基于多时相GF-1WFV 数据的南方丘陵地区甘蔗种植面积提取

南方丘陵地区甘蔗种植具有分散、形状多样等特点,利用中低分辨率遥感数据提取甘蔗种植面积时,数据的有效性和精度都难以满足要求.利用高分辨率GF-1WFV遥感数据,分析比较甘蔗与其他地物类的光谱特征、纹理特征及植被指数时间变化差异,采用多时相迭代方法构建甘蔗提取特征向量决策树模型.利用该模型提取了广西江州区的甘蔗种植面积,经野外实地调查验证,甘蔗面积提取的用户精度为90.13％,生产精度为88.78％,表明GF-1WFV数据是复杂地形下提取甘蔗等农作物的潜力数据源,该提取思路可以为在全国范围内不同地区了解甘蔗种植情况,进行甘蔗长势监测和产量估测提供技术参考.     

基于GF-1影像的冬小麦面积提取及年际变化动态监测

为探讨国产高分一号(GF-1)卫星影像在作物面积提取中的适用性,以冬小麦主产区山东省菏泽市为研究区域,利用GF-1卫星携带的多光谱宽幅相机(WFV)16米遥感影像为主要数据源,以菏泽市土地利用类型和野外地面调查数据作为辅助,采用决策树分类法和监督分类—最大似然分类法相结合的方法,通过分区解译方式,分别提取出菏泽市2014和2015年冬小麦种植面积和分布区域,并利用地面样方数据对分类结果进行精度验证,同时开展年际变化动态监测分析。结果表明:以GF-1/WFV 16米影像为主要数据源,将多源信息引入决策树和监督分类模型,进行种植结构复杂地区冬小麦种植面积遥感估算的方法是可行的。GF-1/WFV 16米影像在作物面积遥感监测业务运行中具有较大的开发应用潜力。2014和2015年菏泽市冬小麦位置提取精度分别达到96.5%和96.7%,面积总量提取精度分别达到96.8%和95.0%;遥感提取的两年冬小麦种植面积均略小于官方提供的统计数据,但两者呈现出的变化趋势一致,即菏泽市两年间的冬小麦种植面积呈减少趋势。     

基于多源遥感数据的罗平油菜种植面积提取方法研究

基于GF-1 WFV和Landsat8 OLI遥感数据,采用面向对象的最邻近法和基于像元的最大似然法,提取罗平县油菜种植区域,并基于实地样本点构建混淆矩阵进行精度验证,比较提取的油菜种植面积的相对误差。结果表明:针对2种数据源,2种方法提取效果均较好。通过对比,采用面向对象的分类方法能更好地避免复杂山区混合像元错分及漏分问题,其在总体精度、Kappa系数以及油菜的生产者精度和用户精度等方面,均优于传统基于像元的分类方法,更适用于喀斯特山区的地物信息提取。在相同数据不同方法方面,采用最邻近法提取GF-1 WFV数据,所得油菜种植面积的相对误差仅为0.74%,精度远高于最大似然法提取该数据的相对误差(-7.37%);对于Landsat8 OLI数据,最邻近法提取的面积精度同样高于最大似然法。相同方法不同数据方面,最邻近法更适用于空间分辨率较高的GF-1 WFV数据,而最大似然法更适用于光谱信息更丰富的Landsat8 OLI数据。     

基于GF-1/WFV EVI时间序列数据的水稻种植面积提取

随着国产高分系列卫星的发射,国产高分辨率遥感影像在作物种植面积提取方面逐渐得到了应用,但目前仅有少量基于高分一号(GF-1)卫星影像归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)进行作物分类或遥感估产的研究。本文针对NDVI指数在南方多植被覆盖区域易饱和及不敏感的缺陷,利用在NDVI基础上改进的增强型植被指数(Enhanced Vegetation Index,EVI),首次提出基于GF-1卫星16m宽覆盖影像(Wide Field of View,WFV)EVI时间序列的水稻种植面积提取方法。选取四川省乐至县为研究区域,获取覆盖整个水稻生长周期的GF-1/WFV影像数据,构建EVI时间序列,并分析水稻不同生长期的EVI曲线特征。利用时间序列谐波分析法(Harmonic Analysis of Time Series,HANTS)对EVI时间序列进行平滑处理,尽可能减少噪声影响,使EVI时间序列能够更好地反应水稻及其他植被或非植被随时间的变化规律;根据水稻和其他植被及非植被的EVI曲线特征差异构建水稻种植面积提取决策树模型,对水稻种植面积进行准确提取。通过与同期地理国情监测成果的对比,本研究方法提取的水稻种植面积和精度都较高,表明该方法对于提取水稻种植面积效果良好。研究表明,相对于以往用中低分辨率卫星影像进行作物种植结构提取,GF1/WFV影像在南方较破碎的水稻种植面积提取方面应用效果良好,GF-1卫星影像在农业遥感领域具备很大的应用潜力。     

基于国产高时空分辨率卫星影像的作物种植信息提取研究

在面向对象技术支持下,首先利用高空间分辨率ZY-3遥感影像提取农田地块专题信息;然后在地块边界控制下以地块对象为单元融入HJ-1及GF-1中分传感器的多时相光谱信息,获取作物生长关键期内的时间序列光谱特征;最后,结合不同作物的物候差异性规律构建作物种植信息提取模型,对甘蔗和水稻进行识别。结果表明,所有地类的总体分类精度为86.80%,Kappa系数为0.84,总体分类效果良好。甘蔗的制图精度和用户精度分别达到92.11%和90.91%,水稻的制图精度和用户精度分别达到88.89%和90.91%。说明协同利用国产卫星的高空间和高时间分辨率影像数据提取作物种植信息确实可行,可作为作物种植面积和种植结构的精细化、快速调查方法。     

基于GF-1号的红枣种植面积提取方法

新疆南疆地区是我国红枣盛产的主要地区之一,精准掌握红枣种植信息有利于为红枣产业的发展做出更加科学客观决策。为精确提取红枣种植面积,本文以阿克苏地区阿拉尔市为例,基于GF-1号16 m WFV传感器卫星数据构建红枣种植面积提取方法。选择归一化植被指数(NDVI)、原始波段、主成分等特征,结合野外实测样点,采用决策树分类方法,提取红枣种植面积。结果表明:该提出方法总体分类精度为94. 47%,并且有89. 41%的用户精度和91. 23%的制图精度。该方法为较大区域红枣种植信息的监督提供参考。     

基于中分辨率影像湿地离散水体提取研究——以新疆阿勒泰科克苏湿地为例

首先利用Landsat8 OLI和GF-1 WFV卫星的多光谱影像分别对新疆阿勒泰科克苏湿地的离散水体进行支持向量机模型分类和最大似然模型分类,以选出最佳的分类模型;然后对Landsat8 OLI和GF-1 WFV影像分别提取灰度共生矩阵纹理特征、Getis指数特征和Moran’I指数特征,并与其对应的多光谱影像进行组合得到包括原始多光谱影像在内的7种组合特征集,利用选出的最佳分类模型对特征集进行离散水体提取,对其精度检验结果进行对比。结果表明,对Landsat8 OLI和GF-1 WFV卫星的多光谱影像同时引入Getis指数特征和灰度共生矩阵纹理特征能够明显提高分类精度,Landsat8 OLI影像Kappa系数从0.815 7提高到0.922 3,总体精度从94.25%提高到97.50%;GF-1 WFV影像的Kappa系数从0.832 6提高到0.932 4,总体精度从94.75%提高到98.25%。综合可知,Getis指数和灰度共生矩阵同时作为新的特征波段引入到多光谱影像上,对于离散水体信息提取具有积极效果。     

基于中分辨率影像湿地离散水体提取研究——以新疆阿勒泰科克苏湿地为例

首先利用Landsat8 OLI和GF-1 WFV卫星的多光谱影像分别对新疆阿勒泰科克苏湿地的离散水体进行支持向量机模型分类和最大似然模型分类，以选出最佳的分类模型；然后对Landsat8 OLI和GF-1 WFV影像分别提取灰度共生矩阵纹理特征、Getis指数特征和Moran’I指数特征，并与其对应的多光谱影像进行组合得到包括原始多光谱影像在内的7种组合特征集，利用选出的最佳分类模型对特征集进行离散水体提取，对其精度检验结果进行对比。结果表明，对Landsat8 OLI和GF-1 WFV卫星的多光谱影像同时引入Getis指数特征和灰度共生矩阵纹理特征能够明显提高分类精度，Landsat8 OLI影像Kappa系数从0.815 7提高到0.922 3,总体精度从94.25%提高到97.50%;GF-1 WFV影像的Kappa系数从0.832 6提高到0.932 4,总体精度从94.75%提高到98.25%。综合可知，Getis指数和灰度共生矩阵同时作为新的特征波段引入到多光谱影像上，对于离散水体信息提取具有积极效果。     

基于U-Net 的甘蔗提取方法

【目的】基于深度学习的分类方法是使用高分辨率遥感影像快速提取作物种植空间信息的新方法。【方法】以云南省陇川县甘蔗种植园为研究区,收集空间分辨率为0.5 m的Google Earth开放影像进行数据预处理,建立样本数据集,构建U-Net神经网络模型,训练模型参数;使用U-Net模型提取甘蔗种植空间信息,通过地面样方数据验证甘蔗提取精度。【结果】(1)基于深度学习方法的甘蔗分类总体精度和Kappa系数分别为92.76%和0.848 0,面积总精度为94.41%;平坝区、丘陵区分类精度存在差异,总精度和Kappa系数分别为97.10%、0.922 1和88.42%、0.767 3;(2)受部分地物RGB影像特征与甘蔗相似的影响,分类结果存在错分现象。【结论】基于U-Net神经网络模型的方法可用于高分辨率影像的甘蔗提取,更准确的分类精度还有待进一步研究和验证。     

遥感监测适用性分析

【目的】验证GF-1 WFV(16 m分辨率)在不食草马先蒿遥感监测的适用性,了解巴音布鲁克草原不食草马先蒿的分布。【方法】利用校正后的GF-1 WFV遥感卫星影像,结合实测光谱数据,采用目视解译结合监督分类的方法,对研究区的不食草马先蒿进行识别,验证其分类精度,并对研究区马先蒿的分类精度和分布情况进行分析。【结果】影像解译整体精度为80.91%,Kappa系数为0.71,分类结果较好;得到了巴音布鲁克草原不食草马先蒿分布范围和影响分类精度的主要原因。【结论】利用16 m分辨率GF-1 WFV多光谱遥感数据对巴音布鲁克草原不食草马先蒿进行遥感监测是可行的。通过对研究区遥感解译的分类结果和实地踏查发现,不食草马先蒿危害面积较大,且多为连片分布、顺河流分布;危害较为严重的区域为巴音布鲁克总场巴音布鲁克分场、巴音郭楞乡哈尔萨拉村、巴音布鲁克镇巴西里克村。     

Mapping regional cropping patterns by using GF-1 WFV sensor data

The successful launched Gaofen satellite no. 1 wide field-of-view(GF-1 WFV) camera is characterized by its high spatial resolution and may provide some potential for regional crop mapping. This study,taking the Bei'an City,Northeast China as the study area,aims to investigate the potential of GF-1 WFV images for crop identification and explore how to fully use its spectral,textural and temporal information to improve classification accuracy. In doing so,an object-based and Random Forest(RF) algorithm was used for crop mapping. The results showed that classification based on an optimized single temporal GF-1 image can achieve an overall accuracy of about 83%,and the addition of textural features can improve the accuracy by 8.14%. Moreover,the multi-temporal GF-1 data can produce a classification map of crops with an overall accuracy of 93.08% and the introduction of textural variables into multi-temporal GF-1 data can only increase the accuracy by about 1%,which suggests the importance of temporal information of GF-1 for crop mapping in comparison with single temporal data. By comparing classification results of GF-1 data with different feature inputs,it is concluded that GF-1 WFV data in general can meet the mapping efficiency and accuracy requirements of regional crop. But given the unique spectral characteristics of the GF-1 WFV imagery,the use of textual and temporal information is needed to yield a satisfactory accuracy.     

基于Sentinel-2多时相影像的果树种植区遥感提取

为提取果树的空间分布信息,以果树生长期内不同月份的Sentinel-2多光谱遥感影像为数据源,以大沙河流域果树为研究对象,通过分析不同月份的光谱信息得出最佳监测时期,并在此基础上,选择不同时期的5种植被指数[归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、增强型植被指数(EVI)、结构密集型色素指数(SIPI)和归一化水指数(NDWI)],结合机器学习技术构建决策树提取模型。结果发现,3、4、7、8月份的影像适于果树面积提取。通过Feature_importances_属性筛选出贡献度高的不同时期的植被指数作为输入特征,结合超参数学习曲线和网格搜索技术确定决策树模型的Max_depth和Min_samples_leaf参数分别为5和10时模型的效果最佳。参数调整后绘制决策树模型,模型在训练集和测试集上的精度分别达到了0.919 4和0.875 1。提取结果表明,研究区内的果树主要种植在大沙河两岸,东部与西北部的果树种植地块较为零碎,总的果树种植面积为6 838 hm²。在验证样本的基础上,通过混淆矩阵计算提取结果的精度,结果显示,Kappa系数为0.87,果树种植区提取的用户精度和制图精度分别为92.91%和90.77%。结果说明,本文所提出的方法适用于大区域果树的遥感提取,可为基于中高分辨率遥感影像的果树种植区监测提供有效的技术手段。     

基于多时相影像植被指数变化特征的作物遥感分类

高分一号GF1/WFV遥感影像具有较高的时间和空间分辨率,利用多时相影像开展农作物分类调查具有明显优势。以安徽省颍上县为研究区域,利用2017年5月至9月共6景多时相GF-1/WFV卫星遥感影像数据对主要农作物的分类识别提取。首先,通过分析研究区主要农作物的典型植被指数NDVI、EVI和WDRVI时序变化特征,明析了不同作物在各时相对不同VI的响应特征;其次,基于作物在不同时相的敏感VI变化响应,构建了决策树分层分类模型,成功提取了研究区玉米、水稻、大豆和甘薯四种主要作物种植空间分布情况。结果表明:总体精度达到90.9%,Kappa系数为0.895。同时,采用最大似然法、支持向量机对研究区作物进行分类,通过分类效果对比发现,最大似然法最差,支持向量机次之,决策树分类方法最佳。研究表明:利用多时相时间序列的遥感影像数据,结合作物植被指数特征,采用决策树分类方法可以有效提高作物分类的精度。     

多时相高分一号影像在丘陵地区大宗农作物提取中的应用

【目的】基于多时相的高分一号(GF-1)影像,利用面向地块对象分类法提取广西崇左市江州区大宗农作物种植面积,为南方多云雨丘陵地区提取作物信息提供参考。【方法】以2 m分辨率的GF-1影像为数据源,采用人机交互的方式准确识别地表覆盖的地块信息,基于对多时相GF-1影像进行云影检测,并处理生成影像的光谱、归一化植被指数(NDVI)、亮度等特征,采用面向地块对象的分类方法提取甘蔗、水稻和香蕉的作物信息。【结果】根据混淆矩阵评价分类的结果可知,提取大宗农作物的总体精度为90.08%,Kappa系数达0.85,满足农业成果应用的精度要求。【结论】利用有效影像数据,结合地块数据完成作物信息提取,该技术方法能够准确提取丘陵地区大宗农作物信息,为解决南方多云雨丘陵地区提取作物信息难题提供了有效途径。     

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.     

高分1号数据用于云南文山三七种植信息提取

  目的  云南文山三七Panax notoginseng作为经济价值较高的中草药,其产量多少与价格波动之间存在着较紧密的联系,实时准确地掌握三七种植面积,对于当地政府相关管理部门科学指导三七种植规模和确定价格等宏观调控具有重要意义。  方法  以文山州4个三七主产县为研究区域,基于国产16 m分辨率的高分1号（GF-1）开源影像,根据三七的生长环境特点对专家决策树模型进行改进,并通过决策树分类法提取三七的荫棚图斑。在对三七荫棚识别可靠度和面积提取精度评价中,采用了谷歌影像代替实地调绘和以目视解译结果作为图斑面积基准的方法。  结果  决策树分类成果和目视解译提取的图斑判定正确率分别为87%和99%;专家决策树分类提取的成果整体面积精度为80%。  结论  与传统基于高分辨率商业影像采用目视解译的人工勾绘图斑方法相比,基于GF-1影像的三七面积提取所采用的方法能够在保证一定精度的条件下,以较快速度开展文山三七种植资源的调查,为当地特色农产品种植的科学监管与价值估算提供基础数据与有效技术支持。     

南宁市甘蔗气候产量预测模型

根据南宁市气候灾害空间分布及甘蔗的生理生态指标需求,借助HJ-1 CCD卫星遥感图像、基础气象数据和地理信息数据,构建南宁市甘蔗气候产量预测模型,对南宁市甘蔗总产量进行预估.结果表明,南宁市蔗区分布受干旱灾害影响范围较广,2010年处于重度干旱区域内的甘蔗种植面积为346.20 km2,占总蔗区的18.88％;受霜冻灾害影响面积较为局限,处于重度霜冻影响下的蔗区面积仅为67.1 km2,占总蔗区的3.75％.南宁市2010年甘蔗气候产量为884.46万t.验证数据表明该气候产量模型的预测精度可达90％以上.     

基于无人机三维点云的玉米植株自动计数研究

植株计数是农民、育种专家等在整个作物生长季评估作物生长状况和管理实践的最常用方法之一,可用来进行合理的田间规划以及管理。针对高密度种植试验区高通量获取玉米自动株数方法匮乏的问题,本研究利用无人机遥感平台,获取田间314个不同基因型的玉米高密度育种小区的数码影像和激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云数据,发展了一种结合玉米三维空间信息的固定窗口局部最大值算法,实现了高密度玉米育种小区成株数的自动检测,并对比了基于此两种不同数据源的检测精度。该方法以冠层高度模型(canopy height model,CHM)中包含的株高信息为基础,以玉米种植株距为固定窗口进行单株玉米种子点检测,并将检测到的种子点与目视解译的玉米位置进行空间匹配来进行精度的评估。结果表明,基于无人机数码影像构建3种空间分辨率CHM的综合检测精度分别为81.30%、83.11%和78.93%;基于无人机LiDAR的综合精度分别为82.33%、88.66%和81.46%;基于两种数据源构建的CHM,均在空间分辨率为0.05 m时,获得最佳的检测精度。此外,当空间分辨率相同时,LiDAR数据检测精度略优于无人机数码影像,无人机数码传感器由于其成本低、易于操作等优势,在大面积、高密度育种小区的玉米高通量单株检测中表现出更大的潜力。本研究实现了对密植玉米育种试验区玉米株数的自动计数,为表型筛选、田间管理和精准估产等提供依据。