显,影像解译、分类难度大等特点,充分利用国产卫星GF-1数据,以湖南省中稻种植为例,通过精确作物识别与混合像元处理,实现像元尺度的中稻识别;结合国土资源土地调查数据,统计中稻的像元数量与丰度(种植面积比)水平,并扣除耕地图斑内的非耕地成份,建立中稻种植面积估算模型,最终得到精确到县级报告单元的种植面积估算结果。结果表明:通过遥感数据估算面积和地面样方调查计算结果的可决系数达到0.869 6,说明遥感监测方法在湖南省中稻种植面积估算中行之有效。GF-1卫星遥感数据的空间分辨率、波段覆盖范围、影像覆盖能力等能满足大面积农作物种植面积监测要求,基于抽样技术的地面调查与遥感影像分类相结合提取作物种植面积信息的方法可用于省级、区域级的粮食种植面积遥感监测。     

基于环境卫星的混合像元分解提取江汉平原油菜种植面积

利用中低分辨率卫星影像进行油菜面积提取时,需要考虑混合像元产生的影响,以提高面积提取的精度。通过选取2011年湖北省江汉平原油菜生长期内不同生育期的两景HJ-1A/B-CCD数据,生成1组8波段的数据;采取阈值技术结合夏收作物NDVI指数变化特点,提取夏收作物在江汉平原的空间分布;选取线性光谱混合模型进行油菜种植面积的分解计算研究。结果表明,线性光谱混合模型能够高精度地提取油菜的种植面积,是一种很好的油菜种植面积监测方法。     

基于遥感技术的水稻抽穗期长势分级监测研究

选择黑龙江省泰来县为试验样区,利用环境减灾卫星数据,结合遥感、地理信息系统和全球定位系统技术手段对水稻种植面积进行监测并分析水稻抽穗期的长势情况。利用地形图,对卫星影像数据进行精校正,结合GPS调查点建立的解译标志,采用人机交互目视解译方法进行水稻面积提取,解译精度在95%以上。最后,根据水稻抽穗期的植被覆盖指数反演的叶面积指数数据信息,进行水稻长势分析与分等定级,结果表明:泰来县水稻抽穗期长势分为3个等级。叶面积指数小于4.2的为水稻长势弱的地域,占水稻总面积的5.53%,在4.2～5.9的为长势正常区域,占水稻总面积的67.80%,大于5.9的为长势旺盛区域,占水稻总面积的26.67%。     

基于Sentinel⁃2影像与MaxEnt模型识别云南华坪县芒果种植区

云南省华坪县作为我国芒果的主要产地之一,近年来大力发展芒果种植业以及周边产业,促进了当地农业与旅游业的快速发展。为了更加科学高效地在空间尺度上对芒果种植区进行规划与管理,采用多时相Sentinel-2遥感影像构建多种植被指数,结合辅助地形因子与已挂果投产的芒果种植区野外调查点数据,通过MaxEnt模型对华坪县已投产芒果种植区进行分类识别,最后根据不同的阈值对预测结果进行二值化分类与精度评价。结果表明：二值化分类精度最高的阈值规则为10 percentile training presence,对应的阈值为0.257,分类总体精度为93.72%;在该阈值规则下估算已挂果投产的芒果种植区面积约为1.07万hm²,与研究时段内华坪县已有挂果投产的芒果种植区面积1.13万~1.20万hm²相近。因此,所选取的植被指数与地形因子组合在利用MaxEnt模型进行已投产芒果种植区的识别应用中取得了较好的效果,能为其他地区类似的研究应用提供借鉴,同时能为芒果种植业的发展与规划提供数据参考与决策支持。     

杂交水稻宽垄覆膜半旱式栽培技术研究

在霍山县海拔 6 0 0 m左右的汪家冲乡进行了宽垄覆膜半旱式栽培与旱育稀植平作栽培的对比试验。结果表明 :宽垄覆膜半旱式栽培技术是解决霍山县中山区冷浸田低产变高产的一条有效途径 ,与旱育稀植平作比 ,其具有早发、苗足、穗多、早熟、高产等特点 ,并对其关健技术进行了研究探讨。     

基于高时空分辨率遥感数据协同的作物种植结构调查

[目的]充分发掘遥感影像的空间、时间和光谱等特征谱信息,探索地块基元支持下的多源遥感数据作物种植信息自动识别方法,为作物种植结构信息的快速、精细化调查提供借鉴.[方法]以广西扶绥县为研究区,通过对高空间分辨率影像的多尺度分割和对象廓线编辑,提取精细农田地块信息;以地块为基元获取覆盖作物生育期内的时序光谱特征;基于时序光谱及其变化定义与作物长势状况相关的描述参量,形成静态光谱与动态过程特征结合的多维特征空间,结合作物的物候节律特征构建作物种植信息提取模型,实现主要农作物种植结构信息的提取.[结果]依据上述方法绘制出广西扶绥县甘蔗、水稻和其他作物农田及草地、林地、水体、城镇建设用地等的精细地块图,其中,提取广西扶绥县甘蔗和水稻作物的总面积分别为82420.01和6806.67 ha,作物提取的总体分类精度为86.8%,Kappa系数为0.84.[结论]提取的广西扶绥县作物种植结构的成果满足使用精度要求,可为精准农业补贴投放、农业灾害定损等政策制定提供依据,而技术方法对于作物种植结构信息的快速、精细化调查具有借鉴意义.     

烟后种植超级稻效益分析及高产栽培技术研究与应用

2008～2011年在福建省宁化县进行了烟后种植超级稻的大面积示范,结果表明烟后种植超级稻具有高产、高效、节本的优势。对烟后种植超级稻进行了多项高产栽培技术的试验研究,根据研究及其应用结果,提出了烟后种植超级稻的规范化栽培技术体系。     

南方某矿区土壤镉污染及作物健康风险研究

为了评估南方某县土壤镉污染情况、量化当地不同作物镉含量并对不同人群健康风险进行评估，从该县3个镇采集135份土壤样本，入户采集128份自产大米样本，种植区采集7份脐橙样本，对其中镉含量进行测定。结果表明，3镇采集土壤样品镉超标率分别为41.67%、28.81%和21.62%，地累积指数计算得到该县68.9%的土壤样本受到不同程度的镉污染，大米镉含量超标率分别为48.57%、34.48%、8.82%。而脐橙果肉样品中镉含量较低，远低于0.05 mg·kg^-1。计算不同作物的危害商数（HQ）可得，食用自产大米的危害商数（HQ）值普遍大于1，风险较高，而食用脐橙果肉产生的健康风险低。种植脐橙具有一定的经济效益，且当地具有脐橙适宜的生长条件，故考虑在重污染区种植脐橙取代种植水稻。     

浦城县优质稻区域布局及其关键栽培措施

对浦城县优质稻区域布局及其关键栽培技术进行研究,把全县稻米品质划分为3个区,通过选用符合相应稻区生态条件和市场需求的良种,采取相应的优质栽培技术,使生产潜力充分发挥,为优质、高产、高效打下基础。     

江西省水稻产业发展现状与对策

[目的]分析江西省水稻产业的发展现状及存在问题,为提高江西省水稻产业综合生产能力及提升产业竞争力提供理论参考.[方法]通过实地调查和文献资料研究,了解江西省水稻生产、区域分布及种植收益情况,分析其水稻产业发展存在的问题,有针对性地提出产业发展的对策建议.[结果]江西水稻生产历史悠久,2014年水稻播种面积居全国第2位,总产量居全国第3位,人均占有量居全国第2位;2004~2014年江西省水稻播种面积基本上保持稳步增长态势;划为双季稻种植区和单、双稻混作区两大类型、10个主区,其中,赣北丘陵平原双季稻区种植面积最大(32.77%);江西省稻谷总产值呈逐年增加趋势,但其在农业总产值中的比重有所波动,水稻生产在全省粮食生产中具有举足轻重的地位.目前,江西省水稻产业发展中存在区域发展不均衡、单产较低;缺少大面积推广应用的优质品种;水稻生产的基础条件薄弱;产业化水平低、延伸产品少、品牌效应不强;农民种植水稻积极性不高等问题.[建议]通过提升水稻品种竞争力,提升水稻生产要素竞争力,提升政策竞争力,提升科技竞争力,大力推进产业化经营,打造江西省稻米区域品牌,以促进江西水稻产业可持续发展.     

我国水稻种植方式发展与转型(英文)

[目的]分析我国水稻种植方式发展和转型特点,明确各稻区水稻种植方式的发展方向及需要研发的关键技术。[方法]分析国外代表性产稻国及我国主要稻区水稻种植方式的演变,水稻种植方式的特点,适应性及问题。[结果]国内外水稻种植方式的发展分析表明,水稻种植方式与水稻种植制度和生态环境相适应,随社会经济发展的发展而演变。我国90年代以来,随农村劳动力的转移,水稻抛秧面积逐渐发展,近十年来,水稻直播和机插秧面积发展较快。目前,手工插秧仍是主要种植方式,占水稻面积50%左右,抛秧、直播和机插秧分别占25%、12%和13%左右。[结论]水稻机插秧是我国未来水稻生产的主导种植方式,虽然目前机械直播面积还很小,机械直播因节本省工效果明显在部分地区可以发展。提出了不同稻区将来主导的种植方式及需要研发的关键配套技术。