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。     

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。     

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。     

基于无人机可见光遥感的棉花面积信息提取

【目的】针对传统大区域棉花种植信息提取方法相对落后的问题,运用面向对象的影像分析方法,对无人机遥感试验获取的可见光影像进行棉花种植信息的提取。【方法】选用双子星MyFlyDream MTD固定翼无人机搭载佳能EF-M 18-55相机,获取新疆建设兵团第八师135团的可见光影像,借助eCognition软件平台,运用面向对象的方法对研究区内棉花种植信息进行提取试验。【结果】目视解译提取的棉花种植面积为0.35 km²,面向对象提取的棉花种植面积为0.33 km²,分类结果精度为94.29%,误差系数为5.71%,可以有效地提取研究区域棉花种植信息。【结论】面向对象的分类方法相比于传统的基于像素的分类方法提取精度更高,更加接近于目视解译的提取结果。     

基于RS的冬小麦种植面积提取及最佳时相选择

为探求冬小麦种植面积提取的方法,本研究通过多种图像处理方法对TM数据进行处理,结合实地调查和研究区主要种植作物的物候历,利用TM数据提取了冬小麦的种植面积。同时为了提高解译精度,结合GIS进行了两次目视解译过程,消除了分类器分类会出现的多分和漏分现象。结果表明:通过分类后计算混淆矩阵与地面真实感兴趣区(ROI)进行比较,发现Mahalanobis Distance分类法阈值(最大误差距离)为2.9时分类效果最佳。得到2007年研究区域冬小麦遥感监测面积为560 650 hm2,提取精度达到了95.23%。三个地区以临汾地区提取精度最高,而晋中地区最低。因此利用该方法提取冬小麦种植面积是可行的。     

基于分类回归树分析的棉花种植面积提取——以库、新、沙三县为例

以研究区2012年的HJ卫星CCD影像为数据源,通过物候历和主要农作物的光谱特征分析,确定棉花识别最佳时相。采用分类回归树分析(CART)的决策树方法提取棉花种植面积信息,并以农田实地调查样点和统计数据为参考对提取的棉花种植面积结果进行评价。结果表明,基于HJ-CCD数据,使用CART算法的决策树可以较好地提取棉花覆盖信息,最终提取的棉花种植面积总量精度为94.29%,位置精度为88.57%;本研究采用的决策树方法,操作方便、容易实 现,分类结果较为实际,基本满足棉花种植面积遥感监测的需求,可对棉花种植面积估算和种植结构分析提供一定的参考。     

基于ENVISAT ASAR的长乐市水稻种植面积监测

以多时相、双极化ENVISAT先进合成孔径雷达(ASAR)影像为例研究福建省长乐市试验区水稻种植面积提取方法.利用2005年不同水稻生长季节的多时相ASAR数据,通过分析2种极化方式下水稻后向散射系数变化规律,采用构建新波段方法来增强水稻信息,然后采用监督分类法分别提取早、晚稻信息,最后,结合两季水稻提取结果分区域提取得到总的水稻种植面积.该方法极大地减小了水稻和背景地物信息混淆的概率,取得了较好的分类结果,总精度达到96.68%.可见,多时相、双极化ENVISAT ASAR数据能够对水稻种植面积进行有效监测.     

基于HJ-1 CCD影像的玉米种植面积估算研究

本研究以HJ-1 CCD影像为主要数据源,风云三号(FY-3)和高分一号(GF-1)影像为辅助数据源,选取作物种植结构复杂的菏泽市为研究区域,采用多时相NDVI阈值剔除法与监督分类相结合的分类方法,以土地利用类型和训练样本区数据作为辅助,提取出菏泽市玉米种植面积和分布区域,并检验其精度。结果显示:在复杂的作物混合种植区可以利用HJ-1 CCD影像提取出玉米种植面积和分布信息,总体分类精度为90.2%,面积总量精度为91.7%。本研究为其他区域利用HJ-1卫星影像提取作物种植面积提供了参考。     

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。     

基于高分遥感数据的昌吉市棉花面积识别研究

本文探讨了如何利用高分遥感数据大范围快速提取棉花种植面积。本研究以昌吉市为研究区,基于高分一号(GF-1)遥感影像,利用实地调查的2015年昌吉市作物种植信息,选取不同的监督分类方法,加入耕地掩膜,分析得出昌吉市棉花识别的最佳识别时相以及最佳识别方法。结果表明,棉花与其他种植作物分离程度最好月份为7月,棉花种植面积最佳识别月份为7月,支持向量机分类方法总体精度最高,总体精度为95.24%,Kappa系数0.935。棉花种植面积提取以小于6个像元为最小图斑时结果最佳。高分一号遥感影像7月以支持向量机分类法解译出的2015年昌吉市棉花面积为15 974 hm2,棉花面积提取精度为95.79%。     

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。     

基于多时相Sentinel-2遥感影像的江汉平原夏收作物提取方法

以江汉平原潜江市为研究区,选取2017年9月至2018年7月期间12幅Sentinel-2多光谱(MSI)影像,通过分析研究区夏收作物不同生长期的光谱特征和归一化植被指数的时序变化,利用决策树算法提取2017—2018年夏收作物种植面积;将提取结果与最佳时相的多光谱数据面向对象、随机森林算法的提取结果进行对比试验,利用实测数据计算混淆矩阵评价分类精度.结果表明,基于Sentinel-2时序NDVI的面向对象决策树方法的提取精度最高,总体精度为96.47%,Kappa系数为0.951 8.基于Sentinel-2的面向对象决策树分类能够准确而有效地提取研究区农作物种植面积,并直观地反映作物的空间分布格局,为江汉平原地区调整作物种植结构提供依据,也为其他区域精细尺度作物的提取提供参考和借鉴.     

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Sentinel-2遥感影像的农作物分类与适宜性评价

农作物种植结构信息是作物长势监测和农业结构调整的重要参考依据,及时准确地通过土地分类和农作物适宜性评价获取农作物空间分布与适宜性种植信息对农业可持续发展意义重大.该文以河北张家口沽源县为研究对象,利用Sentinel-2多光谱数据提取的NDV,NDBI,NDWI,NDRE1,SR_re和CI_red-edge数据为特征,分别采用SVM支持向量机、决策树法、随机森林法对研究区内典型农作物进行精细化提取,探究主要作物空间分布情况,并通过对比kappa系数探讨不同方法对农作物分类的精度,选择最优分类方法.选取土壤性质、土壤侵蚀度、高程、坡度、坡向5个指标建立农作物适宜性评价体系,采用GIS层次分析法与土地适宜性分级指标对沽源县农作物适宜性进行评价.结果表明：基于随机森林分类法对研究区内8种主要农作物进行分类的精度最高,其总体准确率为65.10%, Kappa系数为0.587 1;研究区内主要农作物在空间上整体呈现出镶嵌结构;研究区内中度适宜种植当地主要农作物的用地面积最大,其次是适宜种植面积居中,不适宜种植地区的面积最小.     

基于面向对象分类的冬小麦种植面积遥感监测 —以淮北市临涣矿区为例

为揭示2000年以来淮北矿区冬小麦种植面积变化规律,以IKNOS、Worldview-III高分辨率遥感影像为数据源,采用基于多尺度分割的面向对象分类方法,提取安徽淮北临涣矿区冬小麦种植面积信息,分析其时空变化特征及其驱动因素。结果表明,基于多尺度分割的面向对象分类方法对冬小麦种植信息提取结果非常理想,Kappa系数达到0.92,总体精度为93%,制图精度可达到94%;临涣矿区现有冬小麦种植面积为21.16 km2,占矿区总面积的55.1%;随着临涣矿区开采规模不断扩大与人口密度的增加,矿区冬小麦种植面积显著减少,交通运输用地、工业用地以及住宅用地均有不同程度增加。该研究对深入开展淮北矿区冬小麦长势监测和估产、区域粮食安全评估等工作提供重要的科学参考。     

农业遥感监督自动分类在垦区农作物监测中的应用研究

研究利用计算机自动分类提取出黑龙江垦区农场农作物种植面积,既要提高信息提取的速度,同时又要保证精度;研究方法主要是先采集野外样方数据,然后利用ERDAS软件产生的模板来进行监督分类。通过研究发现该方法有效地提高了信息的提取速度同时又保证一定的精度要求,可以应用于垦区农场农作物提取当中。     

多时相Sentinel-2A与SPOT-7影像在油菜识别中的差异

[目的]研究多时相Sentinel-2A识别种植结构复杂的小尺度区域中的油菜面积,获取高精度的作物分布信息。[方法]以多时相Sentinel-2A和一景SPOT-7数据为数据源,选取种植结构复杂的小尺度区农业区为研究区,构建不同特征向量组合,利用支持向量机(support vector machine,SVM)的方法提取油菜种植面积。[结果]通过对比分析基于不同特征向量组合的油菜识别精度,利用一景油菜最佳识别期内的Sentinel-2A影像可以得到高达89.1%的制图精度和92.1%的用户精度;添加油菜最佳纹理特征后,多时相Sentinel-2A数据的制图精度与用户精度分别提高了2.9%和2.5%,仅比SPOT-7影像的识别精度低了1.7%和2.1%,2种数据的油菜提取精度差异进一步减小;Sentinel-2A与SPOT-7数据油菜最优分类结果对比后,一致性精度和Kappa系数分别为93.3%和0.89。[结论]多时相Sentinel-2A数据可以很好地识别种植结构复杂地区的油菜,加入最佳纹理信息能够提高油菜的识别精度;Sentinel-2A可以广泛应用于小尺度区域作物分布信息的快速提取。     

基于EOS/MODIS数据的抚远县水稻面积提取技术研究

为获取黑龙江省大范围的水稻种植空间分布及面积等信息,指导水稻生产,以抚远县为研究区域,利用EOS/MODIS数据进行水稻面积提取研究。结果表明:抚远县水稻面积309 513.32hm2。水稻种植区域精度较高的图框区域集中在抚远县中部及南部地区,这些地区水稻种植比较集中,且所占比例很高,其它作物较少,对混合像元的精度影响小;精度较低的图框主要集中在北部地区,这与实际情况相符合,水稻种植较零散且其它混种作物种类及荒草类别比较复杂,混合像元分类精度较低。     

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.