基于多时相遥感影像的水稻种植信息提取

获取水稻种植信息对于指导水稻生产,监测作物生长及合理分配水资源具有重要意义。针对基于单时相影像提取水稻信息精度有限,以Sentinel-2A/B多时相影像为数据源,构建NDVI、EVI、NDWI和光谱特征4种时序特征数据集并设计6种试验方案,结合随机森林算法对水稻种植信息进行提取。结果表明,NDVI、EVI时序曲线可以较好反映出水稻生育期的物候特征,不同地类的光谱时序曲线和NDWI时序曲线可分离度较高,有利于提高分类精度;基于NDVI时序数据集的分类精度最低,基于光谱时序数据集的分类精度最高,总体精度达95.559 0%,Kappa系数为0.943 3,与基于NDVI的分类结果相比,总体精度、Kappa系数、水稻生产者精度和用户精度分别提高了3.530 4%、0.044 9、8.64%和3.36%,水稻与旱地的混分现象得到有效抑制。该研究为区域水稻种植信息精确提取在数据源选择、时序特征构建方面提供了一种新的思路和技术手段。     

基于多时相遥感数据的水稻种植面积信息提取

在遥感影像中,植物的含水量、土壤湿度在短波红外波段下表现很敏感,而红光波段和近红外波段对植物覆盖率、植物长势反映很强烈。基于时间差异的决策树水稻提取模型,通过计算水稻生长不同时期的归一化植被指数NDVI和土壤含水量指数LSWI,在江苏省盐城市射阳县开展了水稻种植区提取的相关研究。经过提取的水稻面积和地方统计数据对比表明,该模型能有效区分出水域、玉米和菜地等较易与水稻种植区混淆的地物,面积提取精度达到76.26%。     

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.     

基于ETM~+的遥感影像信息提取研究

以沈阳市苏家屯区为试验区,对ETM+图像的光谱信息和纹理信息进行综合分析,以达到提高影像分类精度的目的.利用光谱信息提取水体、植被;采用基于灰度共生矩阵的纹理量的分类法,通过TM5波段提取灰度共生矩阵和灰度联合矩阵,计算并提取最能反映类别差异的纹理量值将光谱信息混淆的水田、旱田、居民地用分离,得到最终的分类结果.结果表明:将纹理特征应用于图像分类中可区分光谱混淆的地类,光谱与纹理特征结合得到的分类精度要高于单纯光谱的分类精度.     

基于环境卫星影像的水稻种植面积提取方法研究

以环境卫星为数据源对泰兴市水稻面积进行提取,选择水稻与其他作物光谱差别最大的时期作为水稻识别的最佳时期,在利用影像原始光谱信息的基础上,分析和提取多种分类特征,运用支持向量机法、CART决策树法和最大似然法进行分类,提取水稻面积。结果表明支持向量机的分类精度最高,总体精度为80.38%,Kappa系数为0.74。说明当样本量较少时,支持向量机可以更好地利用多源信息,具有更高的分类精度。     

基本农田变化信息在不同空间分辨率卫星影像中的提取方法研究

本文介绍了不同分辨率影像中基本农田变化信息的提取方法,重点介绍了中低分辨率影像中基于光谱知识的信息自动提取方法．以岳池县花园镇为例,采用的影像是2001年的TN和2006年SPOT2进行对比分析、识别、运算,然后提取。经分析得出不同空间分辨率影像中变化信息采用不同的方法进行提取,并对两种方法进行比较,可为今后的基本农田遥感动态监测提供更简单快捷的方法。     

基于不同时相遥感的冬小麦种植面积的提取

卫星遥感技术能够快速、准确、大面积对农作物生长进行监测,多时相遥感监测可克服单时相遥感监测的不足,利于实现对农作物生长变化的动态监测。以江苏省大丰市为研究区域,选用拔节期和抽穗期两景环境(HJ)卫星遥感影像进行不同地物光谱信息识别与种植面积提取研究。首先,在分析两景HJ星影像植被光谱信息的基础上,提取出各自影像的归一化差值植被指数(NDVI)影像,并对两景NDVI影像分别进行加运算和减运算,得到另外两景NDVI合成影像。其次,通过对提取到的四景NDVI影像光谱信息进行比较分析,最终选用植被光谱信息特征较为明显的加运算合成影像进行冬小麦种植面积提取。最后,基于影像不同地物的NDVI阈值划分,并叠加GPS样点信息校正,提取到大丰市冬小麦种植面积数据及其空间分布信息。结果显示,大丰市遥感提取冬小麦种植面积为78 712.13 hm2,精度为92.51%。在该市20个乡镇(或农场)冬小麦种植面积提取精度中,精度大于95%有9个乡镇(或农场),精度在90%至95%之间的有7个乡镇(或农场),仅有4个乡镇(或农场)提取精度在80%至90%之间。说明,利用不同时相遥感合成运算方法得到的合成影像,能明显增强冬小麦光谱信息与其他植被信息特征区别,有利于实现高精度提取冬小麦种植面积的目的。     

基于遥感影像的棉花种植面积提取方法研究

利用ERDAS IMAGINE 9.2遥感图像处理软件,设计了一种基于遥感影像的棉花种植面积提取方法。通过实地调查,该方法适用于大范围棉花种植的面积估算。     

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。     

一种半自动高分辨率遥感图像屋脊线提取算法——以徐州市郊区为例

针对高分辨率遥感图像中具有人字形屋脊的一类建筑物的屋脊线提取问题,设计了一种半自动屋脊线提取方案:利用Gram-Schmit算法融合QuichBird多光谱图像与全色图像,利用决策树分类将原始图像分为屋顶向阳面、屋顶背影面和阴影3类,利用Canny边缘检测算法检测屋顶向阳面的边缘,再利用基于线基元的线段提取算法检测出屋顶向阳面边缘图中的所有直线段,最后利用屋脊线两侧的上下文信息对屋脊线进一步识别。实例应用结果表明,检测的屋脊线正确率达到94%,此方法提取屋脊线可操作性强、精度高。     

面向对象的高分辨率影像耕地信息提取

[目的]高分辨率遥感影像是快速提取耕地信息的主要数据源.[方法]在对阿图什耕地特征分析基础上,运用面向对象的特征提取方法,利用高分辨影像QUICKBIRD,探讨光谱特征、空间特征、纹理特征、典型特征等在耕地信息提取中的最优参数选择及具体应用,分析、讨论该方法优势与缺陷.并与传统分类方法提取结果进行对比分析.[结果]总精度提高了27.06;,Kappa系数提高了0.413 6,避免了“椒盐”现象.[结论]面向对象提取信息的方法周期较短、精度较高.     

高精度卫星遥感影像在景谷县地质环境调查中的应用

选择SPOT-6卫星高精度遥感影像,以人类工程活动区域为解译范围,以RGB彩色合成图像作为解译的标准图像,经图像校正与增强、图像融合与图层叠加处理后,对景谷县自然地质环境、人类工程建筑等地理要素和滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害进行了遥感解译.结果表明,景谷县3大地质灾害主要分布在河流两侧、山体陡峭区域,主要受植被破坏以及人类工程活动的影响.     

沈阳市绿地生态信息获取与数据库建设研究

随着城市化进程的不断加快,绿地在城市生态系统中发挥的作用越来越大,为快速、准确获得城市绿地生态信息,更有效地对城市绿地进行规划与管理。以沈阳市为例,采用Quickbird遥感影像技术,结合GPS实地定位调查验证对城市绿地进行系统调查,建成了基于ArcGIS平台的城市绿地生态信息空间数据库。该数据库系统效率高,稳定性好,用户界面友好,易于操作,可扩展性强,可使用数据、图像和图形三种形式来定性、定量的描述、分析城市绿地生态功能,能有效地管理不断变化的城市绿地系统的空间和属性数据。     

稻作制有机肥地下水位对稻田甲烷排放的影响

采用大田小区试验和长期定位模拟试验,研究了稻作制、有机肥、地下水位对稻田甲烷排放的影响。结果表明,水稻不同生育期甲烷的排放规律4种稻作制有比较一致的变化趋势,早、晚稻均以分蘖期甲烷的排放速率最大,以后逐渐减少。4种稻作制中稻—稻—绿肥甲烷的排放量最小;有机肥施用可明显增加甲烷的排放量;高水位稻田甲烷的排放量明显高于低水位稻田;晚稻甲烷的排放量高于早稻。     

黑龙江省垦区大豆和玉米重迎茬遥感监测研究 ——以友谊农场为例

本文以友谊农场为研究区,基于RS与GIS技术开展2009-2011年大豆、玉米的重迎茬监测研究,旨在完善作物重迎茬监测方法,掌握研究区大豆与玉米的重迎茬状况,为黑龙江省垦区作物种植结构调整提供客观依据。结果显示:友谊农场近三年玉米种植面积快速增加,大豆种植面积逐年减少,大豆与玉米总种植面积占旱作作物种植面积的比例稳定在88%左右;大豆重茬率由2010年的49.28%攀升至2011年的51.75%,玉米重茬率由2010年的43.29%增长到2011年的46.58%;2011年,大豆迎茬率为41.88%,玉米迎茬率达27.81%;友谊农场大豆、玉米重迎茬具有显著的区域差异,其东北部大豆与玉米的种植面积少、重迎茬率低,西南部大豆与玉米的种植面积广、重迎茬率高,中部大豆与玉米的种植面积逐渐减少,重迎茬率变化较快;友谊县地貌态势、国家农业发展政策及外部农业市场环境是造成大豆与玉米种植重迎茬时空格局的重要原因。     

基于高分辨率影像的蔡家河流域人工林Crop Science单木提取与缺失检测

以北京市延庆区蔡家河流域人工林为研究对象,以蔡家河流域平原造林区的高分辨遥感影像为数据源,利用ENVI 5.4的Crop Science工具包分别对阔叶林和针叶试验林样区进行单木提取、缺失单木检测,并对研究结果进行精度评价和对比分析。结果表明：Crop Science对人工幼林进行单木提取效果较好,总体精度达到94%以上;缺失单木的识别受林木排列规整程度影响较大,排列越规整,提取效果越好。本研究探索了一种基于高分辨率遥感数据进行人工林地单木定位、计数及缺失单木查找的简便可行的方法,有利于林业管护人员快速获取高精度林木监测信息。     

从TM遥感图像中提取最佳立地信息方法研究

在分析TM原始波段图像信息特征的基础上,提出了原始图像合成方案,即在可见光组(TM1、2、3),近红外波段(TM4)和中红外光组(TM5、7)中各取一波段合成图像,可获满意的效果。提取最佳立地信息的方法是:单波段直方图均衡化或线性扩展、多波段主成分变换。处理后的合成方案为:直方图均衡化的TM5、2和突出植被信息的第二主成分图像组成最佳方案。处理前后的合成方案相比,后者图像色彩鲜艳,色调明快,地物类型边界清晰,立地信息判读效果甚佳。     

应用3S获取与分析侧柏人工林空间结构研究

采用航模飞机搭载数码相机的方式,在研究区域北京市鹫峰林场上空飞行拍照获得高分辨率的遥感影像,通过后期影像校正,提取林分中林木属性以及空间属性信息,通过外业调查验证,建立线性回归模型,显著性检验P<0.05。选取混交度、角尺度和大小比等3个指数计算林分的空间结构,分析发现生长状况一般的侧柏Platycladus orientalis人工林处于由纯林到弱度混交过渡阶段,均匀分布,侧柏在竞争中处于劣势地位。生长状况较好的侧柏人工林处于弱度混交阶段,随机分布,侧柏在林分竞争中处于中庸地位,五角枫Acer elegantulum和栓皮栎Quercus variabilis等阔叶树在竞争中处于优势地位。图2表4参19