基于HJ-1 CCD的县域农作物种植结构提取和时空分析(英文稿)

作物分类和时空变化监测信息可以为农业管理提供依据,多年作物种植结构图反映了作物种植方式的变化,对经济和社会分析起着重要作用。然而,用于绘制作物分布图的卫星影像不能同时具有高时间高空间分辨率,在提取作物种类复杂多样地区的种植结构图时,往往难以提供足够的作物生长周期内影像。该研究提出了一种既经济又高效的解决方案,即利用重复周期短的环境一号CCD（HuanJing-1 Charge-Coupled Device,HJ-1 CCD）图像和免费Landsat-8图像来提取中国监利县的作物种植区时空变化图。根据NDVI时间序列曲线定义了不同作物生育期物候指标例如归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）的最大值、日期和天数等,用于作物分类。为了获取物候指标的阈值,首先从15m Landsat-8影像中提取典型种植区,然后利用典型种植区作物生长阶段NDVI时间序列曲线,得到物候指标中的NDVI阈值和时间阈值,再根据这些阈值制定了分类规则,并获得了2009-2016年作物分布图。根据多年主要作物分布图,分析不同作物的土地利用变化。最后利用高空间分辨率卫星图像和监利县统计年鉴中的作物面积数据对作物分类结果进行精度评估。与高空间分辨率图像相比,平均分类精度为84%,与统计作物面积数据相比,分类精度达到81.60%。结果表明,该研究为在像监利县这样复杂地区进行常规的作物分布制图提供了一种可行的分类方法。通过对夏收作物的时空动态变化分析可以发现,油菜农业机械化水平低、劳动力成本高,导致愿意种植油菜的农民较少。对于秋收作物,政府设定了中稻最低收购价标准,大大降低了农民种植中稻的风险,对农民种植秋收作物具有指导作用。     

基于HJ-1 CCD的县域农作物种植结构提取和时空分析（英文）

作物分类和时空变化监测信息可以为农业管理提供依据,多年作物种植结构图反映了作物种植方式的变化,对经济和社会分析起着重要作用。然而,用于绘制作物分布图的卫星影像不能同时具有高时间高空间分辨率,在提取作物种类复杂多样地区的种植结构图时,往往难以提供足够的作物生长周期内影像。该研究提出了一种既经济又高效的解决方案,即利用重复周期短的环境一号CCD(HuanJing-1 Charge-Coupled Device,HJ-1 CCD)图像和免费Landsat-8图像来提取中国监利县的作物种植区时空变化图。根据NDVI时间序列曲线定义了不同作物生育期物候指标例如归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)的最大值、日期和天数等,用于作物分类。为了获取物候指标的阈值,首先从15mLandsat-8影像中提取典型种植区,然后利用典型种植区作物生长阶段NDVI时间序列曲线,得到物候指标中的NDVI阈值和时间阈值,再根据这些阈值制定了分类规则,并获得了2009—2016年作物分布图。根据多年主要作物分布图,分析不同作物的土地利用变化。最后利用高空间分辨率卫星图像和监利县统计年鉴中的作物面积数据对作物分类结果进行精度评估。与高空间分辨率图像相比,平均分类精度为84%,与统计作物面积数据相比,分类精度达到81.60%。结果表明,该研究为在像监利县这样复杂地区进行常规的作物分布制图提供了一种可行的分类方法。通过对夏收作物的时空动态变化分析可以发现,油菜农业机械化水平低、劳动力成本高,导致愿意种植油菜的农民较少。对于秋收作物,政府设定了中稻最低收购价标准,大大降低了农民种植中稻的风险,对农民种植秋收作物具有指导作用。     

中低分辨率小波融合的玉米种植面积遥感估算

采用中分辨率与低分辨率数据相结合的遥感估算方法是获取大范围作物种植面积的主要趋势之一。在MODIS时序影像和TM影像支持下,采用小波变换融合方法获取30m分辨率的NDVI时间序列信息,构建主要秋季作物的NDVI标准生长曲线,以最小距离分类器进行分层分类,获得河南原阳县玉米种植面积总量信息和空间分布,并以野外实测地块样本进行精度评价。由于充分利用MODIS影像的时间序列优势和TM影像的空间分辨率优势,通过秋季作物之间的物候差异,有效地区分出各种秋季作物的空间分布,基于融合NDVI时间序列信息玉米种植面积遥感估算的位置和面积精度分别达到79%和89%,远高于常规的监督分类,为大范围玉米种植面积遥感估算提供了一种可行的方法。     

基于GF-1/WFVNDVI时间序列数据的作物分类

归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列已广泛应用于植被信息提取研究,然而目前NDVI时间序列的研究主要集中于中低分辨率遥感影像,从而影响了植被信息提取的精度。随着中国高分专项首颗卫星高分一号(GF-1)的发射,为高分辨率NDVI时间序列的构建提供了可能。该文尝试利用GF-1卫星16 m宽覆盖(wide field of view,WFV)影像,构建16 m分辨率NDVI时间序列,以河北省唐山市南部区域为研究区,开展作物分类研究。该文采用覆盖作物完整生长期的GF-1数据构建NDVI时间序列,避免了利用自然年(1-12月)数据构建NDVI时间序列的不足,有助于作物信息的提取。通过分析样地的NDVI时序曲线,发现GF-1/WFV NDVI时间序列能够清晰地区分不同作物的物候差异,捕捉作物特有的生长特性,而且能够识别研究区当年的作物种植模式。该文分别采用最大似然法、马氏距离、最小距离、神经网络分类、支持向量机(support vector machine,SVM)等分类方法,基于GF-1/WFV NDVI时间序列对研究区作物进行分类,研究结果表明SVM分类方法总体精度最高,达到96.33%。同时该文还采用时间序列谐波分析法(harmonic analysis of time series,HANTS)对NDVI时间序列进行了平滑处理,结果表明处理后的NDVI时间序列能更好地描述作物的物候特性,作物分类精度得到进一步提高。     

基于多源遥感数据融合和LSTM算法的作物分类研究

准确、及时地获取农作物的空间分布信息,对于指导农业生产、制定农业政策具有重要意义。为了检验长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)算法在基于时序遥感数据进行作物分类中的优势,该文以临汾盆地为研究区域,利用Savitzky-Golay滤波对MODIS NDVI进行平滑处理,并采用ESTARFM(enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model)算法对滤波后的MODIS NDVI和Landsat NDVI进行融合,生成空间分辨率为30 m、时间分辨率为8天的时序NDVI。基于Landsat NDVI利用LSTM算法进行作物分类,同时,基于融合NDVI分别利用LSTM算法和神经网络(neuralnetwork,NN)算法进行作物分类,并对比3种方法的分类精度。结果表明,Savitzky-Golay滤波后的时序MODISNDVI能够反映不同作物的物候特征;基于融合NDVI的分类精度明显高于基于LandsatNDVI的分类精度,表明融合后的时序NDVI由于具有更高的时间分辨率,能够更加突出不同作物的物候特征,显著提高作物分类精度;基于融合NDVI和LSTM算法的分类精度高于基于融合NDVI和NN算法的分类精度,前者的冬小麦面积估测精度高于后者的估测精度,表明LSTM算法的分类精度高于NN算法。该文可为基于遥感影像进行不同作物种植区域提取的研究提供重要的方法参考。     

河套灌区沈乌灌域GF-1/WFV遥感耕地提取

为提高基于遥感影像的灌区耕地自动快速提取,该文针对河套灌区沈乌灌域种植结构特点,利用实地调查结果、Google earth和GF1-WFV遥感影像构建了研究区主要作物及土地利用类型的NDVI时间序列,并利用HANTS滤波法对NDVI时间序列进行了平滑处理。分别采用基于遥感与Google earth的目视解译、监督分类(支持向量机)、基于NDVI时间序列的决策树分类与监督分类相结合的方法、基于HANTS滤波法平滑处理后的NDVI时间序列决策树分类与监督分类相结合的方法对灌区耕地进行提取。利用基于Google earth与目视解译的10 000个随机验证点以及正确率(用户精度)、完整率(生产者精度)和整体精度(提取耕地面积与实际面积的比值)3个指标对提取结果进行了评价。验证结果表明:监督分类(支持向量机)提取结果的正确率、完整率和总体精度仅为84.82%、64.4%和75.68%;基于NDVI时间序列的决策树分类与监督分类相结合的方法提取精度分别为94.28%、84.21%和89.1%;基于HANTS滤波法平滑处理后的NDVI时间序列决策树分类与监督分类相结合的方法提取精度进一步提高,3个指标分别达到94.47%、87.32%和92.24%。在作物种类繁多的大型灌区,时空分辨率优异的GF1-WFV数据在耕地面积提取上具有很强的实用性;结合作物生长规律与遥感信息的联合方法能够有效提高耕地面积的提取精度。     

基于Landsat8 OLI与MODIS数据的洪涝季节作物种植结构提取

洪涝灾害会造成农作物严重受损,因此洪涝季节作物的种植结构是估算洪涝灾害损失、进行防灾减灾措施的必要信息。为了能够快速便捷地提取洪涝季节作物种植结构,该文以湖北省监利县为研究区域,探讨了采用空间分辨率较高的Landsat8陆地成像仪(operational land imager,OLI)影像和时间分辨率较高的中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)数据,综合利用多源多时相遥感影像提取中小尺度范围的洪涝季节作物种植结构的方法。首先利用MODIS数据建立作物的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列曲线,并采用改进后的Savitzky-Golay滤波器对曲线进行平滑处理,然后根据作物的物候特征设定阈值,界定作物种类,进而以此为依据在作物关键生育时期的Landsat8 OLI高清影像中选择合适的感兴趣区域(region of interest,ROI)作为先验知识,使用BP(back propagation)神经网络模型对OLI数据进行监督分类,提取作物种植面积分布。最后利用统计数据与资源三号卫星数据对提取结果进行验证,平均精度达到88%,能够较准确地反映监利县洪涝季节作物的分布情况。该研究可为洪涝灾害损失估算提供可靠基础。     

基于SPOT/VGT NDVI的大区域农作物空间分布

随着遥感技术在农业上的广泛应用,及时准确掌握小区域农作物长势和分布的方法相对成熟,但对于省级以上的大区域而言,进行作物遥感测量涉及数据、耗费时间和经费等问题,而中国的农业普查制度又存在时效性的问题。以江苏省为研究区,利用SPOT/VGT NDVI长时间序列数据作为农作物分布研究的底图,分别与研究区农业普查数据和野外调查样方数据进行农作物空间分布的统计回归分析和对比,结果表明：对于大区域而言,SPOT/VGT NDVI长时间序列数据对农业作物生长期特征监测有较好地反应,其逐旬的时间分辨率可以弥补空间分辨率的不足,可有效地对农作物长势进行动态监测;农业普查数据、野外调查样方与SPOT/VGT NDVI时间序列分类结果结合进行回归分析,基本可以满足空间分布情况的调查研究,相对于遥感分类法和传统抽样调查等方式,该方法可以高效率低成本地掌握大区域农作物空间分布情况。     

基于时序NDVI数据的中国红壤丘陵区土地覆被分类研究

选择位于红壤丘陵区的中国最大淡水湖——鄱阳湖及其整个流域作为研究对象，应用2000年SPOT4-VEGETATION的时序NDVI数据，结合野外实地考察和研究区相关资料，探讨了一种以地表覆盖物的光谱响应及其季节性变化特征为主要依据、以色彩作为类别命名基础的土地覆被分类新方法，构建了一个包含6个一级类别和14个二级类别的土地覆被分类方案。在此基础上，利用PCI软件中ISODATA算法以及ArcMap的空间分析功能对研究区土地覆被进行了非监督分类和判定。结果显示基于时序NDVI数据的ISODATA法分类能够较好地刻画不同土地覆被类型之间的差异性，流域的现状覆被以常绿覆被(主要是针叶林)和作物以及作物-树-草混合覆被为构成主体，三者共占鄱阳湖流域面积的94.97%。     

基于时间序列NDVI相似性分析的棉花估产

多时相遥感数据能比单一时相反映更多的作物产量信息,挖掘多时相遥感信息以提高作物估产精度具有重要意义。该文以新疆生产建设兵团农一师一团的棉花为研究对象,提出了一种融合分区概念和时间序列NDVI(归一化植被指数)相似性分析的棉花估产方法。首先,通过植被指数与产量的相关性比较分析,确定NDVI为棉花估产因子,在此基础上根据棉花品种和土壤条件的差异,将研究区棉田划分为不同类型的生长区;然后,结合每个生长区获取的样点产量数据,确定各生长区时序NDVI估产模型的拟合系数;最后,融合距离与角度相似性算法,对各生长区内所有棉花像元的时序NDVI数据构成的向量与产量样点对应的时序NDVI向量进行相似性分析,确定待测棉田像元最佳的估产模型,实现对整个棉田区域棉花产量的遥感估测。结果表明,基于分区和时序NDVI相似性分析的棉花产量预测值与实测值决定系数达到0.77,该方法具有较好的操作性和适用性。