基于地块特征基元与多时相遥感数据的冬小麦播种面积快速提取

冬小麦播种面积监测是农情遥感的重要研究内容之一,及时、准确地获取冬小麦的播种面积对冬小麦产量估算具有重要的意义。该文在面向对象技术的支持下,首先利用融合的高空间分辨率SPOT5遥感影像提取农田地块专题层信息;然后在专题层控制下对多时相的ETM+遥感数据统一尺度分割,得到不同时相遥感影像相同形状的地块特征基元;通过光谱特征规则集构建不同时相的冬小麦信息提取模型,实现对各个时期冬小麦播种田块对象的提取;最后通过交叉验证,确定最终的冬小麦播种面积。结果表明,该方法能够快速获得冬小麦播种面积,总体精度达到90%以上,基本上能够满足农情遥感监测的需求,为冬小麦种植面积遥感快速监测提供了一种可行的方法。     

基于LAI时间序列重构数据的冬小麦物候监测

农作物物候信息对农作物长势监测和估产具有重要意义。该文以河北省中南部冬小麦为研究对象,以叶面积指数(LAI,leaf area index)为同化量,采用重采样粒子滤波算法同化WOFOST(world food studies)作物生长模型和遥感观测LAI,重构LAI时间序列数据,基于重构数据提取冬小麦返青期、抽穗期和成熟期等关键物候期。重构结果表明,重构的LAI具有良好的时间连续性和空间连续性,可减缓WOFOST作物模型LAI变化剧烈程度,峰值出现时间与遥感LAI曲线基本同步,且可一定程度上解决遥感观测LAI数值整体偏低和数据缺失的问题。物候期监测结果表明,在空间分布上与冬小麦实际生长状况基本相符,时间上也较为合理,但因在返青期存在LAI高初始值、成熟期存在LAI下限不确定性等问题致使在具体日期存在偏差。     

支持向量机与分类后验概率空间变化向量分析法相结合的冬小麦种植面积测量方法

利用遥感手段提取农作物种植面积时,需要结合作物物候特征,以提高面积的提取精度。该文以北京市通州区西南部为试验区,以冬小麦为研究对象,利用多时相的环境减灾小卫星遥感影像数据,通过基于支持向量机二分法的分类后验概率空间变化向量分析法进行冬小麦种植面积遥感测量试验研究。研究结果表明：该文提出的方法测量结果总体精度、Kappa系数分别为95%、0.90,远高于支持向量机（SVM）分类后直接比较方法（总体精度91%,Kappa系数0.79）;解决了实际应用中的变化阈值选取的主观性问题,该方法的频度直方图两极化现象使得变化阈值取值部分频度被压低摊平,阈值敏感度降低,变化阈值取值更为客观,一定程度上解决了阈值难以设定的问题;SVM二分法和变化向量分析的结合增强了对光谱的敏感性,能够监测不同季相上植被的长势变化,进而提高了农作物种植面积遥感测量的精度,同时对其他农作物种植面积测量提供了途径。     

华北平原2001-2011年冬小麦播种面积变化遥感监测

为及时、准确地获取华北平原冬小麦时空分布信息,构建多源遥感监测系统,基于MODIS EVI时间序列数据和两景TM影像,建立华北平原冬小麦时序波谱曲线库,并结合农作物物候历制订统一规则,在此基础上,重建华北平原2001-2011年冬小麦播种面积时空变化过程。结果表明:1)多源遥感监测系统提取华北平原2001-2011年冬小麦信息,在栅格尺度上获得了稳定的较高分类精度,平均为76.36%;在县域行政单元尺度上,2011年的冬小麦遥感监测面积与统计数据的耦合度也较高(决定系数为0.89,均方根误差为1.29×104 hm2);2)华北平原2001-2011年的冬小麦播种面积呈持续上升趋势,2011年比2001年增加了156.05×104 hm2(14.96%);3)冬小麦播种面积大致呈"南增北减"的时空变化格局:平原中南部的鲁西南平原、胶莱平原、豫东平原和皖北平原冬小麦种植面积扩张趋势显著;而北部的京津冀地区冬小麦面积明显收缩。该研究旨在为华北平原调整农业种植结构、制订粮食安全策略及优化水资源管理提供数据支持,也可为大范围、长时间尺度的作物播种面积时空变化遥感监测提供方法借鉴。     

综合季相节律和特征光谱的冬小麦种植面积遥感估算

及时准确地获取区域和国家尺度的作物种植面积和空间分布具有重要意义。针对目前中低分辨率遥感数据相结合方法的局限,提出一种新的作物类型识别方法。首先基于MODIS NDVI数据的时间优势,提取研究区各类植被的NDVI时间序列曲线,从而分析冬小麦在季相节律上的识别特征,构建冬小麦识别模型。再将MODIS像元分类处理,纯耕地像元利用冬小麦的季相节律特征识别;耕地与其他植被的混合像元利用混合像元分解的思想提取耕地组分的NDVI时间序列,从而进行识别,进一步根据空间关系将识别结果重新定位到中分辨率尺度上;冬小麦与其他作物的混合像元覆盖区则利用TM遥感影像的光谱差异加以区分。在伊洛河流域主要农业区,以冬小麦为识别对象,结果表明识别精度达到96.3%。该方法为作物种植信息的提取提供了新的解决问题的途径,也对其他类型作物的识别也具有重要的参考价值。     

华北平原冬小麦面积遥感提取及时空变化研究

多年作物种植面积的时空变化可以反映种植结构的调整结果,并可用于进行驱动力分析。为解决连续遥感监测作物种植面积变化过程中,不同的训练样本或分类规则不能较好地反映作物种植面积时空格局变化的问题,本文首先根据研究区(华北平原)农业气象观测站提供的主要农作物物候观测资料获得主要农作物典型物候期特征,结合HANTS滤波后的NDVI时间序列数据提取不同地物类型的NDVI时序曲线,引入复种指数,探讨了CART算法在提取华北平原冬小麦种植面积的可行性,最后提取了2000—2013年华北平原冬小麦种植面积,并参考市级的农业统计数据进行精度评价。经检验,近13年的遥感监测种植面积与农业统计面积相关系数达到0.94(置信水平为95%),且各市13年面积一致性小于40%的概率仅为15%。利用遥感监测多年冬小麦空间分布信息获得其空间种植概率,能较好地反映研究区冬小麦的主要种植区,该方法可为大范围、连续年份冬小麦种植面积时空格局的遥感监测提供参考。     

利用时序植被指数监测作物物候的方法研究

该文是对全国主要产粮县旱地和水田作物的物候期进行遥感监测.在数据预处理中采用最小二乘法和谐函数分解重构方法相结合,去除时序植被指数影像的云噪声影响.基于土地利用数据,通过耕地植被指数加权平均的方法提取区旱地和水田作物生长过程.结合野外观察数据,对一年一熟作物用作物生长过程的最大上升斜率、最大值和最大下降斜率作为作物出苗(返青)期、抽穗期和收获期的遥感识别标志.对一年两熟、多熟县作物物候期依据轮作规律进行了监测.同时进行物候年际间对比和农业灾害监测分析.遥感监测出苗(返青)期和收获期与野外采样照片实测信息有90%的相同率,抽穗期遥感监测与实测信息相同率95%.     

基于地块尺度多时相遥感影像的冬小麦种植面积提取

针对仅利用单一遥感影像数据获取农作物信息精度不够问题,该文选择冬小麦主产地河南省兰考县乡镇作为研究区,以2017年多时相中分辨率Landsat8 OLI影像和Google earth上下载的亚米级高分影像为遥感数据源,结合光谱差异和农田地块信息实现冬小麦的精确提取。该算法首先构建不同时相决策树模型,分别实现2个时相的冬小麦区域初步提取;其次通过将对高分影像多尺度分割产生的地块信息分别与2个时相冬小麦播种面积初步区域相互叠加,完成地块单元控制下的冬小麦播种面积分地块统计,并通过设定不同统计阈值,分析落在每一地块单元下的冬小麦区域,生成基于地块单元的冬小麦播种面积分布图;最后通过多时相交叉验证,获取最终冬小麦播种区域。结果表明：该方法能更加准确提取冬小麦种植面积,保持较低的误判率（1.3%）水平下,得到较高的提取正确率（95.9%）,较通过对比单一Google earth高分辨率影像获取冬小麦精度（85.6%）高,该研究对通过融合多源多时相影像数据获取农作物提供参考。     

基于GF-1与Landsat8 OLI影像的作物种植结构与产量分析

作物种植结构监测和估产是精准农业遥感的重点领域,其研究对于指导作物种植结构和制定农业政策具有重要意义。该文以黑龙江省北安市为研究区,以2015年的Landsat8 OLI和多时相GF-1为遥感数据源,基于物候信息和光谱特征确定的农作物识别关键时期和特征参数,构建面向对象的决策树分类模型,开展作物种植结构监测研究;综合植被光谱指数和地面采样数据,采用逐步回归方法建立产量遥感估算模型。结果表明:多源与多时相的遥感数据可以反映不同农作物的季相特征,应用本文所构建的决策树分类模型,作物分类效果较好,总体精度达87.54%,Kappa系数为0.8115;2015年,北安市的主要作物类型为大豆、玉米、水稻和小麦,面积分别为2204、1955、122和19 km~2,其中大豆的种植面积最大,占作物种植面积的51.24%。基于NDVI、EVI和GNDVI构建的多元回归模型为北安市大豆和玉米产量估算最优模型(R~2=0.823 7,均方根误差135.45 g/m~2,精度80.55%);北安市玉米高产区集中分布在西部,大豆的高产区主要分布在东部;2015年北安市玉米和大豆的单产分别为8 659、2 846 kg/hm~2,总产量分别为16.93×10~8、6.27×10~8 kg。利用作物关键物候期的多源多时相遥感数据能够精确高效地提取作物种植结构,构建的产量估算多元回归模型,为精准农业科学发展提供参考。     

利用Terra/MODIS数据提取冬小麦面积及精度分析

利用遥感技术提取作物播种面积是农情监测研究中一种实用而可行的方法。以河北省藁城市为研究区域,研究利用多时相Terra/MODIS数据提取2004年冬小麦播种面积的技术方法。在分析MODIS波谱特性与冬小麦生物学特征,并考虑了有关植被指数图像对面积提取精度的影响基础上,选择将MODIS数据的Red、Blue、NIR和ESWIR波段作为基础工作波段。利用4种方法提取了2004年藁城市各乡镇的冬小麦播种面积,并利用2004年各乡镇统计数据及土地利用数据进行了精度评价。结果表明：4种方法提取的冬小麦播种面积总体上都与参考值比较吻合,总体误差和平均误差均小于5%。可见,利用Terra/MODIS数据提取冬小麦播种面积是完全可行的。研究还发现,最佳的MODIS数据是冬小麦抽穗期的Red、Blue、NIR、ESWIR波段图像和冬小麦播种期与抽穗期EVI差值图像的组合。     

资源一号卫星CCD图像在作物面积监测中的应用

该文对资源一号卫星CCD图像在作物面积监测中的应用进行了评价。评价内容包括图像的几何纠正、主要地物类型识别、典型地物图像面积量算与实地面积量测、样区遥感图像解译等几个主要方面。采用的方法为资源一号CCD图像与Landsat TM图像对比的方法。评价结果显示，资源一号CCD图像能够较好地应用于作物种植面积监测。     

黄河小浪底水库蓄水前后库周土地覆被变化研究

选取黄河小浪底水库库周1993年和2000年TM遥感影像进行土地覆被变化分析,绘制出蓄水前后的土地利用现状图,计算出土地覆被变化的转移矩阵和景观结构的控制指标,分别从土地利用类型、空间景观结构特征及土地变化过程等方面进行了研究.研究结果表明:小浪底水库的施工和蓄水对库周的土地利用变化和空间景观结构的改变没有太大影响;由于林地向耕地和其它土地覆被类型转变,使得1993～2000年的模地类型由有林地向耕地转化     

利用MODIS-EVI时序数据对河南省土地覆盖进行分类

基于遥感的土地覆盖信息提取对农林业生产、环境监测具有直接的应用意义。该文选取河南省作为研究区域,利用2005年23个时相的MODIS EVI数据,结合农作物物候历、其他分类参考数据及河南省种植结构的相关文献,在对时序数据进行去云、平滑处理后,采用SVM（支持向量机）分类器,对河南省的土地覆盖进行分类。分类结果上,一方面参照2005年河南省农作物种植面积的统计数据得到面积精度,对大面积种植的农作物：小麦为81.47%、玉米94.87%、水稻82.43%;经济作物：油菜39.81%、大豆93.65%、棉花95.21%、花生74.27%;另一方面,参照2000年1：10万全国土地覆盖的分类数据,将2000年的对应数据和分类结果分别归并为：耕地、林地、草地、水体、建筑进行精度比较,结果表明总体识别精度为78.07%,Kappa系数为0.6556。从分类精度验证来看,表明MODIS植被指数时序数据及该文研究方法在农作物信息提取中的有效性。     

地块破碎度对软硬变化检测法识别冬小麦分布精度的影响

软硬变化检测作物识别(soft and hard change detection,SHCD)是一种新型的作物识别方法。该研究针对不同耕地地块破碎程度的农业景观地区进行SHCD冬小麦识别,分析地块破碎程度对SHCD冬小麦识别精度的影响。试验结果表明,在种植地块破碎试验区,SHCD的RMSE对分辨率不敏感,均小于0.15,bias也比较小,R2随着检测窗口的增加,相关性逐步升高,达到98%以上。在种植地块规整试验地区,亦能够得到相同试验结论。SHCD方法综合了硬变化(hard change detection,HCD)和软变化(soft change detection,SCD)各自的优势,能够达到稳定且较高的识别精度,不受影像分辨率的影响;有效地解决了SCD在硬变化区(纯净像元)受到光谱不稳定性和HCD在软变化区(混合像元)识别为"0-1"排他性结果的不足,保证了冬小麦的识别精度,为大范围进行冬小麦识别以及其他作物的变化检测识别提供前期的试验基础。     

基于GIS与RS技术的城市土地利用/覆盖变化分析

根据重庆市主城区1961年、1981年土地利用现状图,1993年、2000年和2003年TM遥感影像数据,利用GIS与RS信息获取技术、空间分析技术和数理统计方法,分析了研究区土地利用时空变化特征,明确了土地利用变化的主要类型和方向,并探讨了土地利用随时间的变化特征。     

生态环境建设典型区土地覆盖景观变化的遥感分析

利用Landsat的TM数据,对地处我国半干旱区的张家口、榆林和定西3个典型区在1997年和2002年的土地覆盖进行了遥感监测,并以土地覆盖类型变化面积和景观格局指数为指标分析了生态环境建设工程的效果及由此而产生的土地覆盖景观格局的变化特征。结果显示,近年来典型区的生态环境在一定程度上都有所改善,以退耕还林还草措施为主的生态环境建设工程取得了一定成效,其中以自然条件好、治理力度大的张家口典型区所取得的成效明显;而自然条件较差,经济基础薄弱的榆林和定西典型区的治理成效相对较小。3个典型区土地覆盖类型变化特点都是农业用地减少,自然和半自然植被增加,并且斑块形状的不规则性都降低。由于作为景观基质的自然和半自然植被类型的面积和比例的增加,使得斑块复杂性和景观多样性都有所降低。     

无人机遥感影像面向对象分类方法估算市域水稻面积

针对如何高效地从无人机遥感影像中提取农作物样方数据,用于农作物面积遥感估算,该文以浙江省平湖市为例,利用面向对象分类方法对无人机影像进行水稻自动化识别,作为样方数据与卫星遥感全覆盖空间分布分类结果结合,采用分层联合比估计进行2014年单季晚稻面积估算。然后,与人工目视解译识别方法获取的水稻样方数据推断的区域水稻面积估算的结果进行精度、效率对比分析。研究结果表明:1)利用面向对象分类方法对无人机影像进行分类,总体分类精度达到93%以上,满足构建样本的要求;2)通过区域作物估算对比分析发现,面向对象分类方法对无人机影像进行水稻识别,构建平湖市单季晚稻的样方数据,能够替代人工目视解译样方准确推断区域作物种植面积,有效地提高了无人机影像在遥感面积估算中的应用效率。     

基于合成孔径雷达的农作物识别研究进展

精准识别农作物对于及时准确估计农作物种植面积、产量等关键农情信息具有重要意义。合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）以其不受云雨天气影响,可全天时、全天候监测等优点已被广泛应用于农情遥感监测领域,为大区域尺度的农作物遥感识别提供了强有力的数据保障和技术支持。该文以雷达技术的发展进程为论述主线,对20余年来国内外农作物SAR识别研究与实践应用的新进展进行了系统总结,具体归纳为4个方面：早期研究（20世纪80年代末－2002年）,特征是以单波段、单极化、多时相SAR数据为主;基于多极化、多波段SAR数据进行农作物识别与面积监测研究;利用SAR与光学遥感相结合提高农作物的识别精度与效率研究;农作物SAR分类算法研究。在今后农作物SAR识别研究中,对于复杂种植结构背景下的旱地作物识别,如何优化组合SAR系统工作参数（极化方式、频率及入射角等）及与光学遥感融合来提高农作物识别精度与时效性,发展机理性的农作物SAR分类算法将是需要重点解决的3个问题。