基于国产高时空分辨率卫星影像的作物种植信息提取研究

在面向对象技术支持下,首先利用高空间分辨率ZY-3遥感影像提取农田地块专题信息;然后在地块边界控制下以地块对象为单元融入HJ-1及GF-1中分传感器的多时相光谱信息,获取作物生长关键期内的时间序列光谱特征;最后,结合不同作物的物候差异性规律构建作物种植信息提取模型,对甘蔗和水稻进行识别。结果表明,所有地类的总体分类精度为86.80%,Kappa系数为0.84,总体分类效果良好。甘蔗的制图精度和用户精度分别达到92.11%和90.91%,水稻的制图精度和用户精度分别达到88.89%和90.91%。说明协同利用国产卫星的高空间和高时间分辨率影像数据提取作物种植信息确实可行,可作为作物种植面积和种植结构的精细化、快速调查方法。     

面向水源地保护的地块尺度桉树遥感识别方法研究

速生桉人工林具有生长速度快、轮伐周期短的特点,大量、单一的速生桉种植给水源地的水土保持及生物多样性带来潜在威胁。为加强饮用水水源保护区环境管理,开展了面向水源地保护的地块尺度桉树遥感识别方法研究。以广西南宁市重要饮用水保护区——大王滩水库为对象,基于高分一号16 m分辨率影像提取库区水域信息和边界,进而向外缓冲500 m获得研究区范围;然后以谷歌高分辨率影像为数据源,利用人机交互方法获取研究区内的精细地块信息;最后结合多时相中分遥感影像计算地块的多维光谱特征,并利用基于地块的面向对象分类方法提取桉树、其他林地、耕地、建设用地等土地覆盖信息。结果表明,基于地块尺度的桉树识别方法能够获得较好的提取效果,总体分类精度为90.24%,Kappa系数为0.88,其中桉树识别的用户精度及生产者精度分别达到94.87%和97.37%,能够满足应用需求。研究发现桉树种植面积高达4 960.03 hm~2,占研究区面积的35.02%,面积比例远高于其他树种,可能对水源区生态环境带来不利影响,建议有关部门加强对水源区桉树种植及砍伐的管控,确保饮用水保护区的生态环境质量。     

广西乡村休闲旅游示范点空间分布特征及其影响因素

【目的】分析广西乡村休闲旅游示范点的空间分布类型、集中度及均衡度等空间分布特征,以及影响空间分布的主要因素,为进一步促进乡村休闲旅游资源整合、产业发展布局优化提供科学依据。【方法】以335个广西乡村休闲旅游示范点（以下简称示范点）为研究对象,采用最邻近指数、泰森多边形和变异系数、地理集中指数、核密度分析等地理空间分析方法研究示范点空间分布类型、空间分布集中度和均衡度;采用缓冲区分析、近邻分析、相关分析及灰色关联分析等方法研究广西乡村休闲旅游影响因素。【结果】广西乡村休闲旅游示范点整体上呈显著集聚的空间分布特征,但集中化程度不高。各市域示范点空间分布特征存在差异,11个地级市示范点呈集聚分布,其他呈均匀分布。示范点空间分布不均衡,呈现三级·四区·多中心布局特点;玉林为一级中心,属高值密度区;桂林、南宁、北海和百色东南为二级中心,属中—高值密度区;防城港、河池东、贵港东北和钦州东北为三级中心,属中值密度区;梧州、柳州、贺州和崇左集聚中心不明显,属低值密度区。各因素对示范点空间分布的影响程度存在差异,地形水系、陆路交通及客源市场等因素与示范点空间分布存在显著的强相关性,是影响示范点空间分布的主要因素;农业发展和旅游发展与示范点空间分布关联度大,是影响示范点空间分布的重要因素;经济人口与示范点空间分布关联度相对较小,是次级影响因素。【建议】加强交通网络构建,优化交通网络布局,有效提升交通可达性,提升旅游目的地吸引力。优化空间规划与布局,整合区域优势旅游资源,推动乡村休闲旅游区域联动集聚发展。深度开发广西乡村地形地貌、水系、植被及气候等景观资源,充分挖掘民族文化、乡土文化和农耕文化等内涵特色,构建区域差异化的乡村休闲旅游产品体系。     

广西主导农业经济产业发展变化分析与对策建议

为掌握主导农业经济产业发展状况,通过国家统计局官方网站,获取广西甘蔗、柑橘、蚕桑、香蕉产业2011—2021年种植面积和总产量数据,计算不同产业单产量,基于种植面积、产量和单产研究不同产业发展变化情况。统计分析发现,甘蔗、柑橘和蚕桑茧种植面积和产量位居全国榜首,甘蔗种植规模呈下降趋势,甘蔗单产逐年增产,柑橘种植规模呈增长趋势,柑橘单产稳步提高,桑树种植规模呈先增后减趋势,桑蚕茧单产较平稳;香蕉种植面积排名全国第三,产量及单产位列全国第二,种植规模缩减趋势明显,单产逐年提高。虽然广西主导农业经济产业取得较好成效,但仍存在产业发展不平衡、技术落后、缺乏自主品牌、产业链短等突出问题,建议进一步加强政府扶持引导、加强科技创新、加强技术培训、加强企业培育,以促进广西主导农业经济产业可持续发展。     

基于高时空分辨率遥感数据协同的作物种植结构调查

[目的]充分发掘遥感影像的空间、时间和光谱等特征谱信息,探索地块基元支持下的多源遥感数据作物种植信息自动识别方法,为作物种植结构信息的快速、精细化调查提供借鉴.[方法]以广西扶绥县为研究区,通过对高空间分辨率影像的多尺度分割和对象廓线编辑,提取精细农田地块信息;以地块为基元获取覆盖作物生育期内的时序光谱特征;基于时序光谱及其变化定义与作物长势状况相关的描述参量,形成静态光谱与动态过程特征结合的多维特征空间,结合作物的物候节律特征构建作物种植信息提取模型,实现主要农作物种植结构信息的提取.[结果]依据上述方法绘制出广西扶绥县甘蔗、水稻和其他作物农田及草地、林地、水体、城镇建设用地等的精细地块图,其中,提取广西扶绥县甘蔗和水稻作物的总面积分别为82420.01和6806.67 ha,作物提取的总体分类精度为86.8%,Kappa系数为0.84.[结论]提取的广西扶绥县作物种植结构的成果满足使用精度要求,可为精准农业补贴投放、农业灾害定损等政策制定提供依据,而技术方法对于作物种植结构信息的快速、精细化调查具有借鉴意义.     

时空协同的地块尺度作物分布遥感提取

地块尺度作物分布信息清晰直观地反映了农田位置、空间形态等空间细节和种植类型信息,对精准农业管理、种植补贴发放和农业资源调查等具有重要价值。虽然遥感时空协同思路为地块尺度作物分布提取提供了解决方案,但在农田地块提取和时序特征构建方面尚存在不足。该研究基于遥感时空协同的思路,以Google Earth高空间分辨率影像为底图,利用擅于学习影像视觉特征的D-LinkNet深度学习模型,快速、精准提取农田地块形态;以地块为观测单元,利用Landsat8和Sentinel-2多源遥感的"碎片化"无云数据构建地块时序数据集,基于加权Double-Logistic函数重建地块归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)时序曲线;提取地块物候特征和多时相光谱特征,经过特征优选和随机森林分类模型构建,开展地块尺度作物分布制图。以广西扶绥县为研究区开展试验,共提取地块43.7万个,边界准确率为84.54%,相较于常规基于多尺度分割的地块提取,基于D-LinkNet的地块提取方法直接排除了非农田地物的干扰,地块形态与现实情况符合度更高;地块NDVI时间序列重建结果能够较好地捕捉作物开始生长、旺盛期、成熟收获期的动态变化趋势;分类特征重要性评价结果显示,红边特征、与时间相关的物候特征在分类中发挥重要作用,当联合物候特征和光谱特征时分类效果最佳;根据特征重要性分析不同特征数量情况下的分类精度,当特征数量大于40维时,作物分类精度和Kappa系数保持稳定,总体分类精度维持在88%左右;对扶绥县地块尺度作物分布进行制图,提取甘蔗地块277 421个、水稻地块33 747个、香蕉地块4 973个、柑橘地块102 055个,分别占农田地块总数的63.48%、7.72%、1.14%、23.35%,种植面积占比分别为69.78%、7.12%、1.71%、18.06%。该研究在理论上构建了遥感时空协同的地块尺度作物分类模型,为大范围、地块尺度作物分布遥感提取提供了实用化方案。     

基于中高分影像的丘陵区柑橘种植地块提取

【目的】利用多源中高分影像探索广西富川县柑橘种植地块尺度遥感监测方法,为实现全区柑橘信息精准监测提供技术参考。【方法】以高分辨率影像和二调数据为基底,更新图斑形态边界,生成完整且稳定的地块数据;分别面向农作物、果园、林地地块对象,综合中高分影像光谱信息、纹理信息及时间序列影像特征,利用支持向量机分类器迭代识别柑橘信息;基于DEM计算柑橘地块实际面积。【结果】通过分析不同地物影像特征曲线发现,传统指数NDVI（1、4、12月）、RVI（9—12月）、LSWI（1、10和12月）及红边指数NDRE1（1—2月、10—12月）、MTCI（1、2、10和12月）、PSSRa（9—12月）、MCARI2（1月、9—12月）对于识别柑橘作物具有敏感性。本研究提取柑橘信息精度为93.4%,比前人柑橘作物提取成果精度更高、尺度更精细。研究区柑橘地块种植于坡地面积占20.26%,在DEM支持下计算柑橘种植总面积为18643.15ha,比采用投影面积测量方法增加148.49ha,一定程度上消除地形对面积统计的影响。提取结果表明富川县柑橘主要集中在麦岭镇、富阳镇、葛坡镇、福利镇、朝东镇等,而莲山镇、白沙镇、古城镇种植柑橘较少。【建议】为解决广西立地条件的难题,建议以低频高分影像更新地块边界,在地块数据基础上综合利用多星多时相中高分影像（尤其具有红边波段影像）提取作物信息,针对地形起伏较大区域,建议采用高精度DEM计算作物面积。     

基于多时相遥感植被指数的柑橘果园识别

柑橘普遍种植于中国南方地区，受天气多云多雨、种植类型复杂等因素影响，利用光谱信息直接识别柑橘果园信息存在一定困难。该研究根据柑橘特有的物候特征，提出了"柑橘在其果实生长膨大过程中柑橘果园的植被信息可能减弱"的假设。根据此特征提出柑橘果园信息识别方法，确定关键时间窗口的阈值，并以广西壮族自治区南宁市武鸣区为研究区，开展柑橘果园信息遥感识别实证研究。首先，获取2018年研究区多时相Sentinel-2遥感影像，构建归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、绿色归一化植被指数（Green Normalized Difference Vegetation Index，GNDVI）、差值植被指数（Difference Vegetation Index，DVI）和红边波段指数（Sentinel-derived Red-edge Spectral Indices，RESI）等多个植被光谱指数；其次，根据地面样本点信息，对比不同植被类型在不同时期的遥感植被信息差异，进而确定柑橘果园识别的最优特征。研究结果表明，柑橘果园与研究区其他主要作物类型（如甘蔗、香蕉、玉米、水稻等）没有明显的光谱特征差异，但研究区多时相遥感植被指数显示10月的柑橘果园NDVI相比11月出现明显低值0.47，且明显低于其他作物类型；10月的柑橘果园GNDVI也出现了低值0.43，但与其他月份相比差异不明显；而柑橘果园DVI的离散程度低，分离性不强。根据作物物候历，9-10月为柑橘果实迅速膨大期，这验证了该研究提出的科学假设，即该时期柑橘果园的植被信息会减弱。柑橘果实膨大期不同植被指数的离散程度差异明显，NDVI离散程度最高，差异性最强。根据10月柑橘果园NDVI的物候特征，进一步构建归一化指数，通过阈值法识别研究区柑橘果园空间分布，该识别方法的总体精度达到82.75%，优于其他植被指数的识别结果，该研究结果可为柑橘果园信息遥感识别研究提供较好的理论与实践支撑。