利用STARFM模型提高复杂地表下复种指数遥感提取精度

复种指数是表征耕地利用程度的重要参数。然而，传统方法存在对影像获取条件要求较高，或在地表复杂区域提取精度较低等问题。高时空分辨率数据融合算法（如Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model, STARFM）能有效地结合不同数据的优势，有望被应用于提高复杂地表区域复种指数的提取精度。该研究以Landsat TM（Thematic Mapper）及MODIS（Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer）为数据源，基于STARFM模型，构建了川东丘陵某区域内2010－2011年的Landsat-like 时序NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）数据集，进而提取了该区域2010年冬季作物种植区及盐亭县2011年耕地复种指数的空间分布情况。利用目视解译样点（1509个）验证及多尺度（30～4 000 m）验证方法，对不同方法提取的2010年冬季作物种植区进行了对比分析。结果表明：1）在30m空间尺度上，基于Landsat影像分类法的总体验证精度为89.73%，高于基于Landsat-like时序NDVI峰值法的54.94%；2）在250～4 000 m空间尺度上，基于Landsat-like时序NDVI峰值法的总体验证精度比基于MODIS时序NDVI峰值法高3%～7%。利用统计年鉴及调查样点（73个）数据，对基于新方法提取的盐亭县2011年耕地复种指数结果进行了验证，在县域尺度上其与统计数据非常接近；其与调查样点的总体验证精度达到73.97%。综上，基于数据融合算法提高数据源空间分辨率的方式，不仅能够提高复杂地表复种指数结果的空间精细程度和提取精度，而且在实际应用中也有很好的实用性。     

地块尺度下基于多源卫星遥感数据的粮食作物识别

开展粮食作物监测对于国家粮食安全具有重要意义。在传统像元尺度下,利用单一遥感数据进行粮食作物监测,识别精度往往较低,提取的作物地块破碎,难以满足应用需求。为此,该研究以山东省青岛市黄岛区为研究区,提出了一套地块尺度下综合多源卫星遥感数据（包括高分辨率数据、多时相数据、高光谱数据）与土地利用调查矢量数据的粮食作物信息识别方法。首先,对高分辨率数据进行分割获取耕地地块矢量数据;其次,基于多源卫星遥感数据提取地块级时空谱特征;再次,利用样本数据计算特征类间可分性,并进行特征优选;最后,构建基于二次多项式支持向量机的主要粮食作物（春玉米）识别方法。结果表明：1）该研究所提的方法可以有效进行粮食作物信息识别,基于地块数统计的识别精度为89.7%;2）利用光谱特征、植被指数、纹理特征组合得到的识别结果精度最优,基于像元数统计的精度为97.1%,与传统方法相比提高了24.2个百分点,且提取的地块信息更完整。该研究成果可支持粮食作物种植用地的调查与监测,也可为耕地非粮化时空演变与分析提供新的思路。     

基于时间序列NDVI的灌溉耕地空间分布提取

灌溉耕地空间分布地图是农业和粮食政策制定、水资源管理和环境变化研究的基础数据,及时、准确和适用性强是区域尺度灌溉耕地分布提取方法的重要要求。相比于非遥感数据融合和遥感影像分类方法,利用遥感参量对统计数据进行空间重建的方法具备少受样本限制、运算速度快、与统计数据匹配水平高和产品分辨率适宜的优势,但目前该方面的研究较为薄弱。该文以中国为研究区域,应用国外提出的基于时间序列NDVI的灌溉面积统计数据空间化方法,研制中国2010年、空间分辨率250 m的灌溉耕地空间分布地图,深入分析了该方法的应用效果及其影响精度的主要原因。结果表明,利用该方法获得的灌溉耕地空间分布数据的空间位置精度与同类遥感产品相当,在数量精度上具有明显优势,不同区域的制图效果具有差异性。全国总体精度64.20%,各省精度极差为48.35%。制图误差主要来源为耕地底图、方法假设和分类参量,未来方法的优化应重点加强耕地分布制图、改进方法假设、进行不同类别和时间点的特征参量的筛选和利用。     

基于改进多元纹理信息模型和GF-1影像的县域冬小麦面积提取

作物面积监测具有较强的时效性,应用不断发展的遥感技术能够及时可靠地监测主要作物的种植面积。该文围绕国产高分一号卫星(GF-1)农业应用关键技术,研究县域尺度农作物种植面积快速准确提取的方法。在考虑多光谱遥感影像空间相关性的基础上,利用矩阵分解和距离空间转换等数学工具设计一种改进多元纹理信息(modified multivariate texture,MMT)提取模型,实现基于GF-1遥感影像的改进多元纹理信息提取、纹理与光谱信息融合以及基于融合影像分类的县域尺度冬小麦识别和面积提取。选用冬小麦出苗和越冬2期GF-1宽视场影像,结合地面实测数据和最佳识别时相遥感参考数据,对比分析基于光谱信息、单变量纹理与光谱融合信息、改进多元纹理与光谱融合信息的3种冬小麦识别和面积量算结果,实现对改进多元纹理信息效果以及小区域和较大区域上冬小麦面积提取的精度验证。试验结果表明:1)与基于其他2种传统分类特征信息的结果相比,改进多元纹理信息的加入能够显著提高冬小麦识别精度(出苗期提高4.12%和2.36%,越冬期提高2.59%和0.94%);2)在不考虑影像质量、生育期和地面样方测量精度等客观因素的影响下,基于该文方法的小区域内冬小麦面积提取精度普遍优于90%;3)在冬小麦长势稳定的时相(越冬期),基于该文方法的较大区域冬小麦面积量算结果能够达到接近最佳识别时相(孕穗期)的面积提取精度,二者的一致性程度超过97%。因而,利用GF-1宽视场影像能够有效提取县域尺度冬小麦种植面积,可为农作物监测业务运行提供遥感数据保障。     

地块尺度的山区耕地精准提取方法

山地丘陵区域耕地资源稀缺,耕地碎片化现象严重,耕地地块细小狭窄且结构复杂,导致了地块级别的耕地信息难以快速、精准获取,阻碍了基于高分辨率遥感影像的精准数字农业服务在山地丘陵地区的应用。现有基于边缘检测/语义分割的耕地提取方法忽略了地块的结构化特征,对于狭长地块提取效果不佳,存在边界模糊问题。针对上述问题,该研究以西南山区湖南省邵东县为研究区,提出一种面向地块尺度的山区耕地遥感影像高精度提取方法。该研究模型主要有以下特征：1）将耕地边缘作为独立于耕地地块外的新类别,使得语义分割能够更好地区分耕地地块边缘和内部区域;2）级联语义分割网络和边缘检测网络,实现耕地边缘线特征和面特征的融合,使耕地边缘特征强化,提高耕地地块边缘检测精度;3）针对高分影像中耕地边缘像素远少于耕地内部像素问题,借助聚焦训练方法,使模型在训练过程中更加关注边缘像素,提高边缘检测精度。试验结果证明,该研究提出的方法在测试集上分类准确率和交并比分别为92.91%和82.84%,相比基准方法分别提升4.28%和8.01%。该研究所提取的耕地地块相比于现有方法更符合耕地的实际分布形态,为地块尺度的耕地信息精准提取提供了实用化方法。     

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。     

SPOT5遥感影像城郊耕地景观提取与廊道立地分析

城郊耕地立地受多种因素影响复杂多变,利用高分辨率遥感影像提取耕地及其廊道地类,并分析耕地与廊道地类间关系,对于耕地保护和基本农田划定具有重要意义。以北京市大兴区为例,对2004年和2007年SPOT5遥感影像,采用面向对象分类方法开展耕地与其他景观类型提取,包括交通运输用地、河流水面、水工建筑用地、农田水利用地、农田防护林地,并对道路提取宽度进行评价。采用景观生态学廊道的分析方法与GIS空间分析方法,分析4 a间5种廊道地类的数量变化和空间分布变化。借助目视解译评价分类总精度和Kappa系数都超过了90%,道路提取宽度在4～70 m之间;农田防护林地数量变化最为明显,呈零散分布状态,农业水利用地空间分布较为均匀,而交通运输用地中二级道路较大变化,主要分布在受城市化和工业化影响较大的研究区北部。研究表明：面向对象分类方法能够充分利用地类相关特征,提取过程即体现地类立地信息,多尺度分割能够实现在不同层次提取不同地类;廊道空间分布与耕地空间分布表现出一定的相关性,农田防护林地和农业水利用地分布密集的地区耕地流失的可能性较小,交通运输用地密度较高的地区也是耕地流失集中地区。     

耕地"非农化"遥感解译样本分类体系及应用

了解耕地"非农化"的时空格局及其演变过程，是合理制定土地利用政策的重要依据；卫星遥感具有大范围的时空监测能力，基于遥感影像进行耕地监测，极为高效。针对耕地"非农化"类型复杂多样、"非农化"遥感监测分类体系缺乏的问题，该研究提出了耕地"非农化"遥感解译样本分类体系，进而构建耕地"非农化"遥感解译样本库。针对样本采集效率低、质量差的问题，该研究提出了一种基于地理国情监测成果的快速样本采集方法，用于快速获取高精度、高可靠性的"非农化"遥感解译样本。为验证方法的可行性和有效性，选取湖北省范围作为研究区域，利用该研究所提出的耕地"非农化"样本体系和样本采集方法，采集了覆盖平原、丘陵、山地、高山等地形的9类样本，并形成了深度学习模型训练的样本库；选择EfficientNet深度学习网络提取湖北省耕地"非农业"空间分布。结果表明：1）基于地理国情监测成果的样本采集方法可以极大地利用地理国情监测数据空间、属性精度高的特点，快速、精确定位变化样本。2）依据分类体系采集的样本用于模型优化后，样本数量超过5 000时，模型精度有明显提高。在验证区域，采用目视解译和外业核查点的方式进行精度验证，其正检率分别为67.0%和76.5%，召回率分别为77.9%和76.5%。3）利用样本体系训练构建的网络模型相较于全要素样本训练模型，精度有显著提高，5个核查区正检率均提高20个百分点以上。因此，该研究提出的方法可以提高耕地"非农化"遥感监测的效率和精度，可适用于区域尺度的耕地遥感季度监测。     

基于HJ-1A超光谱影像的县域尺度耕地土壤速效磷含量遥感制图研究

及时、准确地获取耕地土壤养分含量信息,对于作物田间管理、产量提升和耕地环境保护具有重要意义。本研究基于HJ-1A超光谱遥感影像数据,结合野外实测样本,通过光谱反射率多种数学变换,利用相关性分析法提取土壤速效磷含量的敏感波段及特征波段组合,然后基于多元回归分析方法,建立各种敏感波段组合的土壤速效磷光谱诊断模型,筛选最优诊断模型,并基于野外样本开展精度验证,实现耕地土壤速效磷含量的空间制图。研究结果表明,土壤速效磷含量与四种微分变换形式的相关性较高,而与其他四种非微分形式的相关性较低;其中反射率对数的一阶微分的预测模型决定系数R2最大,可达到0.70,且均方根误差最小,因此确定光谱反射率对数的一阶微分预测模型为土壤速效磷含量的最优诊断模型,并可据此实现研究区耕地土壤速效磷含量的空间制图;利用未参与建模的野外样本进行精度验证,检验样本的决定系数R2为0.67,均方根误差RMSE为15.31 mg kg-1。因此,以环境小卫星超光谱影像为数据源,基于多元回归分析方法,可建立具有较高精度的土壤速效磷含量预测模型,实现县域尺度的耕地土壤速效磷含量空间制图。     

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。     

城乡结合部土地利用景观格局及生态保护度评价——以常州市新北区为例

以常州市新北区为研究对象,解译研究区遥感影像,编制土地利用景观类型图,选取斑块数、面积变异系数、形状指数、分维数、Shannon多样性指数、Shannon均匀度指数6项指标,在综合分析土地利用景观格局的基础上,从景观稳定性、景观生产力与景观受胁度三方面构建评价指标体系,评价研究区土地利用景观生态保护度。结果表明:研究区内景观异质性差异明显,春江镇的土地利用景观异质性最为显著,而河海街道的景观比较单一。从土地景观生态保护的角度出发,将全区划分为严格保护、中度保护、适度保护和轻度保护4个生态保护度级别,以期调控区内土地利用与保护的关系,优化土地利用景观格局。     

玛纳斯河流域近14年多尺度粒度变化对土地利用景观格局的影响

以2000年、2014年玛纳斯河流域30 m空间分辨率的遥感影像为基础数据源,借助GIS和ENVI软件,制作玛纳斯河流域土地利用覆被图,选取景观指数,在类型和整体景观的水平上,探讨了玛纳斯河流域景观格局指数随粒度变化的基本规律,并分析了各景观格局指数间的相关性。结果表明:100~3 000 m粒度范围内,流域景观格局指数的“临界粒度”“粗粒化”现象明显,总体而言,在400~800 m,2 000~3 000 m分辨率下玛纳斯河流域的景观格局指数的“临界粒度”为400 m和2 000 m,适宜计算的粒度范围为400~2 000 m,所以在利用遥感影像对玛纳斯河流域景观进行分析研究时,需进行一定的粒度转换及注意粒度的影响。玛纳斯河流域景观形态具有分形特征,各类景观斑块的分维数对粒度变化的响应不同,分维数随粒度的增大呈逐渐下降趋势,表明景观类型边界趋于简单化。相关性分析定量反映了所选景观指数受粒度变化影响的相关性程度,可为玛河流域景观格局变化研究提供参考。2000年、2014年间玛河流域景观多样性由复杂逐渐变为简单,多样性指数逐步减小。     

黄土高原沟壑区长武县景观格局分析

基于遥感、GIS技术和景观生态学方法,以黄土高原沟壑区陕西省长武县为研究对象,在2005年TM影像的基础上,分析土地利用与景观格局的总体特征。结果表明：景观构成上,长武县以园地、林地为景观基质,其他景观类型作为斑块镶嵌其中;在景观总体水平上,研究区景观多样性较低,分布均匀性较强,而异质性较弱,整体景观破碎化程度和分离程度均较低;景观类型水平上,从斑块平均面积和斑块密度反应出研究区农地、园地斑块的破碎化程度最大,而林地的破碎化程度最低;景观指数的相关性分析表明,园地面积与林地面积之间存在极显著负相关,优势度指数与聚集度指数间存在极显著正相关。各个乡镇景观指数的分析结果是,高优势度、高聚集度和低分维数的区域为彭公乡,土地利用以大面积的园地、林地为主导。     

三峡库区耕地城镇化及城镇扩展测度

根据1975、1987、1995、2000和2005年的遥感影像解译出的城镇用地数据,分析了城镇扩展过程中耕地占用的规律,采用城镇用地扩展强度、城镇用地扩展极核、城镇用地扩展类型、城镇用地扩展紧凑度、城镇用地分维数等理论模型从数量上对研究区城镇用地的扩展进行了对比分析,然后采用缓冲区分析从空间上对研究区在不同缓冲区带内的扩展轨迹开展了对比分析。研究结果表明耕地占用较多的是重庆市区、渝北区;受重庆市区和渝北区生长极核的影响,邻近区县的扩展强度比较大;总的来看其扩展平稳有序,属紧凑填充式;缓冲区分析对城镇扩展的轨迹研究是有效的,在研究区的第二缓冲带内的城镇扩展的强度是较大的。对研究区1975～2005年期间城镇用地对耕地占用情况及扩展的空间模式的分析,有利于控制未来城镇化对耕地的占用,把握城市化进程所处的阶段及预测城市的未来发展趋势。     

边境地区土地利用时空格局的分形动态研究——以广西崇左市为例

基于广西崇左市2001年和2010年两期遥感影像,在遥感、地理信息技术和统计分析工具支持下,应用分形理论对2001—2010年10 a间该地区土地利用类型形态复杂度与结构稳定度的时空格局进行实证研究。结果表明:（1）崇左市边境4县（市）各土地利用类型的分布都具有分形结构,2001年和2010年各地类斑块总体上形状比较规则,结构相对稳定;（2）10 a间各地类的分形维数逐步增大并向临界值1.5逼近,稳定性指数则不断减小并接近于0,呈现出高复杂性和低稳定性的分形演变趋势;（3）大新县和龙州县的水域、凭祥市和宁明县的林园地的复杂性升高而稳定性下降趋势最为明显,大新县和龙州县的未利用地、凭祥市和宁明县的草地变化幅度最小;（4）崇左市今后发展应加强土地利用的规划引导,采取有效措施来适当控制土地类型整体分形维数的增加,维持土地利用结构的稳定性。     

1988-2002年郑州市景观格局演变分析

以郑州市区1988年、1995年和2002年3幅遥感影像为基础数据源,在3S技术支持下,利用景观生态学理论和方法,通过遥感影像解译、景观格局指数选取与计算、逐步回归分析等,对郑州市景观格局动态及其城市扩展的时空分异特征进行了全面分析。结果表明:（1）1988-2002年郑州市建设用地、林地显著增加,景观空间结构仍以农业用地为主。其中建设用地增加85.27 km²,主要由农村居民点和水浇地转化而来。（2）郑州市景观破碎度增大、优势度指数降低、整体分维数略有增加,城市景观格局趋于复杂化、破碎化和多元化。（3）城市景观具有显著的空间梯度变化特点,且存在明显方向分异,NW-SE向为城市扩展中轴线。（4）城市扩展主要集中在三环路内,扩展强度达1.36,且多为内部填充式扩展;三环与绕城公路间,扩展倍数为1.56,扩展强度仅0.37,城市主要沿道路外延式扩展。     

基于GIS和RS的重庆市主城区NDBI分布特征研究

利用RS技术快速、精确地获取监测城镇用地信息,有助于城市的合理规划及生态环境的保护。采用2002年、2007年、2010年Landsat TM遥感数据提取重庆主城区建筑指数（NDBI）,获取重庆主城区建筑指数的数量结构与空间分布特征,并结合分形理论,对NDBI的分维数与稳定性进行研究。结果表明:2002—2010年低建筑区减少,高建筑区增加;在空间分布上,巴南区的建筑指数明显低于其他区域,九龙坡区以及渝北区的建筑指数相对较高;低建筑区的斑块复杂程度明显高于高建筑区,而高建筑区域的稳定性则高于低建筑区,主要是建设用地相对集中,斑块形状较为规整,从而受外界的干扰较小。研究结果为重庆市城市土地利用管理与城市生态保护提供参考。     

基于土地利用变化的民勤县土地生态风险研究

利用1987、2000、2008年民勤县TM遥感影像数据,基于GIS技术和统计分析方法,分析民勤县土地利用/覆被生态风险的时空特点和结构演变,并选取土地利用综合指数和景观格局指数研究土地利用变化对土地生态系统造成的风险进行评价。结果表明:民勤县土地利用/覆被存在的生态风险主要集中在草地和未利用地,两者的面积占研究区总面积的75%以上。耕地、草地、未利用地三种土地类型间的相互转化是民勤县22年间最主要的土地利用变化。在人类活动对土地的扰动作用日益加强和区域经济社会发展目标趋同性的双重影响下,土地利用的广度和深度上不断增大,研究区斑块数量明显增多,景观破碎化程度加重,景观多样性指数和分形维数指数上升,土地生态风险程度增大。     

基于多源遥感数据的奎屯市城市扩展分析

采用Landsat TM,ETM⁺和ALOS/AVNIR-2遥感影像,获取城市用地信息,并计算出城市扩展速度、扩展强度指数、紧凑度、分形维数及弹性系数,从而对奎屯市城市扩展变化进行综合分析。结果表明:奎屯市城市扩展明显、城市用地规模扩大,扩大的城市用地主要由草地和未利用地转移而来;城市扩展强度指数1989—2000年、2000—2010年间分别为9.69%和9.72%;城市空间格局由外延式逐渐向填充式转变;弹性系数低于1.12,人口增长速度高于城市扩展增长速度;紧凑度逐渐减少,分形维数逐渐增大,城市结构松散、形态不规则、复杂化。依据分析结果提出了发展边界区域,使城市和人口增长速度协调的建议。     

大型山地城市建设用地空间扩展及地形分异

近年来,我国城市化进程已经进入加速发展阶段,城市建设用地日益紧张,对山地城市来讲,建设用地的供需矛盾尤为突出。以城市建设用地扩张的地形梯度变化为切入点,运用重庆市主城区2001年、2007年和2014年的遥感影像数据,通过混合像元分解提取建设用地。通过计算建设用地的分形维数、紧凑度指数和放射状指数分析了主城区城市建设用地扩张水平方向的形态变化特征;结合区域的高程、地形起伏度,分析了建设用地的地形分异特征。结果表明:城市规模扩展迅速,建设用地数量从2001年的237.62 km²增加到2014年的818.85 km²;综合分形维数指数、城市紧凑度指数、放射状指数来看,城市扩展从2001—2007年的紧凑型扩展发展转变成2007—2014年的外延扩展;主城区建设用地的扩展呈从低高程区的增长达到饱和状态向高程较高的区域发展的态势;从起伏度分析来看,建设用地无法向起伏度较大的区域大规模扩展。