基于高分卫星影像的青岛市冬小麦种植信息提取

为了准确获取青岛市主要农作物冬小麦的种植信息,以GF-1/16 m卫星影像为主要数据源,将高程、土地利用和田间调查数据作为辅助数据源,根据冬小麦主要发育期与其他地物在GF-1/16 m卫星影像上的光谱差异,计算得到4月份为青岛市冬小麦遥感面积提取的最佳时相。在最佳时相内,采用决策树分类法,通过分区解译方式,提取出青岛市2017年冬小麦种植面积和分布区域,并利用GF-2融合后 1 m卫星影像、地面调查数据和统计局公布数据对分类结果进行精度验证。结果表明:利用GF-1/16 m卫星影像在幅宽、时间和空间分辨率的优势,将土地利用和高程等引入决策树分类模型,进行区域尺度的冬小麦种植面积遥感估算的方法是可行的。经精度验证,2017年青岛市冬小麦遥感解译总精度为94.3%,Kappa系数为0.857。遥感提取面积略小于统计局公布数据,面积总量提取精度为93.6%。本研究为基于高分卫星影像的区域尺度作物种植面积提取提供参考。     

基于GF-1卫星遥感数据识别京津冀冬小麦面积

省级尺度冬小麦面积的精准获取技术是农作物面积遥感监测研究的主要内容之一。为了获取省级尺度的冬小麦种植面积, 该文以北京市(京)、天津市(津)和河北省(冀) 3个省域范围为例, 以国家标准地形图分幅为分类的图幅单元, 利用国产GF-1/WFV数据, 构建冬小麦面积指数, 实现了省级尺度冬小麦面积的识别。本文以冬小麦全部9个月生育期的984景影像作为数据源, 依次经过数据预处理、标准图幅单元的NDVI合成、样本点选择、冬小麦面积指数构建、冬小麦作物类型确认、省域范围制图及精度验证等步骤完成研究区域内冬小麦面积的提取。采用区域网平差和6S大气校正算法对数据源预处理, 以中国1︰10万标准地形图分幅为分类图幅单元构建冬小麦面积指数, 将冬小麦面积指数按照1%的比例等分, 并将面积指数从0到100%分割为101个提取节点, 将提取节点的NDVI值依次与类型确认样本比较, 精度最高的则确认为冬小麦面积提取阈值, 同时将该阈值应用于图幅单元内冬小麦面积指数影像, 获取冬小麦种植分布。最后冬小麦面积识别的精度表明, 以标准地图分幅作为计算单元, 在GF-1影像基础上, 利用冬小麦面积指数能够显著提高冬小麦与其他地物类型的波谱差异, 且冬小麦的总体识别精度达到89.6%, 用户精度达到89.8%, 制图精度96.5%, Kappa系数0.72。在典型区域, 本文算法与监督分类算法精度结果较为一致, 除制图精度相差4.77%外, 总体精度与用户精度差都在1.00%以内, 说明本文算法具有精度高、运行效率高、分类单元识别结果一致性强的特点, 能够满足省级尺度农情遥感业务监测的需要。     

基于HJ卫星的中国南方地区甘蔗面积提取研究

为了研究大范围甘蔗种植面积的提取方法，以广西、云南、广东湛江和海南为研究区，以30 m空间分辨率的多时相HJ卫星影像为数据源，采用基于NDVI时间序列的决策树分类模型提取研究区内2014/2015年度甘蔗种植面积。结合农业部门的统计数据对甘蔗种植面积提取结果进行精度评价，总体精度达到87.5%。对研究区广东湛江甘蔗种植区域进行抽样调查，抽样调查精度达到93.2%，Kappa系数为0.81。表明该方法可以高效地应用于中国南方地区的甘蔗种植空间信息识别。     

基于Landsat-8 影像森林植被信息计算机自动提取研究

Landsat-8能够提供15 m全色波段和30 m分辨率的多光谱波段,Landsat-8上携带有OLI（operational land imager,陆地成像仪）和TIRS（thermal infrared sensor,热红外传感器）2个主要载荷,OLI陆地成像仪包括9个波段,TIRS包括2个热红处波段,全色波段Band8波段范围较窄,这种方式可以在全色图像上更好区分植被和无植被特征。本研究以攸县为例,采用Landsat-8遥感影像为数据源,进行缨帽变换及主成分分析处理,利用决策树分类模型进行提取。结果表明：Landsat-8遥感数据经过缨帽变换和主成分分析处理后,增强纹理信息,突出各地物的特征,把各地物在经过处理后的灰度值作为决策树分类模型的阈值,利用计算机自动提取,提取的总体精度为84.7%,攸县森林植被的面积为150911.7 hm2与以往的只利用波段的灰度值及植被指数等作为阈值相比,精度明显提高,方法也得到改善,得到了比较好的提取结果。     

基于关键期HJ卫星数据提取无棣县作物种植面积

探讨利用作物关键生育期HJ卫星遥感数据,进行区域主要作物种植面积快速监测的可行性,旨在建立一种方便快捷的作物种植面积提取技术。以山东省无棣县为研究区,根据该县作物栽培技术月历为参考选择关键期HJ星遥感数据,通过EVI指数时序数据分析,采用支持向量机(SVM)方法进行了该县主要作物种植空间分布信息提取。结果表明：关键期HJ星EVI指数数据结合SVM方法,能较为准确地获取该县冬小麦、玉米和棉花的种植面积,总体的面积总量精度超过93%,空间分布精度大于75%;利用关键期影像大大减少了数据处理量,便于可视化感兴趣区的选择,仅利用SVM方法就获得了满足精度要求的作物面积提取结果,大大简化了操作流程,为其他区域利用HJ卫星数据提取作物种植面积提供了参考。     

基于Landsat 8影像提取豫中地区冬小麦和夏玉米分布信息的最佳时相选择

遥感技术对大尺度农业实时监测提供了一个理想的手段,遥感影像植被分类的最佳时相对作物种植面积遥感监测非常重要。本文选取2020年至2021年的6景Landsat 8影像,覆盖了夏玉米从乳熟到收获、冬小麦从越冬到成熟的生育期,以此分析不同时相的冬小麦-夏玉米与其他地类在光谱特征和NDVI上的差异,通过决策树的方法提取豫中地区冬小麦-夏玉米的空间分布情况。结果表明,冬小麦-夏玉米在不同生长发育时期,提取到的面积比有所不同,对于夏玉米而言,乳熟时期的提取效果要优于之后的时期,其在2020年8月26日的总体精度最高,为83.60%,Kappa系数为0.72,分类质量很好;对于冬小麦而言,最佳识别时期则处于冬小麦的越冬期,其在2021年1月1日的总体精度最高,为92.36%,Kappa系数为0.81,信息提取效果很好。除了作物自身生长过程的覆盖度变化,分类精度随成像时间而改变。多时相信息提取也发现,受到天气等环境条件限制,夏玉米和冬小麦的种植区域不完全重叠,山区冬季不适合冬小麦种植从而没有与夏玉米出现重叠分布。本研究有助于我们从宏观上对作物分布及生长状况作出及时有效的判断,对农业监测,特别是对轮作...     

单时相MERSI数据在冬小麦种植面积监测中的应用

以FY-3A MERSI可见光到近红外波段250 m分辨率数据为信息源,采用PPI（像元纯净指数）提取结合实测数据的方法,经反复试验最终提取了山西南部冬小麦区的不同地物覆盖特征谱,进而采用基于监督分类的最大似然法、神经网络等方法进行不同地物类型的分类,同时根据不同地物光谱特征采用混合像元分解技术提取冬小麦种植面积。结果表明：单时相FY-3A MERSI数据提取作物种植面积是可行的,神经网络法好于最大似然法,混合像元分解提取的面积同实际种植面积最为接近。     

基于GF-1卫星影像的中国冬小麦制图研究

旨在实现冬小麦面积自动化提取，本文提出一种基于冬小麦NDVI加权指数(WNDVI)的分类算法。将影像分割成标准的小区域，从而构建冬小麦分类单元，采用自适应方法确定冬小麦种植区和非种植区WNDVI分割阈值。以2013年10月至2014年5月期间的GF-1卫星WFV影像为例，构建了全国14个省（市、区）的1180个分类单元的WNDVI，实现了2014年全国主产区冬小麦种植区的空间分布图；采用14233个样本对结果进行验证精度，总体精度达到了90.6%。本方法自动化程度高，结果稳定，适合大范围冬小麦面积监测业务化运行。     

基于HJ-1数据的冬小麦种植面积、长势与收割进度遥感监测

及时、准确地获取冬小麦种植面积、长势、收割进度等信息对冬小麦产量预报和农田精细管理具有重要意义。本研究采用HJ-1A/B CCD1/CCD2影像,结合S-G滤波算法、波段最大化的光谱角目标探测器、阈值分割等方法进行新乡市冬小麦种植面积、小麦长势和收割进度等遥感监测。结果表明：（1）利用HJ卫星NDVI时间序列数据结合波段最大化的光谱角度目标探测器方法,可以进行冬小麦种植面积提取,各县市冬小麦种植面积提取相对误差在10%以内;（2）单景影像NDVI值阈值分割可以反映冬小麦长势在时空差异;（3）冬小麦达到抽穗期的时间不一致,NDVI值在4月15日和21日附近达到最大值;（4）利用成熟期和收割期不同时间的NDVI影像,可监测各县市冬小麦收割进度的时空差异。各县市冬小麦在6月4日前开始收割与6月15日左右完成收割工作。HJ卫星时间序列遥感数据可以进行冬小麦种植面积、长势、收割进度等遥感监测。     

作物类型遥感识别研究进展

及时获取作物种植面积是研究粮食区域平衡,预测农业综合生产力和人口承载力的基础。遥感技术已经成为提取作物种植面积的重要手段,而前提是识别作物。为了理清当前该领域的国内外研究现状,以遥感在作物类型识别中的应用为主线,归纳了国内外作物类型识别研究中常用的各类遥感数据,如资源遥感影像、气象遥感影像、高分辨率影像、高光谱影像和微波影像等,分析其优缺点和适用性;同时总结了利用遥感进行作物类型识别的3 类研究方法,包括基于光谱的识别方法、基于物候差异的识别方法以及光谱与物候相结合的方法,分析了各种方法的特点;指出目前作物类型遥感识别中存在的主要问题,如影像空间精度与价格的平衡问题,多分辨率遥感数据的综合应用问题,物候差异对作物识别的影响问题等;认为不同分辨率遥感数据的结合可以弥补各自不足,遥感影像的时相选择是提高精度的关键,另外需要应用除光谱和物候以外的更多解译标志;建议进一步深入研究作物识别机理和多尺度数据融合方法。以期为遥感技术在作物类型识别中的深入研究提供参考和借鉴。     

基于HY-1C/CZI数据的冬小麦早期识别研究

[目的]为充分发掘海洋一号C星(HY-1C)CZI数据的农业应用潜力,[方法]该文以HY-1C/CZI数据为基础数据源,结合土地利用现状数据、目视解译结果数据,以河南省商丘市及其附近区域作为研究区,对早播冬小麦、晚播冬小麦、裸地及建筑、森林、水体五类地物的光谱特征进行了分析,并在光谱分析的基础上基于决策树分类方法对冬小麦区域进行了提取。[结果]冬小麦面积提取结果表明,2018年研究区内冬小麦总播种面积69.42万公顷。以目视解译获得的地面验证点数据对提取结果进行精度验证,结果表明,冬小麦提取结果的总体精度为91.80%,Kappa系数为0.84,冬小麦用户精度和制图精度分别为91.88%和92.91%。 [结论] 基于HY-1C/CZI数据可以实现对冬小麦的早期识别和提取,提取精度较高,达到了其他相似数据源相近的识别精度,表明基于海洋一号卫星CZI数据具有一定的农业应用潜力。     

枣麦间作巷道内间作物冬小麦灌浆期冠层光特性

为了探明枣麦间作系统中冬小麦灌浆期的冠层光合有效辐射及冬小麦产量的时空分布特征,以‘灰枣’与‘新冬20号’冬小麦间作的系统为研究对象,采用双因素裂区试验设计,研究了在4 种株行距模式下间作的冬小麦灌浆期时的冠层光特性及其产量的时空分布特征。结果显示,随着距枣树的距离增加,冬小麦灌浆期的冠层光合有效辐射及其产量不断增加,且西侧增加幅度大于东侧,整体呈现出“中间高,两侧低”、“西侧高,东侧低”的趋势;单位面积内,不同株行距的间作系统中冬小麦的有效穗数、穗粒数、千粒重及产量差异显著;相对于单作,3 m×4 m的间作系统中遮阴率及减产率最低。研究发现,株行距是影响冬小麦冠层光合有效辐射截获量的主要因素,光合有效辐射截获量直接决定了冬小麦单位面积上的有效穗数、穗粒数及千粒重,进而决定了冬小麦的产量。实际生产中,可采用3 m×4 m的模式间作生产,并适当增加东部枣树株距,即可有效改善间作系统内光照条件,提高冬小麦的产量。     

冬前积温对河北省中南部麦区冬小麦适宜播期的影响

以黄淮冬麦区的邯郸、石家庄、衡水和北部冬麦区的保定1997—2006年期间的小麦冬前积温为依据,采用积温指标法对冬小麦的适宜播期进行了研究。结果表明,邯郸市冬小麦的适宜播期为10月9日—18日;石家庄市冬小麦的适宜播期为10月6日—15日;衡水市冬小麦的适宜播期为10月3日—12日;保定市冬小麦的适宜播期为10月2日—11日。初步认为,在选择适宜品种的基础上,黄淮冬麦区北部冬小麦适宜播期为10月3日—18日,北部冬麦区南部冬小麦适宜播期为10月2日—11日。     

中国小麦面积种植结构时空动态变化分析

区域尺度小麦种植面积格局分析是农作物种植结构调整的主要依据。该文基于以往8个年份的31个省（市、自治区）小麦种植面积统计数据，系统分析了小麦种植面积空间分布规律及动态变化特征，以及产量与面积空间分布格局的关系。8个年份小麦种植面积变化趋势线斜率为-0.37，总体呈下降趋势。将小麦种植面积分为中东部小麦集中种植区、北部小麦次种植区和南部小麦次种植区3个区域，8个年份种植面积平均值占比分别为70.09%、13.47%（不包括黑龙江省）和12.61%，呈增加、减少与减少的趋势，变异系数分别为0.06、0.22和0.25。上述研究结果表明，中东部区域小麦面积具有更高的种植稳定性且向区域集中的趋势较为明显，而北部区域小麦种植面积的减少是造成全国小麦种植面积减少的主要原因。各省单产与种植面积占比的相关关系在99%水平上达到了显著相关，单产优势也是种植区集中较为重要的原因。中东部区域小麦种植面积的稳定是中国小麦种植面积稳定的保证；虽然北部、南部区域小麦种植面积比例相对较低，但遏制其面积降低的态势，并努力提升该区域的种植面积有利于中国小麦种植面积的稳定。     

冬小麦济麦22和春小麦津强8号的产量形成差异分析

为探明冬小麦和春小麦产量形成差异,2016年10月-2017年6月以冬小麦品种济麦22和春小麦品种津强8号为材料,在大田条件下研究了冬小麦和春小麦生育期、叶面积指数、干物质积累及产量构成。结果表明,春小麦出苗比冬小麦延长8d,营养生长期缩短77~78d,灌浆期延长1~2d,全生育期缩短143~144d。拔节期和开花期,春小麦和冬小麦的叶面积指数无显著差异,但灌浆期春小麦叶面积指数比冬小麦叶面积指数增加6.34%~7.67%,不同生育时期春小麦和冬小麦干物质积累量无差异。春小麦收获穗数和千粒重比冬小麦分别增加2.35%~5.29%和4.28%~5.13%,但穗粒数比冬小麦少1.4~2.3,春小麦与冬小麦理论产量和实际产量均无显著差异。综上所述,春小麦可通过增加播量,增加穗数,保持稳定的叶面积指数和干物质积累量,实现小麦稳产,可为区域变革麦-玉种植制度,实现麦-玉周年双机收子粒提供理论支撑。