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相似文献
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1.
多源卫星遥感农作物秸秆焚烧过火区面积估算方法   总被引:4,自引:4,他引:0  
秸秆焚烧过火区面积是秸秆焚烧影响评估的重要参数之一。该文针对卫星遥感秸秆焚烧过火面积估算中因作物秸秆焚烧后农田翻耕速度较快,对卫星观测频次要求高,且由于下垫面多种类型混杂,对卫星空间分辨率要求高的双重问题,提出利用风云三号气象卫星数据高观测频次和高分一号数据高空间分辨率特点,基于卫星遥感图像光谱分析和混合像元分解技术的多源卫星遥感农作物秸秆焚烧过火区面积估算方法。使用该方法对河南省驻马店市平舆县和正阳县进行了秸秆焚烧面积估算,并采用高分一号数据进行了验证,平均精度达到94%以上,说明该文提出的方法既解决了秸秆焚烧过火区监测的高时效需求问题,又保证了过火区面积估算精度。  相似文献   

2.
秸秆焚烧会产生大量有毒有害物质,严重影响大气质量,且易引发火灾。随着国内农村生产生活方式的改变,秸秆逐渐转变为农业废弃物,露天焚烧情况变得越来越严重,快速、高效、秸秆焚烧点监测迫在眉睫。该研究基于安卓(Android)操作系统,结合中等分辨率成像光谱仪(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)遥感数据,利用Python语言、ArcGIS Server、MySQL技术构建了一个客户端与服务端(Client/Server,C/S)分离的秸秆焚烧火点监测系统,以实现秸秆焚烧点的快速查询、定位以及数据可视化。应用该系统的案例分析表明,2010-2020年间东北地区秸秆集中焚烧的时间有由秋季向春季转移的变化趋势,逐渐形成春季集中焚烧-夏季耕作-秋季零星焚烧-冬季覆盖的规律;焚烧点主要集中在三江平原和松嫩平原,重心在哈尔滨市和绥化市的交界处。综上,该系统可以为秸秆焚烧点监测提供快捷方便的技术手段,方便农业和环境部门协同监控保护性耕作的实施情况,促进东北地区保护性耕作的实施与农业环境保护。  相似文献   

3.
利用MODIS遥感数据监测冬小麦种植面积   总被引:15,自引:8,他引:7  
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。  相似文献   

4.
基于遥感与多变量概率抽样调查的作物种植面积测量   总被引:10,自引:4,他引:6  
针对传统抽样调查工作中调查基础资料时效性不高和野外调查工作量较大等问题,该文提出了一种遥感与MPPS(multivariate probability proportional to size)抽样调查相结合的农作物种植面积测量方法。利用第2次农业普查数据进行抽样框的编制;利用时序中分辨率遥感数据进行农作物种植面积的分类;在中分辨率遥感分类图的基础上进行MPPS抽样;采用高空间分辨率遥感数据对抽选样本进行面向对象的分类;根据MPPS抽样方法进行总体农作物种植面积的推断;计算CV值,评价抽样精度,以国家统计局公布数据为标准进行总体面积精度评价。以辽宁省北镇市为研究区对该方法进行了测试。结果显示,该方法能够有效的提取县级农作物种植面积,农作物种植面积提取精度优于92%。  相似文献   

5.
冬小麦面积遥感识别精度与空间分辨率的关系   总被引:4,自引:2,他引:2  
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。  相似文献   

6.
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   总被引:11,自引:6,他引:5  
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。  相似文献   

7.
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。  相似文献   

8.
基于多时相OLI数据的宁夏大尺度水稻面积遥感估算   总被引:5,自引:3,他引:2  
为客观获取宁夏水稻面积空间分布信息,也为区域农作物遥感监测奠定技术基础,该文以宁夏回族自治区为研究区域,选择美国LandSat-8携带的陆地成像仪(operational land imager,OLI)数据,采用2016年3月11日-7月01日间的15景影像,基于水稻田耕地与水体特征反射率随着季节变化规律的分析,采用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、近红外波段反射率(infrared reflectance,IR)、短波指数(short waved index,SWI)3个指数,以及多时相NDVI最大值、IR最小值、SWI最小值3个衍生指数,共6个指数为基础进行决策分类树构建,对全区水稻进行识别与提取,采用该区水稻面积本底遥感调查结果进行精度验证,水稻种植面积提取误差仅.4.22%,Kappa系数为0.83,水稻空间分布的用户分类精度分别为85.11%,制图精度为81.67%;同时与监督分类方法提取的水稻面积进行对比,该文方法提取水稻的用户精度提高了8.13个百分点,制图精度更是提高了20.01个百分点。研究结果表明,利用中高分辨率的OLI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,构建分类决策树,可以准确地提取大宗农作物种植面积,是区域农作物面积遥感监测业务运行中具有潜力的方法。  相似文献   

9.
利用遥感数据时空融合技术提取水稻种植面积   总被引:8,自引:4,他引:4  
为解决水稻种植面积提取过程中的数据缺失问题,提出了一种利用遥感数据时空融合技术提取水稻种植面积的方法。该方法从时序MODIS数据中提取地物的时间变化信息,结合早期Landsat-ETM+影像的纹理信息,融合出具有MODIS时间分辨率和ETM+空间分辨率的影像,再利用关键期的高时空分辨率融合影像,利用光谱角分类法进行水稻种植面积的提取。以江苏省南京市江宁区为研究区对该方法进行了测试。结果显示,该方法能够有效的提取水稻种植面积,水稻种植面积提取精度为93%,Kappa系数为0.96。  相似文献   

10.
基于GF-1卫星数据的农作物种植面积遥感抽样调查方法   总被引:15,自引:7,他引:8  
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%。  相似文献   

11.
基于作物生长模型和遥感数据同化的区域玉米产量估算   总被引:11,自引:7,他引:4  
为了将遥感观测到的玉米生长期间作物冠层方向反射波谱的时间序列变化信息用于区域玉米产量估算,该文将时间序列中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS)数据和高空间分辨率LandsatTM遥感观测数据相结合,以叶面积指数(LAI)作为耦合作物生长模型(crop environment resource synthesis-Maize,CERES-Maize)和植被冠层反射率模型(scattering by arbitrarily inclined leaves,SAIL)的关键参数,提出了将耦合模型与时间序列遥感观测数据同化进行区域玉米产量估算的方案。该文选择吉林省榆树市为研究区,采用MODIS和LandsatTM2种尺度数据集,利用SCE-UA(shuffled complex evolution method developed at the University of Arizona)算法分别进行玉米产量同化估产研究,得到玉米单产空间分布的估计结果,结合遥感估算的种植面积求算榆树市玉米总产量。结果表明,与玉米统计总产量相比,2007、2008和2009年遥感数据同化估算的总产量误差分别为9.15%、14.99%和8.97%;与仅利用CERES-Maize模型模拟得到的产量误差相比,3a间遥感估算总产量的误差分别减小了7.49%、1.21%和5.23%,且采用MODIS和TM遥感数据估算的玉米产量表现了其空间差异性。利用榆树市3a间玉米产量的明显差异,分析了时序遥感数据对作物长势和产量变化信息的表达能力,同年份内时序归一化差值植被指数越大,对应的玉米产量越高;年际间遥感观测反射率的差异通过数据同化方法能够反映年际间玉米产量差的变化。该文提出的玉米估产方案为将来进一步结合多源遥感数据、植被冠层反射率模型与作物生长模型进行区域玉米估产研究提供了参考。  相似文献   

12.
寒冷灾害监测中的全天候地表温度反演方法研究   总被引:5,自引:2,他引:3  
提出综合运用MODIS遥感资料与地面气象站资料实现全天候LST反演的技术方法,并通过应用示范验证其可行性,对实现全天候、精细化的寒冷灾害监测与评估具有重要意义。基于MODIS的第1、2、19、31和32五个波段,采用劈窗算法反演LST,计算过程相对简便而反演精度较高,缺点是无法克服云干扰;基于地面气象站实测温度资料,采用气候学方程与GIS技术反演空间精细化的LST分布,尽管其反演精度在晴空条件下比遥感方法差,但不受云量条件限制,可以实现全天候LST反演。  相似文献   

13.
中低分辨率小波融合的玉米种植面积遥感估算   总被引:4,自引:2,他引:2  
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。  相似文献   

14.
中分辨率卫星数据分类的改进迭代聚类算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
在动态聚类算法的理论基础上,提出了一种经过改进的迭代聚类方法。该方法通过VC++程序编译加以实现,在分类的过程中通过判定类间距离阈值动态分类,无需设定初始聚类中心,减少了分类前需要设定的初始参数,保证了分类结果更加客观,并且分类过程简便易操作。为了验证其实用性,本文选取了辽宁中部一区域作为试验区,应用TERRA卫星MOD IS和FY3A卫星MERSI 250m中分辨率数据进行分类,并同时与ISODA-TA法的分类结果进行比较。结果表明,使用该方法得到的分类精度好于ISODATA法,可以用于遥感数据的分类。  相似文献   

15.
为了重建太湖流域1995-2010年耕地复种指数时空变化过程,结合1995年NOAA-AVHRR的旬NDVI数据、2000-2010年250m16d合成的MODIS-NDVI数据和4期土地利用数据,利用傅里叶变换技术的HANTS方法重建农作物生长NDVI曲线,结合差分算法提取各时相复种指数。结果表明:太湖流域1995-2010年复种指数时空格局呈现以一年两熟为主,但一年一熟比例呈持续增长趋势,复种指数局部格局变化主要集中分布在上海市和浙江省;太湖流域复种指数呈北高南低的空间格局,1995-2010年总体呈较明显的下降趋势,从1995年189.4%持续下降到2010年167.3%,降幅从大到小依次为浙江省、上海市和江苏省;基于遥感和HANTS方法提取太湖流域复种指数在栅格尺度上精度达94.6%;受计算范畴差异及遥感数据空间分辨率影响,在县市行政区划单元尺度上,遥感方法与统计数据计算的复种指数平均误差约15.8%~21.6%。研究结果可为太湖流域农业政策制定及管理提供科学依据。  相似文献   

16.
为了重建太湖流域1995-2010年耕地复种指数时空变化过程,结合1995年NOAA-AVHRR的旬NDVI数据、2000-2010年250 m 16 d合成的MODIS-NDVI数据和4期土地利用数据,利用傅里叶变换技术的HANTS方法重建农作物生长NDVI曲线,结合差分算法提取各时相复种指数。结果表明:太湖流域1995-2010年复种指数时空格局呈现以一年两熟为主,但一年一熟比例呈持续增长趋势,复种指数局部格局变化主要集中分布在上海市和浙江省;太湖流域复种指数呈北高南低的空间格局,1995-2010年总体呈较明显的下降趋势,从1995年189.4%持续下降到2010年167.3%,降幅从大到小依次为浙江省、上海市和江苏省;基于遥感和HANTS方法提取太湖流域复种指数在栅格尺度上精度达94.6%;受计算范畴差异及遥感数据空间分辨率影响,在县市行政区划单元尺度上,遥感方法与统计数据计算的复种指数平均误差约15.8%~21.6%。研究结果可为太湖流域农业政策制定及管理提供科学依据。  相似文献   

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