农作物空间格局遥感监测研究进展

遥感技术因其高时效、宽范围和低成本等优点正被广泛应用于对地观测活动中,为大区域尺度掌握农作物空间格局提供了新的科学技术手段。本文系统总结了近10年来国内外农作物空间格局遥感监测在理论、方法、实践应用等方面取得的新进展,指出了亟待解决的问题,并对今后的发展方向进行了展望。研究认为,农作物种植面积遥感监测主要根据遥感传感器记录的不同农作物光谱特征的差异,进行不同农作物种植面积的识别,方法主要包括:基于光谱特征、基于作物物候特征和基于多源数据的农作物遥感识别方法。遥感技术应用于农作物复种模式监测主要根据时间序列植被指数描述的作物季节活动过程,利用不同的拟合方法得到作物生长曲线,实现作物复种模式有效监测。农作物种植方式遥感监测是更高层次的遥感应用,主要利用时间序列遥感数据,根据作物植被指数的变化规律区分不同作物生育周期,判断不同复种模式下作物的种植顺序和方式。在未来相当长的一段时间内,建立农作物空间格局遥感监测的理论和技术体系、发展和改进遥感影像分类方法、优化时间序列遥感数据平滑技术和提高信息提取的自动化与流程化将是农作物空间格局遥感监测需要重点解决的几个关键问题。     

基于Hyperion高光谱影像的冬小麦地上干生物量反演

在黄淮海粮食主产区选择河北省衡水市深州市为试验区,以冬小麦地上干生物量为研究对象,以作物冠层高光谱和EO-1 Hyperion高光谱卫星数据为主要数据源,在分析冠层高光谱构建的窄波段植被指数(N-VIs)与实测冬小麦地上干生物量间相关性基础上,提出了利用拟合精度R2极大值区域重心确定冬小麦干生物量敏感的光谱波段中心的方法,并运用该方法确定了冬小麦生物量敏感波段中心。在此基础上,以敏感波段中心筛选结果为指导,利用窄波段植被指数及相关波段开展Hyperion高光谱卫星遥感区域冬小麦干生物量遥感反演和精度验证。最终,按精度最高原则优选区域冬小麦地上生物量反演结果。其中,研究采用了冬小麦孕穗期Hyperion数据,涉及的植被指数包括窄波段归一化植被指数(N-NDVI)、窄波段差值植被指数(N-DVI)和窄波段比值植被指数(N-RVI)。结果表明,通过与实测冬小麦地上干生物量对比,利用冠层高光谱冬小麦地上干生物量反演敏感波段筛选结果及其相应波段构建的Hyperion窄波段植被指数进行孕穗期作物干生物量估算取得了较好结果,其精度由大到小为:NNDVI、N-RVI、N-DVI。其中,以波段B18(波长528.57 nm)、波段B82(波长962.91 nm)构建的Hyperion N-NDVI估算区域冬小麦地上干生物量精度最高,相对误差(RE)和归一化均方根误差(NRMSE)分别为12.65%和13.78%。     

叶片的灰尘对高光谱遥感中植被冠层反射率的影响

灰尘作为气溶胶的一部分由于沉降现象而附着于植物叶子的表面,当遥感探测器扫描植被冠层时,所得反射率数据就具有了一定的相似性。在平时我们处理卫星数据时忽略了附着于叶子表面灰尘的影响,没有把植被表面的灰尘作为影响因子考虑进去。随着探测器的发展,光谱分辨率的提高,灰尘对于某些波段的影响越来越大。由于天气变化如降雨可以使植被叶片表面灰尘减少甚至消失,引起植被反射率发生变化,于是本文通过模拟降雨前后植被叶片反射率变化,来研究灰尘的影响程度大小。具体方法为采用ASD野外光谱仪分别测量小麦、冬青等植被采摘后表层附有灰尘的叶片和模拟雨水冲洗灰尘后的叶片。通过同一片叶子两次测得的不同数据处理、比较得出以下结论：1. 附着于植被冠层的灰尘对其反射率有很大影响。2. 没有去尘处理的叶片反射曲线不是灰尘反射曲线和经除尘处理的叶片反射曲线简单的线性叠加。3. 灰尘并不会造成“红边”移动,不会发生“蓝移”和“红移”。     

基于物候模型的作物种植面积变化监测方法

在利用多时相数据进行作物变化监测中，通常根据日历选取同一天或相近日期的遥感数据来减小植物季相变化所导致辐射差异所带来的“伪变化”。但是物候存在着年际变化，且与日历日期并不完全一致，不同年份的作物的生长发育状况可能不同。该文利用气候数据建立了作物物候指标模型，利用该模型计算出的熟度指数作为选择季相差别最小的两时期遥感数据依据，选择了用于顺义地区冬小麦播种面积变化信息提取的两时期数据，并利用NOAA AVHRR/NDVI序列数据对选择结果进行了验证。结果表明利用该物候模型选择的两时期遥感数据季相匹配较好。该方法为消除或减小变化监测过程中植被季相差异所导致的辐射误差提供了新思路并进行了有益探索。该文还利用该方法，以北京顺义地区为研究区，采用图像差值法提取1999～2000年冬小麦播种面积变化信息，其中变化像元提取精度达到90%。     

冬小麦鲜生物量估算敏感波段中心及波宽优选

开展高光谱作物生物量估算敏感波段中心和最优波段宽度筛选对提高作物生物量估算精度具有重要意义。该文以冬小麦为研究对象,利用小麦关键生育期内350～1000 nm 冠层高光谱数据和实测地上鲜生物量,研究任意两波段构建的窄波段归一化植被指数 N-NDVI（narrow band normalized difference vegetation index）与冬小麦地上鲜生物量间的相关关系,构建拟合精度 R2二维图,并以 R2极大值区域重心作为高光谱估算鲜生物量敏感波段中心。通过对敏感波段中心进行波段扩展和相应生物量估算验证,最终确定敏感波段最佳波段宽度。在此基础上,开展基于敏感波段最优波段宽度下冬小麦地上鲜生物量估算和精度验证。结果表明,在 N-NDVI 与冬小麦鲜生物量间拟合 R2≥0.65的二维区域内,确定了401 nm/692 nm、579 nm/698 nm、732 nm/773 nm、725 nm/860 nm、727 nm/977 nm 5个鲜生物量估算的高光谱敏感波段中心;在高光谱估算生物量归一化均方根误差 NRMSE≤10%、相对误差 RE≤10%条件下,上述5个敏感波段中心的最优波段宽度分别为±21 nm、±5 nm、±51 nm、±40 nm 和±23 nm。通过与实测鲜生物量数据对比,利用上述敏感波段中心最优波段宽度进行作物生物量估算,精度在 P<0.01水平上均达到极显著水平,且 RE、NRMSE 分别在8.15%～9.14%、8.69%～9.65%范围内。可见,利用作物冠层高光谱进行冬小麦地上鲜生物量估算时,N-NDVI 与鲜生物量间拟合 R2极大值区域重心的作物高光谱敏感波段筛选和最优波段宽度确定具有一定可行性,为开展作物高光谱数据波段优选提供了新思路,也为多光谱遥感波段设置及遥感数据应用潜力评价提供一定依据。     

基于Worldview-2影像的玉米倒伏面积估算

为应用高分辨率遥感影像准确调查玉米倒伏面积,该文使用2012年9月14日获取的Worldview-2多光谱影像研究灌浆期倒伏玉米的光谱、纹理特征及其最优的面积估算方法。通过对影像进行大气校正后得到正常玉米和倒伏玉米的反射率,结果显示玉米倒伏后8个波段的反射率均升高,其中红边、近红外1和近红外2等3个波段的上升数值超过0.1。通过对反射率数据进行滤波得到正常、倒伏玉米的均值纹理特征,统计结果显示各波段纹理特征有差异,其中绿色、红边、近红外1及近红外2等4波段的均值纹理特征数值差距更明显。比较使用不同波段数量、特征及分类方法的倒伏面积估算值,结果表明基于最大似然分类法使用红边、近红外1和近红外2等3波段光谱反射率的倒伏面积估算方法最优,其最小误差为2.2%,最大误差为8.9%,平均误差为4.7%。该研究结果为应用高分辨率多光谱遥感数据调查玉米倒伏面积提供了相关依据。     

基于红外结构光三维技术的土壤表面粗糙度测量

土壤表面粗糙度是一项重要的土壤物理参数,已有的各种测量方法存在测量效率和误差难以兼顾的问题。为了在一定精度下提高野外测量工作效率,该研究基于红外结构光技术设计了一套便携的土壤表面粗糙度测量系统。该系统主要包括红外结构光扫描仪、便携式计算机、支架等,具有3.2 mm空间分辨率和3 mm的距离分辨率的性能。通过水平面板测量试验,发现本系统相对误差较小,相对误差最小区域中0.5个测量单位以内的误差（e≤1.5 mm）占87.87%,1个测量单位以内的误差（e≤3 mm）占99.58%,而大于1个测量单位的误差仅占0.42%。通过土壤表面粗糙度测量试验,发现本系统绝对误差较明显,其测量结果低于1 mm 分辨率的土壤粗糙度值。通过误差分析发现：该系统的测量误差包括固有误差和随机噪声,呈特定的规律性分布;导致绝对测量误差的主要原因为该系统的性能;由于系统的随机噪声,基于水平面板距离图像的土壤表面距离图像校正存在不确定性。该研究结果为进一步降低红外结构光三维技术测量土壤表面粗糙度的误差提供了依据。     

近20年来东北三省春玉米物候期变化趋势及其对温度的时空响应

利用1990至2009期间的东北三省46个农业气象台站的观测记录,通过计算玉米出苗期、成熟期和生育期长度等物候期特征的年变化率(θ),分析了气候变化背景下东北三省玉米物候期对生长季气温条件变化的响应特征。结果表明:(1)研究期间,东北三省大部分地区5月和9月均温都出现了上升趋势,温度生长期天数持续增加;(2)在气候增温背景下,玉米主要物候期均出现了不同程度的变化与响应,其中出苗期表现为提前态势(0.02< θ < 0.15 d/a)、成熟期推迟(0.18< θ < 0.38 d/a)和生育期长度增长(0.22< θ < 0.44 d/a)的趋势,生育期长度的增加反映了为了充分利用增温带来的适宜发育期,作物熟型从中早熟型调整为中晚熟型的适应过程;(3)由于种植区的空间差异,物候期的响应和变化亦体现出区域差异,其中松嫩平原北部、吉林省中东部和辽宁省中部的响应关系较为明显。总体上,东北三省生长季气温条件变化使作物生长期内温度适宜程度偏好,有利于早种晚收、生育期长的玉米品种。     

天然牧草生育期平均气温插值方法研究

天然牧草生育期平均气温是牧草生长、生态环境保护等模型的重要参数。为了找出适宜天然牧草生育期平均气温的差值方法,以内蒙古自治区为研究区域,根据气温的垂直变化规律,将不同经纬度和海拔高度上的气象站点牧草生育期平均气温数据根据海拔高程投影到虚拟0海平面上,利用反距离插值(IDW)、样条函数(Spline)插值、克里金(Kriging)插值3种插值方法进行研究区域牧草生育期平均气温的空间分布推算,再运用DEM数据进行校正,比较分析最适宜的牧草生育期平均气温空间插值方法。3种插值方法平均误差为：IDW插值(-1.34%)>Spline插值(1.11%)>Kriging插值(0.36%);RMSE值：Kriging插值     

中国农村居民点研究进展

分析了农村居民点研究中主要存在的问题,提出了该领域未来的发展方向,以对农村居民点研究提供参考。研究方法：随着我国社会经济的快速发展,农村居民点发生了一系列变化,大量文献对这种变化进行了阐述,对目前的研究成果进行总结梳理。研究结果：根据农村居民点的研究进展情况,从农村居民点空间结构及其变化、农村居民点演变驱动力机制、城乡一体化过程中有关农村居民点问题、农村居民点土地整理及其他有关农村居民点的研究等五个方面系统地总结农村居民点的研究进展。.研究结论：农村居民点研究的理论体系还需完善,空间分布提取方法有待提高,农村居民点土地整理方法尚需整合。