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。     

东北地区主要作物种植结构遥感提取及长势监测

以中国东北地区为研究区域,探讨基于遥感影像全覆盖的大尺度作物种植结构自动提取及长势遥感监测的技术方法。通过分析东北地区春玉米、春小麦、一季稻及大豆等主要作物时序光谱特征,确定不同作物种植结构遥感提取的阈值,建立基于MODIS NDVI数据的上述4种作物种植结构提取模型,获取2009年东北地区主要作物空间种植结构格局特征。其次,基于MODISNDVI数据,利用差值模型,通过与近5 a作物长势的平均状况进行对比,分析研究东北地区2009年4种作物的长势状况。结果显示,与多年平均统计数据比较,基于遥感提取的作物种植结构信息,总体精度达到了87%以上;不同作物长势在其整个生育期内在时间和空间分布上都有较大差异。研究表明,通过MODIS数据提取不同作物种植结构及进行大尺度作物长势监测的技术和方法是可行的,研究为中国农业遥感监测系统大尺度业务化运行的作物种植结构提取提供了有效方法。     

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%。     

基于遥感与多变量概率抽样调查的作物种植面积测量

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%。     

大尺度作物面积遥感监测中小地物的影响与双重抽样

在大尺度作物面积遥感监测中，一般采用抽样方法。由于小地物在影像上无法识别或难以量算，形成样本误差而影响总体面积的估计。改进的措施是采用双重抽样的方法，即在抽样设计中，首先控制作物样本精度，从而消除或减小小地物影响，进而获得较准确的作物面积绝对值。     

小地物比例提取在河北耕地遥感调查中的应用研究

小地物的存在是影响大尺度下遥感面积监测的重要因素。该文以河北省为研究区域，借鉴分层抽样的基本思想，采用分区抽样方法，在不同立地条件的耕地上布设小地物抽样样方，共99个，最终得到河北省耕地中小地物面积比例的一系列估计值。其中，水田为10.15％，平原为3.51％，丘陵为7.14％。利用该数据对河北耕地面积遥感调查结果进行修正，可有效提高其结果的精度，对于河北省耕地面积遥感调查、作物面积遥感调查等应用具有实用性和使用价值，同时对具有相似立地条件的地区有重要的参考价值。     

作物种植面积空间对地抽样方法设计

传统的粮食作物种植面积估算一般采用目录抽样方法，由于缺乏现实、有效的先验知识，抽样过程受精度和效率制约。本文利用地理信息系统、遥感和全球定位系统技术，结合传统的随机、系统和分层抽样方法，设计三种新的粮食作物种植面积空间对地抽样方案，并在此基础上开展试验对比研究，分析它们在抽样精度、最少样本量和稳定性方面的差异。结果表明，本文所设计的空间分层抽样方法所需样本量较小，且具有较高的估算精度和稳定性，可以用于大范围农作物种植面积监测。     

无人机遥感影像面向对象分类方法估算市域水稻面积

针对如何高效地从无人机遥感影像中提取农作物样方数据,用于农作物面积遥感估算,该文以浙江省平湖市为例,利用面向对象分类方法对无人机影像进行水稻自动化识别,作为样方数据与卫星遥感全覆盖空间分布分类结果结合,采用分层联合比估计进行2014年单季晚稻面积估算。然后,与人工目视解译识别方法获取的水稻样方数据推断的区域水稻面积估算的结果进行精度、效率对比分析。研究结果表明:1)利用面向对象分类方法对无人机影像进行分类,总体分类精度达到93%以上,满足构建样本的要求;2)通过区域作物估算对比分析发现,面向对象分类方法对无人机影像进行水稻识别,构建平湖市单季晚稻的样方数据,能够替代人工目视解译样方准确推断区域作物种植面积,有效地提高了无人机影像在遥感面积估算中的应用效率。     

基于光谱特征分析的主要秋季作物类型提取研究

为快速、准确地在遥感图像上提取各种农作物类型信息，满足国家农情遥感监测系统的要求，以2002年北京地区主要秋季作物提取为例，利用Terra/MODIS数据，采用波谱分析的方法，建立一种基于遥感影像全覆盖的秋季作物类型自动提取方法，实现主要秋季作物遥感自动识别。首先根据研究区秋季作物的波谱特性和生物学特性，选取了红波段、蓝波段、近红外波段和中短波红外波段作为秋季作物类型提取的工作波段；同时，还利用由这4个波段构建的陆表水分指数和增强型指标指数作为遥感特征参量。其次根据研究区农作物物候历特征，提取了2002年4月到9月共7个时相的MODIS数据。最后，采用分层决策树方法提取研究区主要秋季作物类型，并进行面积统计。为了验证其精度，与国家农业部农业统计数据进行比较，结果其精度达到86%以上。这表明，仅利用MODIS自身光谱信息，即可较为准确地提取秋季作物类型信息，精度基本能满足了大尺度农情遥感监测的要求，可以为农业决策部门提供信息服务。     

基于结构规模的冬小麦种植面积遥感抽样估算

在种植结构复杂地区,由于受到混合像元和同期作物的影响,传统的以规模为分层标志进行冬小麦种植面积遥感估算难以保证抽样效率和精度。该文综合考虑混合像元、同期作物的影响,构建了结构规模指标进行冬小麦种植面积遥感抽样估算。采用TM和QuickBird为研究数据,设计不同的抽样方案估算冬小麦的种植面积,计算标准误差、准确度和变异系数衡量估算精度,与传统简单随机、规模指标分层抽样进行对比分析,验证本文方法的有效性。试验结果表明,以结构规模指标分层抽样的反推结果在各项指标上均明显优于传统简单随机、规模指标分层抽样方式,尤其在小样本量时,标准误差降低2.0×105m2,准确度提升了1%。该研究结果为在大范围种植结构复杂地区进行冬小麦种植面积遥感估算的改进提供了试验依据。     

土壤优化采样策略研究进展

[目的]对现有的采样方式进行系统地总结归纳,并探寻一种优化的采样策略,对采样强度、分析成本及其研究精度三方面进行均衡,即以最小的经济投入换取最大化的试验精度。[方法]广泛查阅近几年国内外的相关文献,对土壤优化采样策略的设定进行了系统的总结。将优化采样策略的理论分为合理采样数和样点布设两方面,就此分别介绍确定采样数的3种方法和确定样点布设的4种方式,详细介绍其发展现状,并对该领域今后的研究进行展望。[结果]目前的优化采样法大多基于模型来优化采样设计的研究,其初步采样的方式忽略了空间相关性所导致的信息损失,必然在一定程度上造成试验结果的偏差和人力物力的浪费。而且,研究尺度多集中在县级以下,没有对采样方案的设计确立统一的评价体系和标准。[结论]未来优化采样设计在样点优先级方面还应进行更加深入的研究。     

污染场地采样调查技术与设备研究进展

近年来,随着重点行业企业用地土壤污染状况调查工作的开展,以及建设用地地块环境调查制度的规范,我国污染场地调查的市场需求急剧增长。污染场地采样是保障场地调查结果可靠性的重要环节,但是我国污染场地调查采样技术与设备的研究和实践还处于初级阶段。因此,本文系统梳理了国内外先进的土壤和地下水采样技术与设备,包括其发展情况、适用范围和优缺点,并分析了采样设备在采样过程中产生扰动的原因;总结了实地采样过程中出现的问题及发展趋势,为我国污染场地调查原位弱扰动采样技术和设备研发提供基础信息。     

A soil core for routine soil sampling

Abstract

The design, materials and dimensions for constructing a coring device for sampling soil fauna and flora at different depths is described.     

利用计算机模拟采样确定合理的土壤采样密度(英)

为了解决土壤采样中精度与经济性的平衡问题，利用计算机模拟采样研究了规则网格土壤采样时合理的采样点密度。首先构造了一个数学扩散模型，设置2～4个种子在一个100×100网格（1×1单位）的不同地方，根据扩散模型进行扩散和叠加，生成模拟的土壤属性分布地图，其结果可很好地模拟某些土壤属性的分布。利用计算机按照不同的网格单元尺寸（如3×3，5×5，7×7等）进行采样，之后利用采样值进行IDW插值处理，将数据点恢复到原始的10000个，并把插值结果与原始值进行比较即可得到采样误差。研究结果表明，当采样网格单元尺寸为属性地图输出栅格单元尺寸的11倍和17倍时，相对采样误差分别为10%和15%。合理的采样密度可以根据允许的采样误差及要求的属性地图输出栅格单元尺寸而定。     

土壤制图中多等级代表性采样与分层随机采样的对比研究

采样设计是土壤地理研究中备受关注的重要问题。本文以区域尺度土壤属性制图为例,将多等级代表性采样与经典采样中的分层随机采样进行对比研究。以安徽宣城研究区的表层砂粒含量为目标要素,采集数量均为59个的两套样点,设计不同数量(46、58和59)的样点分组,采用两种制图方法进行制图并利用独立验证点进行评价。结果表明:1)无论是采用多元线性回归方法还是基于环境相似度的制图方法,在同等样点数量下,利用代表性样点所得土壤图精度均高于利用随机样点所得精度,并且利用少量代表性样点(46个)所得土壤图精度也高于利用多量随机样点(59个)所得精度;2)随着代表性较低样点的增加,土壤制图精度基本有一个提高的趋势,而采用随机样点所得土壤图的精度波动较大。因此,可认为多等级代表性采样方法是一种可用于区域尺度土壤调查的有效采样方法,且比分层随机采样高效、稳定。     

Factors Affecting Sampling Error of Nutrient Element Contents of Arable Fields

A sampling proficiency test is evaluated to analyze the influence of soil heterogeneity and sampling parameters on sampling error of nutrient contents. The influence of parameters on sampling error was assessed by multiple linear regression, regression tree analysis, and variance component analysis (VCA). Error was governed mainly by heterogeneity. Among sampling parameters, the number of increment samples had the largest influence. VCA revealed that the component between sampling repetitions was larger than the component between samplers. This suggests a predominance of heterogeneity for the influence on sampling error, increasing with field-scale heterogeneity. Sampling patterns of low complexity seemed sufficient for the homogeneous field, whereas sampling performance was enhanced by more complex sampling pattern on fields of intermediate and high heterogeneity. Overall, the results suggest that sampling error on arable fields sampled with simplified sampling schemes is often determined by soil heterogeneity and to a lesser degree by sampling parameters.     

美国新墨西哥州卡皮林火山土壤性质的空间变异性

Non-agricultural lands are surveyed sparsely in general. Meanwhile, soils in these areas usually exhibit strong spatial variability which requires more samples for producing acceptable estimates. Capulin Volcano National Monument, as a typical sparsely-surveyed area, was chosen to assess spatial variability of a variety of soil properties, and furthermore, to investigate its implications for sampling design. One hundred and forty one composited soil samples were collected across the Monument and the surrounding areas. Soil properties including pH, organic matter content, extractable elements such as calcium (Ca), magnesium (Mg), potassium (K), sodium (Na), phosphorus (P), sulfur (S), zinc (Zn), and copper (Cu), as well as sand, silt, and clay percentages were analyzed for each sample. Semivariograms of all properties were constructed, standardized, and compared to estimate the spatial variability of the soil properties in the area. Based on the similarity among standardized semivariograms, we found that the semivariograms could be generalized for physical and chemical properties, respectively. The generalized semivariogram for physical properties had a much greater sill value (2.635) and effective range (7 500 m) than that for chemical properties. Optimal sampling density (OSD), which is derived from the generalized semivariogram and defines the relationship between sampling density and expected error percentage, was proposed to represent, interpret, and compare soil spatial variability and to provide guidance for sample scheme design. OSDs showed that chemical properties exhibit a stronger local spatial variability than soil texture parameters, implying more samples or analysis are required to achieve a similar level of precision.     

基于影像分析的黄土丘陵沟壑区土壤水分采样研究

[目的]以山西省寿阳县三眼井小流域土壤水分采样为例,对采样点进行了均匀性和代表性分析,以此验证土壤采样设计的合理性。[方法]利用统计分析SPSS 13.0软件和ArcGIS软件,以规则网格采样点作为初步布设图,然后结合遥感影像,把自动生成的规则网格采样点在兼顾土地利用类型和可操作性的前提下进行微调,即采用大均匀小随机布点法进行土壤采样点布设。[结果]最近邻点指数和变异系数均显示采样点分布较均匀;从采样点的坡度代表性来看,由于大均匀小随机采样考虑到实际可操作性,采样点布设多集中在0°~15°,坡度的代表性较差;从采样点的坡向代表性来看,采样点代表性较好;从土地利用类型代表性来看,大均匀小随机法得到的采样点对草地与耕地的代表性较好,对林地的代表性较差,主要因为林地多分布在陡坡上难以采样。[结论]总体来看,大均匀小随机采样法得到的样点均匀性和代表性都比较好,且由于黄土丘陵沟壑区沟壑纵横,地形复杂,利用此方法可以兼顾均匀性、代表性和可操作性。     

耕地变化空间抽样调查方案的精度与效率分析

已有研究表明,利用遥感空间抽样方法来监测耕地变化是可行的,如何选择最佳空间抽样方案以提高效率、节省费用则是其需解决的核心问题。采用3种抽样方法（简单随机抽样、分层抽样、系统抽样）与2种抽样框（规则抽样框、不规则抽样框）,设计了6种不同组合的遥感空间抽样方案进行试验;根据不同抽样框与平均每样本调查费用大小的关系,分析了不同耕地变化遥感空间抽样调查方案的精度与效率,并以北京市顺义区为例进行了试验验证,结果表明：采用分层-不规则框进行耕地变化遥感空间抽样调查具有较高的精度和效率。进一步的敏感性分析表明,分层-不     

不同取样方式下土壤质地空间插值的精度分析

为研究土壤质地的合理取样方式,进而研究其空间变异情况,为田间施肥及灌溉提供依据,本试验利用地统计学方法和GIS技术,在重庆市彭水县重庆烟草试验站,利用289个表层土样,研究了16 m间距的栅格取样法(对照,253个土样,扣除36个验证样点)、34 m间距的栅格取样法(115个土样)和随机取样法(115个土样)3种取样方式下土壤质地的空间插值精度。3种土壤颗粒指标中粉粒占68.43%,砂粒含量最少,占12.68%,黏粒含量略高于砂粒。砂粒和黏粒具有中等强度的变异性,粉粒具弱变异性,且数据符合正态分布。地统计分析显示,在分析该区域土壤质地时,采用栅格取样方法应适当增大取样间距,而采用随机取样方法可适当缩小取样间距。交叉检验显示,土壤质地成分在3种取样方式下的插值精度均以对照最大,栅格取样次之,随机取样最小。综合考虑插值误差、样品采集和分析成本及时效性等因素,本研究建议在该区域进行土壤质地空间变异规律分析为生产服务时应采用随机取样。