全国棉花种植面积遥感监测抽样方法设计

棉花是我国重要的经济作物之一，准确、及时地提供棉花的播种面积，对政府部门及时掌握棉花生产情况、制定相关调控政策，对棉花加工企业与棉农预测市场情况有重要意义。由于中巴卫星的应用，对新疆农情的及时遥感监测成为可能，从而使遥感监测可以覆盖全国。但是，考虑到中国东、中、西部县级面积相差很大，必须设计不同的抽样方法。在新疆棉花监测的抽样设计中，采用了标准地形图幅作为分层抽样的抽样单元的方法。在黄淮海、长江中下游棉区采用县为单元的分层抽样的方法，抽样样本用遥感调查的方法获得。设计了满足生产应用的全国作物面积遥感监测抽样运行方法。     

应用线性混合模型遥感监测冬小麦种植面积

中分辨率成像光谱仪（MODIS）具有多光谱、多时相以及免费接收使用的优势。该文利用冬小麦返青期间的MODIS多光谱数据,采用传统的监督分类和阈值方法研究冬小麦种植区域的分布情况,同时针对遥感像元多为混合像元的特点,重点将线性混合像元分解技术应用于冬小麦种植面积的分解计算研究。比较不同分类方法对冬小麦种植面积估算的精度分析表明,采用线性混合分解模型,绝大部分（98.45%）的均方根误差都小于0.01,对比实际冬小麦种植面积数据,相对误差约3%,明显优于传统遥感分类方法的精度。     

遥感估测冬小麦种植面积

估测小麦种植面积是测产的一项重要内容,运用卫星遥感技术测算农作物种植面积是未来面积估算的发展方向.本文通过大样方试验,第一次建立了气象卫星遥感绿度值与绿度信息的两个主要构成因素(麦土比、叶面积系数)的直接经验统计关系.     

利用MODIS遥感数据监测冬小麦种植面积

冬小麦是中国最主要的粮食作物之一,利用遥感技术进行冬小麦种植面积监测是粮食安全的核心内容之一。美国1999年发射的TERRA卫星上携带的中分辨率成像光谱仪（MODIs）具有独特的光谱、时相和空间分辨率,为大范围的冬小麦种植面积监测提供了可靠的数据源。但中国耕地破碎,即使是250m分辨率的MODIS数据,采用传统的信息提取方法依然无法取得高的精度。因此结合多源遥感数据和GIS数据,建立了基于TERRA／MODIS数据的冬小麦种植面积遥感监测体系结构。首先利用IKONOS米级高分辨率遥感影像提取试验样区的地块图,用以指导野外采样工作;其次,在采样工作基础上,利用LANDSAT进行区域冬小麦种植面积提取;最后利用2002年TERRA／MODIS时间序列数据的混合像元线性分解模型进行河南省冬小麦种植面积的遥感监测,监测结果与国家统计数据相比,相对误差为5．25％,精度能满足农情监测的需要。研究结果为中国冬小麦种植面积遥感监测提供了一种业务化工作方法。     

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。     

基于时序遥感数据的玉米种植面积提取方法研究

探讨了在Landsat TM图像上进行玉米分布区域信息提取的基础上,利用MODIS数据NDVI植被指数的时间序列进行提取的方法,并以吉林省榆树市实验区为例,提取了2007年的玉米种植面积。研究结果发现,该方法提高了用单一时相landsat TM进行玉米面积识别的精度。     

基于NDVI加权指数的冬小麦种植面积遥感监测

该文针对农业信息服务中冬小麦种植面积调查业务的现状与需求,提出了一种基于NDVI（normal difference vegetation index）时间序列的冬小麦NDVI加权指数（WNDVI,weighted NDVI index）影像算法,可在训练样本、验证样本选择的基础上实现冬小麦面积的自动提取,并以河北省安平县及周边地区2013－2014年度冬小麦面积提取为例,采用GF-1/WFV（wide field view）数据进行了算法实现。算法的主要思路是在时序影像基础上,通过冬小麦NDVI加权指数影像的构建,扩大冬小麦地类与其他地类的差异,结合自适应的阈值获取方法,区分冬小麦地类,获取冬小麦作物面积。算法包括冬小麦时间序列影像的获取、基于网格的样本点设置、构建冬小麦 NDVI 加权指数影像、迭代确定冬小麦NDVI加权指数提取阈值、精度验证这5个部分。影像的获取根据冬小麦的生长时间确定,保证每月1景GF-1/WFV无云影像,并进行预处理及NDVI计算;同时将研究区划分为一定数量的网格,每个网格再等分为2×2个子网格,根据目视解译、专家知识、实地调查等方法,确定左上网格中心点及右下网格中心点的地物类型。统计该期所有左上网格点冬小麦及其他地物的NDVI均值,冬小麦NDVI大于其他地物的将该期影像的权值设置为1,否则设置为?1,将所有时相NDVI影像进行加权平均,即可获取冬小麦NDVI加权指数影像。获取冬小麦NDVI加权指数影像后,还需设置合适的阈值提取冬小麦。该文选用右下网格点目视解译分类结果作为阈值提取依据,具体方法是将冬小麦指数从小到大按照一定间隔划分,作为冬小麦 NDVI 加权指数提取阈值,将各阈值二值法运用,与右下网格点的冬小麦提取的目视解译结果对比,精度最高的就是最优冬小麦 NDVI 加权指数分割阈值。在所有网格中,以初始识别获取的冬小麦面积为准,等概率选择10个样方作为精度验证样方进行验证。精度验证结果表明分类总体精度达到94.4%,Kappa系数达0.88。该文通过构建冬小麦NDVI加权指数,将比较复杂的多个参数转换为一个参数,并且农学意义明确,相比传统的NDVI时序影像进行冬小麦面积的提取,具有自动化程度高、面积提取精度高、分类结果稳定的特点,已经在全国农作物面积遥感监测业务中进行了应用。     

基于物候模型的作物种植面积变化监测方法

在利用多时相数据进行作物变化监测中,通常根据日历选取同一天或相近日期的遥感数据来减小植物季相变化所导致辐射差异所带来的“伪变化”。但是物候存在着年际变化,且与日历日期并不完全一致,不同年份的作物的生长发育状况可能不同。该文利用气候数据建立了作物物候指标模型,利用该模型计算出的熟度指数作为选择季相差别最小的两时期遥感数据依据,选择了用于顺义地区冬小麦播种面积变化信息提取的两时期数据,并利用NOAA AVHRR/NDVI序列数据对选择结果进行了验证。结果表明利用该物候模型选择的两时期遥感数据季相匹配较好。该方法为消除或减小变化监测过程中植被季相差异所导致的辐射误差提供了新思路并进行了有益探索。该文还利用该方法,以北京顺义地区为研究区,采用图像差值法提取1999～2000年冬小麦播种面积变化信息,其中变化像元提取精度达到90%。     

基于分层抽样的中国水稻种植面积遥感调查方法研究

及时准确的统计水稻种植面积对国家和区域的粮食生产、贸易及粮食安全预警有重要意义。传统的按行政单元逐级上报和农业产量抽样调查方法在数据获取过程中受人为因素的干扰，难以避免的出现诸如错报、漏报、空报等问题。遥感技术具有及时、准确、客观的特点，对于农作物种植面积监测具有其他方法不可替代的优势。但是，一般的作物面积遥感监测是全覆盖或典型地区调查。在大尺度农作物遥感调查时，全面普查(卫星遥感数据全覆盖)的方法在时间和经费方面是不可行的，以典型调查代替总体的方法缺乏科学依据。科学合理的抽样方法是可运行的大尺度作物面积监测的关键因素。研究在背景数据库的支持下，以土地利用数据库为辅助变量，设计了基于分层抽样的中国水稻种植面积遥感监测方法。以全国稻田面积为总体，采用1∶5万比例尺标准地形图幅为分层抽样的抽样单元。以遥感与地面调查相结合的方法监测样本的当年和上一年水稻种植面积，在给定精度条件下估算水稻种植面积年际变化率。结合上年统计部门发布的水稻种植面积统计数据，推算当年水稻种植面积。该项研究为农业部全国水稻遥感监测提供了可行的大尺度水稻遥感监测的运行方案。     

基于遥感的广西甘蔗种植面积提取及长势监测

广西是我国最大的甘蔗种植和蔗糖产业基地,但长期受自然灾害影响甘蔗单产产量不高,及时获取其多年种植面积与长势的时空动态信息,可为区域甘蔗种植优化、灾害风险管理及蔗糖产业结构调整等提供重要科学支撑。首先,基于LANDSAT8OLI遥感影像的6-5-2优化波段组合,引入NDVI、DEM等辅助识别特征变量,采用随机森林分类法进行多时相连续解译,并借助Google Earth高清遥感影像比对修正,获得了高精度的2014—2018年广西甘蔗种植面积分布;其次,基于MODIS-NDVI数据,构建长势差值监测模型,实现了近5年广西甘蔗茎伸期长势动态监测。结果表明:1)本文解译方法效果良好,广西甘蔗种植面积的总体分类精度高于92%, Kappa系数均大于0.8,面积相对误差5年均值为-10.7%。2) 2014—2018年,广西甘蔗种植面积呈"前期急减,后期缓增"的变化趋势;主要种植区以崇左、南宁及来宾市为主,全区种植面积呈局部成片集聚、总体破碎分散的分布格局,并与研究区地形地貌、土壤类型、河流水系分布等下垫面环境要素密切相关。3)NDVI差值模型能清晰反映广西甘蔗茎伸期长势的年际和年内的时空变化特征,各年度内的甘蔗长势在好、正常、差等状态间交替转变频繁。上述成果可为揭示广西甘蔗对区域气候变化、旱涝交替及下垫面水土墒情动态的响应机制,开展区域甘蔗种植结构优化及其资源利用效率评估等奠定科学基础。     

粮食作物播种面积遥感监测研究进展

介绍了遥感监测粮食作物播种面积的理论和现实意义,回顾了国内外基于常规方法、线状框架采样、面积框架采样、光谱混合模型(spectral mixture model , SMA)等方法进行植被制图和进行粮食作物识别研究的现状和存在的问题, 并对基于波谱库的农作物播种面积监测提出了建议。     

地块数据支持下的玉米种植面积遥感测量方法

统计行政单元内粮食作物种植面积及其空间分布是粮食产量估算的基础,也是制定粮食政策和调整种植结构的重要依据。以3S为代表的空间信息技术,是实现农作物种植面积统计的关键技术,也是实现常规统计进入空间统计的重要因素。该研究以玉米种植面积遥感测量为目标,选取种植结构复杂的农业区河南省原阳县为试验区,通过高分辨率融合影像建立地块边界数据,以TM影像为核心数据源,对TM数据进行预处理,结合NDVI及特征波段信息采用决策树方法对试验区进行预分类,初步获取玉米种植范围;将玉米预分类结果与耕地地块数据空间叠加分析,以地块内玉米的预分类面积比例为分层标志,建立分层模型,结合交通数据,布设野外样方;采用遥感影像与车载GPS结合的方式,设计合理的野外调查路线,开展野外样方实测工作,获取样本地块内的玉米种植比例;然后以野外GPS调查点为依据,通过决策树方法对玉米预分类结果进行修正。最后通过野外测量获取的样本地块玉米百分比及统计数据对TM数据提取的玉米种植面积结果进行评价,求得位置精度为81.8%,总量精度为91.1%。说明借助耕地地块数据库,能够提高多时相TM分类的位置精度和总量精度。     

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。     

基于植被指数的春玉米干旱响应遥感监测

东北地区是中国主要的玉米种植区,同时也是中国易发生干旱的地区,干旱常态化严重制约着该地区玉米生产的稳定发展。以辽宁省春玉米为研究对象,在明确春玉米不同发育期干旱变化特征的基础上,基于FY-3A/MERSI、Terra/MODIS、春玉米发育期和土壤相对湿度观测等数据,建立春玉米干旱遥感监测指标集,构建各发育期不同土层深度的土壤相对湿度遥感监测模型,并以2000年为例开展了辽宁省春玉米干旱监测的应用研究,结果表明：1993—2012年辽宁省春玉米在各个发育期均有干旱发生,其中1999—2002年为干旱高发期,乳熟期干旱最为严重;多指数协同配合能提高遥感手段对土壤相对湿度的监测能力,其中陆表水分指数对土壤相对湿度监测能力较强,其次是水分指数;利用构建的春玉米各发育期土壤相对湿度遥感监测模型,监测2001—2004年部分发育期和土层深度的干旱状况,总体监测准确率为73.32%;实现了2000年辽宁省春玉米发育期干旱等级动态监测,所得监测结果与当年农业气象观测记录在发育阶段和空间上都有很好的一致性,遥感监测结果正确。因此,此项研究对于大范围准确跟踪监测春玉米干旱,以及提高春玉米生产的防灾减灾能力具有重要意义。     

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。     

基于PLS算法的棉花黄萎病高空间分辨率遥感监测

棉花黄萎病危害程度大,发生范围广,已成为中国乃至世界上棉花主要病害之一。论文基于野外定位调查数据及高空间分辨率遥感影像,利用变量投影重要性（VIP）准则筛选最优变量,用偏最小二乘回归（PLS）方法建立棉花黄萎病病情严重度的定量估测模型,并利用已建立的估测模型和高分辨率IKONOS影像获取了不同病情严重度的空间分布图。研究结果表明：在所分析的13个遥感因子中,增强植被指数（EVI）、再归一化植被指数（RDVI）、全球环境监测指数（GEMI）、差值植被指数（DVI）、修改型土壤调整植被指数（MSAVI）、归一化植被指数（NDVI）为棉花黄萎病病情严重度遥感估测的敏感因子,能够有效估测棉花黄萎病病情严重度,其模型预测值与实测值间的R2、RMSE和RE分别为0.78、0.45、9.2%。论文利用PLS算法和高分辨率卫星影像实现了棉花黄萎病病情严重的遥感监测,研究结果对实现大范围农作物病虫害的遥感监测具有重要的参考价值。     

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HJ时间序列数据的农作物种植面积估算

通过对长时间序列遥感影像的波谱变化特征分析,可以有效地进行农作物种类识别与信息提取,提高农作物种植面积的遥感监测精度。中空间分辨率多光谱遥感影像适合于中国大范围大宗农作物面积监测,也是能够提供稳定时间序列遥感数据源之一。该研究以河北省衡水市为研究区域,采用2011年10月3日-2012年10月24日期间,16景30 m空间分辨率的HJ-1A/B卫星CCD(电荷耦合元件,charge-coupled device)影像月度NDVI(归一化植被指数,normalized difference vegetation index)时间序列数据,针对冬小麦、夏玉米、春玉米、棉花、花生和大豆等主要作物类型,在全生育期波谱特征曲线分析基础上,提取主要作物类型的曲线特征,采用基于NDVI阈值的决策分类技术,进行了农作物种植面积遥感识别,以15个规则的2 km×2 km的地面实测GPS(全球定位系统,global positioning system)样方进行了精度验证。考虑到大豆和花生2种作物的NDVI时间序列特征相似性较高,将这2种作物合并为一类进行分类,并命名为小宗作物。结果表明,冬小麦、夏玉米、春玉米、棉花和小宗作物等5类目标可以有效识别,分类总体精度达到90.9%,制图精度分别为94.7%、94.7%、82.4%、86.9%和81.2%,其他未分类类别精度为85.9%。利用中高分辨率遥感时间序列卫星影像,在大宗农作物时间序列的变化规律分析基础上,可以准确地提取大宗农作物种植面积,在农作物面积资源调查中具有较大的应用潜力。