基于GF-1/WFV数据的冬小麦条锈病遥感监测

条锈病是冬小麦常见病害,利用遥感影像对条锈病病害区域进行准确监测具有重要意义。该文利用GF-1/WFV影像,结合条锈病地面光谱数据分析,采用冬小麦条锈病遥感监测指数(wheat stripe rust index,WSRI)对河南西华县冬小麦条锈病发病范围进行了估测。首先,利用冬小麦NDVI加权指数(weighted NDVI index,WNDVI)获取冬小麦种植区域。其次,利用影像4个波段反射率之和提取不同冬小麦品种的分布范围,值较高的为条锈病高抗品种(郑麦系列),较低的则是条锈病易感品种(矮壮系列)。再次,构建冬小麦条锈病指数(wheat stripe rust index,WSRI),结合地面实地调查的条锈病分布数据,通过设定合理的WSRI指数划分阈值,提取条锈病染病区域并进行精度验证。结果表明,研究区内小麦条锈病空间分布识别的总体精度在84.0%以上,具有区域监测应用的潜力。该方法简单,可操作性强,表明宽波段GF-1影像结合WSRI指数的技术,是一种比较可行的小麦条锈病遥感监测方案。     

基于GF-1影像NDVI年度间相关分析的冬小麦面积变化监测

为实现区域冬小麦种植面积变化的快速监测,减少监测难度,提高监测效率和精度,该文提出一种基于年际NDVI相关关系的监测方法(relationship analysis of normal difference vegetation index,rNDVI)。选择河北省黄骅市、孟村县、海兴县3个县市为研究区,基于2014年4月14日、2017年4月26日两个时期的GF-1/WFV数据,基于rNDVI方法,通过将样本点两年度的NDVI值构建二维空间,采用最小二乘法拟合的方法获得不变地物点的上下包络线方程,进而得到冬小麦变化区域的监测阈值,提取冬小麦种植增加和减少区域,实现对研究区域的变化监测。结果表明,采用rNDVI算法总体精度分别为90.60%,Kappa系数为0.84,相比传统的先最大似然分类后再提取冬小麦种植变化区域的方法,总体精度与Kappa系数分别提高了6.6个百分点和16.7%。对冬小麦增加区域、冬小麦减少区域的变化监测结果进行分析,发现基于rNDVI的变化监测方法可以有效提高裸地、线状道路、破碎的冬小麦地块等区域的变化识别能力,提高监测精度。同时分别利用2014年3月1日和2017年3月12日、2014年5月17日与2017年5月20日两对GF-1/WFV数据进行基于rNDVI的冬小麦变化区域监测,结果表明3月份的监测精度较低,主要是由于3月份冬小麦长势尚不明显,5月份与4月份的总体精度相近,主要是由于5月份冬小麦NDVI已较高,易于识别。上述研究结果表明,基于rNDVI的冬小麦变化快速监测方法可以有效监测区域冬小麦种植面积的变化情况,算法简单高效,且能够在种植结构相对单一的冬小麦分布区域保持较高精度,能够满足农情遥感监测信息快速获取的需要。     

NDVI时序相似性对冬小麦种植面积总量控制的制图精度影响

遥感技术获取的区域作物面积与作物面积统计数据间常常存在不一致的问题,这在一定程度上影响了作物分布遥感制图信息的应用。为获得与作物面积统计数据一致的高精度作物分布遥感制图信息,该研究以河北省衡水市武邑县为研究区,以时序Sentinel-2遥感影像生成的归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)为研究数据,将冬小麦面积目视解译数据作为遥感提取的区域冬小麦面积总量参考,提出基于复合型混合演化算法(Shuffled Complex Evolution-University of Arizona, SCE-UA)和区域作物种植面积总量控制的NDVI时序相似性阈值优化冬小麦分布制图方法,并进行精度验证。在此基础上,进一步开展不同生育阶段NDVI时序相似性及其相似性组合的冬小麦分布提取精度对比研究。结果表明,利用全生育期NDVI时序相似性获得的冬小麦分布制图结果总量精度达99.99%以上,总体精度达98.08%,Kappa系数为0.96,可以保证遥感提取的区域冬小麦面积与冬小麦种植面积总量控制参考间的高度一致性且能获得较高的作物遥感识别精度。从不同生育阶段NDVI时序相似性及其相似性组合的冬小麦分布提取结果可知,利用出苗期-分蘖期、返青期-拔节期的NDVI时序可获得高精度冬小麦分布提取结果,而利用抽穗期-成熟期的NDVI时序数据提取冬小麦结果则精度较低,且综合不同生育阶段NDVI时序数据有利于冬小麦制图精度的提高。该研究可为高精度冬小麦分布提取和制图技术及其方案优化提供一定参考依据,也可为遥感数据和作物面积统计数据融合的大范围农作物分布遥感制图及统计数据空间化提供一定技术方法参考和思路借鉴。     

基于决策树和混合像元分解的江苏省冬小麦种植面积提取

归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列曲线能提供作物生长动态变化信息,将其应用于农作物种植面积提取具有一定优势。该文以江苏省为研究区域,采用2013年1月1日-2014年12月19日46景250 m空间分辨率的MODIS-NDVI时间序列数据、2014年4月23日的MOD09A1反射率影像及Landsat数据,开展冬小麦种植面积的遥感识别,首先利用MODIS数据建立作物的归一化植被指数时间序列曲线,再采用Savitzky-Golay滤波方法对NDVI时间序列数据进行重构,并基于农作物物候历、种植结构和种植模式等信息,提取研究区域典型地物物候生长期的关键值,在分析冬小麦、林地、水稻物候期(生长期开始时间、生长期结束时间、生长期幅度、生长期长度及生长期的NDVI最大值)变化趋势的基础上,综合比较分析不同地物平滑重构后的NDVI时间序列曲线特征,界定作物种类,确定训练规则,利用快速、高效的决策树方法,通过多阈值限定进行分类,初步提取冬小麦的空间分布范围;但是由于存在混合像元,阈值范围的设定会影响冬小麦种植面积的提取精度,针对此类问题,运用地表反射率影像数据提取冬小麦端元波谱曲线,结合线性光谱混合模型进行混合像元分解,进而根据冬小麦丰度比例精确提取冬小麦种植面积;最后利用统计数据和空间分辨率较高的Landsat TM 8影像数据对提取结果进行县域级验证。精度评价结果表明,研究区域的冬小麦种植面积提取精度达到90%,能够较准确地反映研究区域冬小麦的分布情况,表明运用中高分辨率遥感时间序列影像数据可以准确提取作物种植面积,为农作物种植面积信息提取提供参考。     

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。     

Landsat TM8及GF-1影像黑龙江省线状地物实际与解译宽度对比

线状地物又称为线性地物,是一种普遍存在的土地利用方式。在遥感图像上,线状地物大量存在,这种存在表现为线状地物的可见性,即线状地物的图像特征表现为数个像元宽度的狭长型地物;另一方面,大量线状地物被"淹没"在遥感图像的混合像元中,这部分线状地物在遥感图像上具有相对不可见性。在面状地物解译中,线状地物常常由于遥感影像分辨率有限而包含在面状地物中,使面状地物解译结果偏大而不够准确。因此,准确解译线状地物可以校正面状地物解译结果。Landsat TM8影像与GF-1影像作为近几年新出现的高质量高分辨率卫星遥感影像,在各行各业中应用较为广泛,在农业遥感中亦是如此。在农作物面积估算中,Landsat TM8影像与GF-1影像线状地物扣除技术的精确程度直接影响农作物面积估算精度。Landsat TM8影像与GF-1影像线状地物实际宽度与解译宽度对比研究对于农作物面积估算和估产具有重大意义。由于分辨率相差较大,在线状地物解译中,GF-1影像具有明显优势。该文以23景Landsat TM8影像和14景GF-1影像为基础,运用统计学方法对黑龙江省341条线状地物实际宽度与解译宽度做对比研究。结果表明,对线状地物解译精度影响较大的主要因素为卫星遥感影像分辨率。Landsat TM8影像解译精度较差(|夸张系数|50%)的线状地物共94条,占全部线状地物的27.5660%;在这部分线状地物中,通常是解译宽度远大于实际宽度;以线状地物实际宽度分类中的0~10 m类别中,线状地物的解译精度最差,而按走向分类和按类型分类对线状地物解译精度影像不大。GF-1影像解译精度较差的线状地物共有29条,占全部线状地物的8.5044%,在这部分线状地物中,通常是解译宽度远大于实际宽度。     

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。     

基于多时相GF-6遥感影像的水稻种植面积提取

为获取高精度水稻种植面积提取方法和分析红边信息在作物识别能力上的优越性,该研究选取辽宁省盘锦市为研究区域,利用2020年水稻关键物候期的多时相高分6号宽幅相机（GF-6 WFV）遥感影像,构建归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）、归一化水体指数（Normalized Difference Water Index,NDWI）、比值植被指数（Ratio Vegetation Index,RVI）和归一化差异红边1指数（Normalized Difference Red-Edge 1 Index,NDRE1）,根据各地物类型进行时序分析,在获得水稻面积粗提取结果的基础上对其他地类进行掩膜,准确提取水稻种植面积。对2020年盘锦市水稻提取结果进行精度分析,结果表明,基于实测数据进行精度验证的总体精度为94.44%,基于目视解译数据进行精度验证的总体精度和Kappa系数分别为95.60%和0.91。根据目视解译数据对有无红边波段参与的水稻提取结果进行对比分析可知,红边波段的引入使总体分类精度、水稻制图精度和Kappa系数分别提高了3.20个百分点、6.00个百分点和0.06。该研究证明红边波段可以有效降低作物的错分、漏分情况,对水稻精准估产和丰富农作物遥感监测方法具有重要作用,显示出国产红边卫星数据在作物分类、面积提取方面具有巨大应用潜力。     

Sentinel-2和GF-1影像结合提取苜蓿空间分布

及时准确地获取苜蓿空间分布信息有利于对草业生产发展和管理提供科学数据支撑。该研究基于GF-1/WFV和Sentinel-2遥感影像,以甘肃省金昌市作为研究区,构建了苜蓿的归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）数据集,并结合苜蓿光谱反射率随生育期的变化规律,提出一种利用MATLAB寻峰函数（Findpeaks）提取苜蓿遥感特征的方法,通过确定最小峰值突出（Minimum Peak Prominence,MPP）值实现金昌市苜蓿空间分布信息的提取。研究结果表明,基于Sentinel-2遥感数据的识别苜蓿精度优于GF-1/WFV,识别精度和Kappa系数在85%和0.7以上,主要是由于Sentinel-2数据的NDVI时间序列曲线密度较GF-1/WFV大,可以更好地识别苜蓿刈割前后的关键时间点;寻谷法的苜蓿提取总体精度、Kappa系数、用户精度、制图精度指标均比寻峰法高,基于Sentinel-2影像的寻谷法苜蓿遥感识别总体精度为92.25%,Kappa系数为0.81,位置精度为86.44%;2019年金昌市苜蓿空间分布整体呈现从北到南逐渐增多的趋势,统计得到苜蓿种植面积为15 449.07 hm2,其中金川区的苜蓿面积为1 353.42 hm2,占金昌市苜蓿总面积的8.76%;永昌县的苜蓿面积为14 095.65 hm2,占总面积的91.24%。研究结果证实,基于Sentinel-2遥感数据的寻谷法可以有效识别苜蓿空间分布,对于实现草牧场精准化管理和草牧业生产信息精准监测具有重要意义。     

基于GF-1卫星遥感的冬小麦面积早期识别

GF-1号卫星是中国高分卫星系列首颗卫星,自2013年04月26日发射以来,提供了大量的2 m/8 m/16 m空间分辨率的卫星数据,成为中国农业遥感监测的主要数据源之一。该文以GF-1卫星携带的16 m空间分辨率的宽视场(wide field view,WFV)传感器为主要数据源,采用2013年10月2日、10月17日、11月7日和12月5日4个时相的数据,以多尺度分割后的对象为基本分类单元,采用分层决策树分类的方法对冬小麦面积进行提取,并利用地面样方数据对分类结果进行了精度验证。结果表明,北京市顺义区冬小麦面积7 095 hm2,分类总体精度达到96.7%,制图精度为90.0%,其他未分类类别精度为97.3%,Kappa系数为0.8。研究区内冬小麦的播种时间可以分为10月1-5日早播、10月6-10日中播、10月11-15日中晚播、10月16-20日晚播等4个时间段,不同播期对应着归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)不同的变化规律,是分层的基础,结合波段反射率、波段反射率和、波段反射率比值等参数的变化规律,通过分层可以有效的剔除草坪、桃树等容易同冬小麦混淆的地物类型,GF-1/WFV提供的多时相遥感数据能够可靠的反映冬小麦发育变化的规律,是冬小麦面积准确提取的基础,在农作物面积遥感监测业务运行中具有较大的开发应用潜力。     

基于GF-1卫星数据的农作物种植面积遥感抽样调查方法

GF-1号卫星是中国2013年4月26日发射的一颗高分辨率遥感卫星,为解决该新型卫星数据在农作物对地抽样遥感调查中的应用技术方法问题,该文针对GF-1号卫星数据的特点,研究了基于GF-1号卫星16m WFV传感器和2m/8m PMS传感器卫星数据的农作物种植面积遥感抽样调查方法。根据研究区物候历,选择农作物识别关键期的16m WFV传感器数据进行多时相农作物种植面积的中分辨率遥感提取;在中分辨率农作物面积遥感分类图基础上,计算研究区域的MORAN I指数,确定格网抽样单元的大小,进行多目标农作物的MPPS(multivariate probability proportional to size)抽样;对抽样单元采用2m/8 m PMS传感器卫星数据进行高分辨率农作物面积制图;最后根据MPPS抽样方法进行总体农作物种植面积的推断,并计算CV值,评价抽样精度。以江苏省东台市为研究区对GF-1号卫星数据进行了应用研究。研究结果表明,GF-1号卫星数据完全可以应用于县级农作物种植面积的提取,农作物种植面积提取精度优于90%。     

冬小麦面积遥感识别精度与空间分辨率的关系

不同空间分辨率农作物面积识别精度是农情遥感监测数据源选择的依据。该文采用WFV(wide field view)、MODIS(moderate-resolution imaging spectroradiometer)、OLI(operational land imager)、Google Earth影像,在天津市武清区选择了12 km×14 km的冬小麦种植区作为研究区域,采用目视识别的方法,分析了2、5、10、15、30、100、250 m共7个空间分辨率尺度下冬小麦面积识别精度与遥感数据分辨率、农田景观破碎度之间的关系。结果表明,随着空间分辨率由2 m变化到250 m,冬小麦面积识别的总体精度逐步由98.6%降低到70.1%,精度降低28.5%;面积数量比例由5.5%扩大到110.6%,误差增加105.1个百分点;面积精度呈明显下降趋势,数量误差呈明显增加趋势,数量误差的增加速度高于精度下降的趋势。高、中、低3个景观破碎度条件下,随着分辨率由2 m降低到250 m,作物识别精度分别降低了72.8、63.2和47.0个百分点,破碎度的增加导致面积识别精度下降速度更快;同等分辨率下,破碎度越高的地区面积识别精度越低。像元内冬小麦占比与可识别能力密切相关,像元占比达到45.0%以上时才能够被正确识别为冬小麦类型,像元尺度降低导致细小斑块丢失是造成面积识别与数量精度降低的主要原因。像元空间分辨率越高,冬小麦像元的光谱一致性越强,越有利于冬小麦分类精度的提高。针对农情遥感监测业务运行的需要,上述研究结果可以作为区域范围不同用户精度要求前提下遥感数据源选择的依据。     

基于环境减灾卫星时序归一化植被指数的冬小麦产量估测

依托国产环境减灾卫星构建作物归一化植被指数(NDVI)时序曲线,不但能提供与MODIS-NDVI、AVHRR-NDVI几乎相当的作物生长动态变化信息,还能提供更高分辨率的空间信息,将其应用于作物估产应更有优势。该研究以地处鲁西北平原的山东省禹城市为研究区,探讨基于环境减灾卫星影像构建冬小麦NDVI时序曲线,基于曲线特征参数,开展遥感估产的可行性。结果表明,可依赖环境减灾卫星遥感影像,重建冬小麦NDVI时序曲线,求算其生长季最大NDVI、返青期NDVI、生长季累积NDVI、营养生长期NDVI的变化速率、生殖生长期NDVI的变化速率等特征参数,建立可靠的估产模型。所建模型的建模决定系数为0.87,相对误差为5.02%;交叉检验决定系数为0.78,相对误差为6.87%。该研究可为基于遥感的作物估产提供参考。