基于HJ-1 CCD影像的玉米种植面积估算研究

本研究以HJ-1 CCD影像为主要数据源,风云三号(FY-3)和高分一号(GF-1)影像为辅助数据源,选取作物种植结构复杂的菏泽市为研究区域,采用多时相NDVI阈值剔除法与监督分类相结合的分类方法,以土地利用类型和训练样本区数据作为辅助,提取出菏泽市玉米种植面积和分布区域,并检验其精度。结果显示:在复杂的作物混合种植区可以利用HJ-1 CCD影像提取出玉米种植面积和分布信息,总体分类精度为90.2%,面积总量精度为91.7%。本研究为其他区域利用HJ-1卫星影像提取作物种植面积提供了参考。     

基于GF-1/WFV EVI时间序列数据的水稻种植面积提取

随着国产高分系列卫星的发射,国产高分辨率遥感影像在作物种植面积提取方面逐渐得到了应用,但目前仅有少量基于高分一号(GF-1)卫星影像归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)进行作物分类或遥感估产的研究。本文针对NDVI指数在南方多植被覆盖区域易饱和及不敏感的缺陷,利用在NDVI基础上改进的增强型植被指数(Enhanced Vegetation Index,EVI),首次提出基于GF-1卫星16m宽覆盖影像(Wide Field of View,WFV)EVI时间序列的水稻种植面积提取方法。选取四川省乐至县为研究区域,获取覆盖整个水稻生长周期的GF-1/WFV影像数据,构建EVI时间序列,并分析水稻不同生长期的EVI曲线特征。利用时间序列谐波分析法(Harmonic Analysis of Time Series,HANTS)对EVI时间序列进行平滑处理,尽可能减少噪声影响,使EVI时间序列能够更好地反应水稻及其他植被或非植被随时间的变化规律;根据水稻和其他植被及非植被的EVI曲线特征差异构建水稻种植面积提取决策树模型,对水稻种植面积进行准确提取。通过与同期地理国情监测成果的对比,本研究方法提取的水稻种植面积和精度都较高,表明该方法对于提取水稻种植面积效果良好。研究表明,相对于以往用中低分辨率卫星影像进行作物种植结构提取,GF1/WFV影像在南方较破碎的水稻种植面积提取方面应用效果良好,GF-1卫星影像在农业遥感领域具备很大的应用潜力。     

基于多时相GF-1遥感影像的作物分类提取

为了提高遥感影像数据对作物分类提取的精度,更多地反映作物的空间分布结构和物候差异,以黑龙江农垦赵光农场为研究对象,提出一种基于分区与决策树分层分类相结合的作物遥感分类方法,利用2014年高分一号卫星(GF-1)WFV遥感影像数据(4景)开展主要作物的识别分类提取。首先,结合实地调查与影像光谱特征信息的总体分布,将研究区分割成3个子区域(西南区、北部区和东南区);其次,基于多时相遥感影像序列,分析主要作物的反射光谱和植被指数的时序变化特征,构建基于决策树分层分类的主要作物遥感分类模型,成功提取了赵光农场主要作物的空间种植信息。结果表明,2种分类方法的精度都很高,总体精度均在97.00%以上,Kappa系数均在0.900 0以上。分区分类更优于整幅图像非分区分类,总体精度达到98.10%,Kappa系数达到0.960 7;非分区分类总体精度为97.50%,Kappa系数为0.948 3。研究表明,基于分区与决策树分类法相结合的作物分类结果精度,明显优于不使用分区分类的结果。由分区与决策树分层相结合的分类方法能够有效提高黑龙江垦区主要种植作物分类的准确性和精度。     

县域尺度上基于GF-1PMS影像的冬小麦种植面积遥感监测

为探究县域尺度上基于高分一号卫星(GF-1)PMS影像进行冬小麦遥感监测的可行性及精准性,以河南省滑县为研究区,遴选2015年2月上旬GF-1 PMS影像6景,对影像进行辐射定标、FLAASH大气校正、NNDiffuse融合、几何精校正、地图投影转换等预处理后,在外业调查和样本分析的基础上构建一种新的冬小麦决策树分类模型,模型第1层决策方案中NDVI0.311的像元为冬小麦,得到冬小麦的粗分类结果;在此基础上进行第2层决策分类,以进一步提高冬小麦的分类精度,分类方案为第1波段地表反射率0.146、第2波段地表反射率0.148、第3波段地表反射率0.135、第4波段地表反射率0.250的像元为冬小麦。对分类结果进行形态学滤波处理,以消除或减少分类结果中孤立的像元。分别基于决策树分类模型与ENVI软件自带的IsoData非监督分类模型,对比分析GF-1PMS影像和同时期Landsat-8OLI影像在冬小麦面积提取上的精度。结果表明:基于新构建的决策树分类模型,2015年滑县冬小麦种植面积为115 715.81hm2,混淆矩阵检验总体精度为99.62%,Kappa系数为0.99;PMS影像提取冬小麦的混淆矩阵总体精度比OLI影像高出9个百分点。说明县域尺度上基于单时相GF-1PMS影像在冬小麦收获前提取冬小麦种植面积是可行的,提取精度较高。     

基于HJ-1CCD影像的冬小麦种植面积提取研究

针对目前省域冬小麦种植面积遥感监测业务化运行中所存在的监测精度与成本之间相互制约的问题,本研究选取冬小麦主产区——山东省为研究区域,利用HJ-1卫星提供的CCD遥感影像,采用决策树分类法,同时以山东省土地利用类型之林地数据和野外地面调查数据作为辅助,通过分区解译提取出山东省冬小麦种植面积和分布区域。研究表明:利用HJ-1 CCD影像进行山东省冬小麦种植面积提取是可行的,位置精度和面积总量精度分别达到93.0%和96.8%,对国产卫星的推广应用具有良好的示范作用。     

基于多时相影像植被指数变化特征的作物遥感分类

高分一号GF1/WFV遥感影像具有较高的时间和空间分辨率,利用多时相影像开展农作物分类调查具有明显优势。以安徽省颍上县为研究区域,利用2017年5月至9月共6景多时相GF-1/WFV卫星遥感影像数据对主要农作物的分类识别提取。首先,通过分析研究区主要农作物的典型植被指数NDVI、EVI和WDRVI时序变化特征,明析了不同作物在各时相对不同VI的响应特征;其次,基于作物在不同时相的敏感VI变化响应,构建了决策树分层分类模型,成功提取了研究区玉米、水稻、大豆和甘薯四种主要作物种植空间分布情况。结果表明:总体精度达到90.9%,Kappa系数为0.895。同时,采用最大似然法、支持向量机对研究区作物进行分类,通过分类效果对比发现,最大似然法最差,支持向量机次之,决策树分类方法最佳。研究表明:利用多时相时间序列的遥感影像数据,结合作物植被指数特征,采用决策树分类方法可以有效提高作物分类的精度。     

基于多时相GF-1WFV 数据的南方丘陵地区甘蔗种植面积提取

南方丘陵地区甘蔗种植具有分散、形状多样等特点,利用中低分辨率遥感数据提取甘蔗种植面积时,数据的有效性和精度都难以满足要求。利用高分辨率GF-1WFV 遥感数据,分析比较甘蔗与其他地物类的光谱特征、纹理特征及植被指数时间变化差异,采用多时相迭代方法构建甘蔗提取特征向量决策树模型。利用该模型提取了广西江州区的甘蔗种植面积,经野外实地调查验证,甘蔗面积提取的用户精度为90.13%,生产精度为88.78%,表明GF-1WFV 数据是复杂地形下提取甘蔗等农作物的潜力数据源,该提取思路可以为在全国范围内不同地区了解甘蔗种植情况,进行甘蔗长势监测和产量估测提供技术参考。     

基于GF-1与Landsat8 OLI影像的作物种植结构提取——以新疆阿克苏地区为例

作物种植结构监测和估产是精准农业遥感应用的重点领域,其研究对于指导作物种植结构和制定农业政策具有重要意义。本文以新疆阿克苏地区为研究区,以2016年多时相Landsat8 OLI和GF-1影像为数据源,基于物候信息、时相特征、积温和光谱特征确定农作物识别关键时期和特征参数,构建决策树分类模型,开展作物种植结构监测研究。结果表明:多源与多时相遥感数据可以反映不同农作物的季相特征,研究中所构建的决策树分类模型能够在大区域范围内高精度地实现作物分类,总体精度达83%,Kappa系数为0.77。与统计数据对比,棉花面积精度在85%以上,玉米为81%,小麦为80%以上,水稻达80%以上。因此,利用Landsat 8和GF-1影像在大区域提取农作种植结构是可行的,为今后遥感在农业上的应用提供一个广阔前景。     

高分一号卫星影像监测水稻种植面积研究综述

简要介绍了高分一号卫星应用于农情遥感监测的优势和水稻种植面积遥感监测的原理,着重对遥感影像数据预处理、遥感影像分类方法与水稻面积提取技术等方面的研究进展进行了综述。高分一号卫星具有高空间分辨率和时间分辨率的特点,反映作物的光谱特征明显,适合选用为农情遥感监测的数据源;基于高分辨率卫星影像的水稻种植面积提取技术比较成熟;基于决策树、人工神经网络、专家知识、人工目视解译等分类提取方法应用前景广阔,但精度有待进一步提高。     

基于GF-1号的红枣种植面积提取方法

新疆南疆地区是我国红枣盛产的主要地区之一,精准掌握红枣种植信息有利于为红枣产业的发展做出更加科学客观决策。为精确提取红枣种植面积,本文以阿克苏地区阿拉尔市为例,基于GF-1号16 m WFV传感器卫星数据构建红枣种植面积提取方法。选择归一化植被指数(NDVI)、原始波段、主成分等特征,结合野外实测样点,采用决策树分类方法,提取红枣种植面积。结果表明:该提出方法总体分类精度为94. 47%,并且有89. 41%的用户精度和91. 23%的制图精度。该方法为较大区域红枣种植信息的监督提供参考。     

基于多时相GF-1WFV 数据的南方丘陵地区甘蔗种植面积提取

南方丘陵地区甘蔗种植具有分散、形状多样等特点,利用中低分辨率遥感数据提取甘蔗种植面积时,数据的有效性和精度都难以满足要求.利用高分辨率GF-1WFV遥感数据,分析比较甘蔗与其他地物类的光谱特征、纹理特征及植被指数时间变化差异,采用多时相迭代方法构建甘蔗提取特征向量决策树模型.利用该模型提取了广西江州区的甘蔗种植面积,经野外实地调查验证,甘蔗面积提取的用户精度为90.13％,生产精度为88.78％,表明GF-1WFV数据是复杂地形下提取甘蔗等农作物的潜力数据源,该提取思路可以为在全国范围内不同地区了解甘蔗种植情况,进行甘蔗长势监测和产量估测提供技术参考.     

基于高分遥感数据的昌吉市棉花面积识别研究

本文探讨了如何利用高分遥感数据大范围快速提取棉花种植面积。本研究以昌吉市为研究区,基于高分一号(GF-1)遥感影像,利用实地调查的2015年昌吉市作物种植信息,选取不同的监督分类方法,加入耕地掩膜,分析得出昌吉市棉花识别的最佳识别时相以及最佳识别方法。结果表明,棉花与其他种植作物分离程度最好月份为7月,棉花种植面积最佳识别月份为7月,支持向量机分类方法总体精度最高,总体精度为95.24%,Kappa系数0.935。棉花种植面积提取以小于6个像元为最小图斑时结果最佳。高分一号遥感影像7月以支持向量机分类法解译出的2015年昌吉市棉花面积为15 974 hm2,棉花面积提取精度为95.79%。     

基于CART决策树的自然保护区植被类型分布研究

目的针对保护区监测需求，充分发挥GF-1 WFV影像的宽幅特点和面向对象、机器学习算法在遥感影像分类中的优势，提高保护区植被类型遥感监测的精度，为保护区管理决策提供依据。方法以甘肃省白水江国家级自然保护区为研究区，主要数据源包括GF-1 WFV多光谱数据、Landsat-8 OLI遥感数据、DEM数据、野外调查数据等。首先，对GF-1 WFV数据进行多尺度分割，将研究区划分为诸多区域性的分割对象；然后，以分割对象为基本单元，研究光谱特征、几何特征、纹理特征不同组合情况下，基于CART决策树分类的结果；最后，利用训练样本建立基于TTA的精度检验，并基于混淆矩阵对分类结果进行分析。结果在多尺度分割过程中，形状因子、紧致度分别设置为0.2和0.5时地物边界显示较好；当形状因子和紧致度固定时，研究区最佳分割尺度为40。精度检验结果表明，基于CART决策树的保护区植被类型分类结果整体精度均在83%以上，Kappa系数在0.80以上，优于最邻近分类法和支持向量机分类算法，其中基于光谱特征、几何特征、纹理特征的CART决策树分类结果精度最高，总体精度为85.18%，Kappa系数为0.832 2，优于光谱特征分类、光谱特征结合几何特征分类的方法。结论基于CART决策树算法和面向对象方法的GF-1遥感影像分类方法适用于保护区植被类型分布研究，可有效辅助保护区监测工作。      

基于高分一号卫星数据的新疆棉花种植面积信息提取研究

棉花作为新疆主要经济作物,种植面积和产量的变化显著影响新疆经济的发展与决策。为及时准确地获取棉花种植面积,以新疆玛纳斯河流域为研究区,在"3S"技术支持下,利用地面样方数据采集的光谱与GF-1卫星遥感影像农作物光谱进行分析,采用阈值分析、监督分类和非监督分类三种方法提取棉花面积。结果显示,选取9月作为识别棉花种植面积的最佳时相,采用非监督分类方法能得到精度较高的棉花种植面积提取结果。     

遥感监测适用性分析

【目的】验证GF-1 WFV(16 m分辨率)在不食草马先蒿遥感监测的适用性,了解巴音布鲁克草原不食草马先蒿的分布。【方法】利用校正后的GF-1 WFV遥感卫星影像,结合实测光谱数据,采用目视解译结合监督分类的方法,对研究区的不食草马先蒿进行识别,验证其分类精度,并对研究区马先蒿的分类精度和分布情况进行分析。【结果】影像解译整体精度为80.91%,Kappa系数为0.71,分类结果较好;得到了巴音布鲁克草原不食草马先蒿分布范围和影响分类精度的主要原因。【结论】利用16 m分辨率GF-1 WFV多光谱遥感数据对巴音布鲁克草原不食草马先蒿进行遥感监测是可行的。通过对研究区遥感解译的分类结果和实地踏查发现,不食草马先蒿危害面积较大,且多为连片分布、顺河流分布;危害较为严重的区域为巴音布鲁克总场巴音布鲁克分场、巴音郭楞乡哈尔萨拉村、巴音布鲁克镇巴西里克村。     

基于GF-1号遥感影像的微小水体信息提取研究——以岔口流域为例

针对不同因素影响,山区微小水体提取效果不佳的问题,选用2016年9月1日GF-1号卫星遥感影像,运用NDWI、SWI决策树、SVM分类3种不同方法对位于黄土高原沟壑区的山西省岔口流域的微小水体进行了提取,并对提取效果进行视觉对比与精度验证。结果表明,相比中低分辨率遥感影像,高分辨率遥感影像对于山区微小水体的提取结果更好,精度更高,可运用GF-1号影像进行流域水体的监测、提取;影响流域水体提取的主要因素是亮色地物(主要为建筑物)和阴影;NDWI、SWI决策树、SVM分类3种方法中,NDWI方式提取的水体信息较弱,SWI决策树与SVM分类法精度较高,但SWI决策树法消除了建筑物、亮色地物的影响,并较明显地区分了阴影与水体,因此更适用于流域微小水体的提取。     

基于中分辨率影像湿地离散水体提取研究——以新疆阿勒泰科克苏湿地为例

首先利用Landsat8 OLI和GF-1 WFV卫星的多光谱影像分别对新疆阿勒泰科克苏湿地的离散水体进行支持向量机模型分类和最大似然模型分类,以选出最佳的分类模型;然后对Landsat8 OLI和GF-1 WFV影像分别提取灰度共生矩阵纹理特征、Getis指数特征和Moran’I指数特征,并与其对应的多光谱影像进行组合得到包括原始多光谱影像在内的7种组合特征集,利用选出的最佳分类模型对特征集进行离散水体提取,对其精度检验结果进行对比。结果表明,对Landsat8 OLI和GF-1 WFV卫星的多光谱影像同时引入Getis指数特征和灰度共生矩阵纹理特征能够明显提高分类精度,Landsat8 OLI影像Kappa系数从0.815 7提高到0.922 3,总体精度从94.25%提高到97.50%;GF-1 WFV影像的Kappa系数从0.832 6提高到0.932 4,总体精度从94.75%提高到98.25%。综合可知,Getis指数和灰度共生矩阵同时作为新的特征波段引入到多光谱影像上,对于离散水体信息提取具有积极效果。     

基于中分辨率影像湿地离散水体提取研究——以新疆阿勒泰科克苏湿地为例

首先利用Landsat8 OLI和GF-1 WFV卫星的多光谱影像分别对新疆阿勒泰科克苏湿地的离散水体进行支持向量机模型分类和最大似然模型分类，以选出最佳的分类模型；然后对Landsat8 OLI和GF-1 WFV影像分别提取灰度共生矩阵纹理特征、Getis指数特征和Moran’I指数特征，并与其对应的多光谱影像进行组合得到包括原始多光谱影像在内的7种组合特征集，利用选出的最佳分类模型对特征集进行离散水体提取，对其精度检验结果进行对比。结果表明，对Landsat8 OLI和GF-1 WFV卫星的多光谱影像同时引入Getis指数特征和灰度共生矩阵纹理特征能够明显提高分类精度，Landsat8 OLI影像Kappa系数从0.815 7提高到0.922 3,总体精度从94.25%提高到97.50%;GF-1 WFV影像的Kappa系数从0.832 6提高到0.932 4,总体精度从94.75%提高到98.25%。综合可知，Getis指数和灰度共生矩阵同时作为新的特征波段引入到多光谱影像上，对于离散水体信息提取具有积极效果。     

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。     

基于多源遥感数据的罗平油菜种植面积提取方法研究

基于GF-1 WFV和Landsat8 OLI遥感数据,采用面向对象的最邻近法和基于像元的最大似然法,提取罗平县油菜种植区域,并基于实地样本点构建混淆矩阵进行精度验证,比较提取的油菜种植面积的相对误差。结果表明:针对2种数据源,2种方法提取效果均较好。通过对比,采用面向对象的分类方法能更好地避免复杂山区混合像元错分及漏分问题,其在总体精度、Kappa系数以及油菜的生产者精度和用户精度等方面,均优于传统基于像元的分类方法,更适用于喀斯特山区的地物信息提取。在相同数据不同方法方面,采用最邻近法提取GF-1 WFV数据,所得油菜种植面积的相对误差仅为0.74%,精度远高于最大似然法提取该数据的相对误差(-7.37%);对于Landsat8 OLI数据,最邻近法提取的面积精度同样高于最大似然法。相同方法不同数据方面,最邻近法更适用于空间分辨率较高的GF-1 WFV数据,而最大似然法更适用于光谱信息更丰富的Landsat8 OLI数据。