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。     

基于遥感的乡镇级棉花面积提取与长势监测研究

棉花面积及长势信息是棉花生产管理的重要依据.本文以山东广饶县丁庄镇为研究区,以CBERS01和HJ1B卫星图像为信息源,选取棉花信息较为突出的时相,经几何校正、腌膜、图像增强等预处理,在分析研究区典型地物光谱特征的基础上,采用决策树分类方法提取棉花种植面积.利用2009年棉花生长期4个不同时相的遥感图像,分析棉花生长过...     

新疆棉花遥感识别最佳时相的选择

棉花遥感识别最佳时相的选择是棉花遥感监测系统快速有效建立和正常运行的关键性、基础性环节之一,它必须兼顾作物遥感识别和监测系统中各模型对遥感时相选择的要求,综合考虑多方面的影响因素.从新疆三大棉区棉花和其它主要农作物的光谱差异和物候历的差异,同时参考太阳高度和土壤光谱噪声的变化以及棉花面积的代表性等方面,初步确定新疆三大棉区的棉花遥感识别最佳时相期,同时提出了最佳时相选择时还有待试验和解决的问题,以供进一步研究参考.     

协同多源国产高分影像和面向对象方法的南方农作物遥感识别

【目的】中国南方地区云雨频繁且农业景观破碎,是我国农作物遥感监测最具挑战的区域之一。我国自主研发的高分系列卫星具有高时空分辨率和高质量成像的特点。本研究挖掘多源高分系列卫星的时间和空间双重优势,实现多云雨及景观异质区作物精细化识别。【方法】基于国产高空间分辨率高分二号（GF-2）影像表征农田空间几何特征,协同中空间分辨率高分一号（GF-1）和高分六号（GF-6）加密影像观测时间序列,充分表征农作物光谱季相节律。通过构建光谱-时相-空间三维分类特征,基于随机森林进行农作物分类并计算不同特征的重要性。同时,设置不同影像组合和不同分类单元下的多种分类场景,进一步分析不同高分数据协同利用在农作物识别上的表现差异。【结果】基于GF-1、GF-2和GF-6影像和面向对象的农作物分类在湖北省潜江市研究区的总体精度为95.49%,Kappa系数为0.94;在枣阳市的总体精度为93.78%,Kappa系数为0.92。协同GF-2和GF-6进行农作物分类精度优于协同GF-2和GF-1。此外,基于GF-2进行面向对象的农作物分类效果优于面向像元,其中潜江总体精度提升了1.4%,枣阳提升了1.32%。相比GF...     

基于高分1号卫星数据的农作物面积遥感测量

针对传统农作物面积统计方法探测周期长、时效性差、难以保证信息准确度等问题,以高分1号(GF-1)卫星遥感影像为数据基础,提出一种将遥感技术与统计学方法相结合的农作物面积测量方法。首先,基于物候期影像进行作物分类,提取目标农作物空间分布信息;然后,构建含有目标作物的抽样总体,进行样本的分层随机抽选;接着,采集光谱信息点,进行实地调查,获取准确的样方调查结果;最后,结合遥感识别结果,采用分层比估计方法反推出测区目标作物面积,计算变异系数值,估计总体测量结果的推算精度。根据此方法估算出辽宁省义县2015年玉米种植面积为95 746.1 hm²,与实际测量结果较为相近,说明此方法是可行的。     

基于遥感数据的东平湖面积变化监测

本文以东平湖的1985、1990、1995、2002、2005、2009年的Landsat4-5卫星遥感数据为数据源,提出了波段加和法提取东平湖的水面面积。并与归一化差异水体指数(NDWI)法、改进的归一化差异水体指数(MNDWI)法和修订型水体指数(RNDWI)法计算结果进行比较,相对误差为0.68%～7.27%。波段加和法较上述的三种方法能够更加精确地提取狭窄水面,使小区域水体与其他地物的区分边界更加明显直观。同时,通过对该湖泊1985～2009年年际水面面积变化趋势分析表明,东平湖水面面积总体呈现缓慢的下降的趋势。     

基于多时相遥感影像识别与分析高原主要农作物

本文基于归一化植被指数和决策树分类方法,借助多时相高分辨率遥感影像,利用青海省高原地区主要农作物的物候信息,结合地面调查和无人机测绘手段分析省内具有代表性意义的研究区的主要农作物。结果表明归一化植被指数和决策树分类方法对高原主要农作物的面积识别具有较好的可靠性。因此,基于多时相遥感影像数据分区域识别高原主要农作物,将有效解决高原地区因客观因素所造成的农作物面积提取的误差,为高原高海拔农作物面积识别与提取提供理论基础与技术指导。     

基于总体抽样下子总体追加抽样设计的棉花种植面积遥感估算方法研究

针对遥感与抽样相结合的农作物种植面积估算方法中,子总体的作物种植面积估算需要新的抽样体系设计和样本野外调查等繁重工作,缺少基于总体下对子总体的作物种植面积估算的方法,以沙湾县、玛纳斯县和呼图壁县为总研究区,提出了基于遥感和PPS抽样相结合的总体抽样下子总体追加抽样设计的子总体研究区呼图壁县棉花种植面积估算方法,并以新疆建设兵团统计局公布数据为真值对其估算结果进行对比分析。结果显示,基于总体抽样下子总体追加抽样设计后,子总体研究区估计量的变异系数为0.023 3,远低于0.05,而追加抽样设计前变异系数为0.122 3,说明样本在该方法下的代表性得到极大提高。以新疆建设兵团统计局公布数据为真值进行对比发现,子总体研究区棉花种植面积提取精度达到94.2%,能够有效提取子总体中的棉花种植面积,同时避免了重新建立子总体研究区抽样体系所需要的人力、物力、财力等资源的消耗。     

新疆渭-库绿洲棉花种植面积遥感监测研究

渭干河-库车河三角洲绿洲是新疆的棉花主要生产区域之一,准确掌握该区种棉面积及空间分布情况,对新疆棉田的优化布局和棉花产业的可持续发展具有重要意义。本文利用TM遥感影像及野外调查数据,建立研究区典型地物类型解译标志,通过遥感分类确定了渭-库绿洲种棉区域范围。结果显示,研究区棉花主要集中分布于西南和南边沿塔里木河北边的新开垦地,零星分部于中部和北部。遥感监测得到的研究区棉花总面积为155210 hm2,2011年统计面积为147493 hm2,棉花面积信息提取总精度为94.77%;库车县、沙雅县、新和县的棉花面积遥感提取精度分别为92.16%、97.83%和93.19%。研究表明,利用TM遥感影像并结合野外调查是区域尺度快速提取棉花种植面积信息的有效手段。     

基于无人机可见光遥感的棉花面积信息提取

【目的】针对传统大区域棉花种植信息提取方法相对落后的问题,运用面向对象的影像分析方法,对无人机遥感试验获取的可见光影像进行棉花种植信息的提取。【方法】选用双子星MyFlyDream MTD固定翼无人机搭载佳能EF-M 18-55相机,获取新疆建设兵团第八师135团的可见光影像,借助eCognition软件平台,运用面向对象的方法对研究区内棉花种植信息进行提取试验。【结果】目视解译提取的棉花种植面积为0.35 km²,面向对象提取的棉花种植面积为0.33 km²,分类结果精度为94.29%,误差系数为5.71%,可以有效地提取研究区域棉花种植信息。【结论】面向对象的分类方法相比于传统的基于像素的分类方法提取精度更高,更加接近于目视解译的提取结果。     

基于多时相棉花长势遥感的棉田质量诊断

【目的】研究多时相遥感信息对棉田质量进行诊断的技术和方法,为棉花生产提供具有针对性的管理方案,促进棉田均衡增产、增效。【方法】研究分析多时相遥感数据对地物信息的动态分析与评判能力,以及棉花长势指标动态变化与棉田质量的关系,对棉花生长盛期多时相的LANDSAT-5多时相遥感数据进行融合,将棉田质量状况划分为健康棉田、有障碍棉田和疑似有障碍棉田三类。【结果】数据分析结果表明,棉花生长盛期（花铃期）单时相的LANDSAT-5反射率数据可以作为棉田生长状况的判断指标,划分健康生长与生长障碍的阈值为0.820;利用多时相遥感数据的棉田质量划分方法,可以将棉田质量分为健康、有障碍和疑似有障碍三类。依据此方法对新疆建设兵团148团约1 1705.3 ha的417块棉田进行分类,得出健康、有障碍和疑似有障碍三类棉田所占比例分别为36.4%、34.1%和29.5%;经过8块条田（426.5 ha）的地面同步调查证实了这种方法的准确性,造成该区棉田质量障碍的主要因素为耕地盐渍化、不平整、土壤质地不匀。【结论】研究表明棉田多时相遥感数据进行棉田质量诊断是可行的。利用这种方法,结合不同质量棉田形成机理,能够得到棉田质量状况及影响因素精细分布的信息,为进一步进行的棉田土壤改良与生产管理采取针对性的措施提供数据支撑。     

基于遥感数据的根河市火烧迹地植被覆盖度时空分析

以根河市火烧迹地2000、2003、2006、2010和2014年的影像数据为数据源,提取5个时相的植被覆盖度数据,采用NDVI像元二分线性模型估算法,分析2003年5月5日金河-根河地区森林火灾前后,火烧迹地植被覆盖度时空动态变化。结果表明:(1)2000—2014年火烧迹地年均植被覆盖度分别为0.542 2、0.332 7、0.505 3、0.488 1、0.472 4,火烧前的年均植被覆盖度大于火烧后的年均植被覆盖度,火烧后随着植被恢复年限的增加,中低度以上等级的植被覆盖度面积均有增加的趋势。(2)在空间上,除海拔600~800 m,火烧前的平均植被覆盖度小于火烧后平均植被覆盖度,其余不同海拔、坡度和坡向上,火烧前植被覆盖度均大于火烧后植被覆盖度,且随着植被恢复年限的增加,植被覆盖度有逐年增加的趋势。(3)火烧后的2003—2006年,较低海拔和较小坡度上植被恢复比较显著,且植被恢复速度大于2006—2014年;2006—2014年在较高海拔和较大坡度上植被恢复比较显著。     

基于遥感和PPS分层抽样的区域棉花面积估算

针对传统抽样调查工作面临着野外调查工作量大、资料时效性较低且难以满足人们对数据现势性的高要求等一系列缺点,以新疆棉花种植主棉区沙湾县、玛纳斯县、呼图壁县为研究区,结合遥感技术提出了一种基于PPS分层抽样的空间抽样设计方案,并将该方案用于研究区棉花种植面积的估算。结果显示,PPS抽样与分层抽样结合后极大地提高了PPS抽样反推总体的方法优势。分配样本时分别采用按每层辅助变量之和的期望的算术平方根与该层待抽样单位总数之积、每层辅助变量之和进行比例分配的2种分配方法,其对应的反推总体的估计量变异系数分别为0.008、0.009,相对误差分别为0.016、0.017,分层后的样本变异程度极低,为反推结果的高精度打下了基础。2种样本分配方式的棉花种植面积提取精度均高于94%。该方法不仅精度高,而且在实际操作中简单方便。     

基于多源数据的水稻种植面积提取

引入水稻关键期提取和变化向量分析方法,以江苏省海安县水稻为研究对象,以MODIS数据和环境小卫星数据为主要数据源,分析了2009年水稻物候期内的规律,并根据该指示选择合适的中分辨率数据进行变化向量分析。研究表明,该方法可以有效地反映耕地地块内水稻像元的变化规律,且基于物候关键期内的时相选择可以提高水稻种植面积识别精度。     

基于多源遥感数据反演森林植被面积

选取清原县为研究区,基于多源遥感数据,形成一套不同尺度（以县-乡为经营单位）的森林植被提取方法。以土口子乡为例,应用ENVI EX4．8软件,采用面向对象的方法对乡内森林植被进行提取,然后基于此方法,采用协同反演TM森林植被面积的方法对清原县森林植被面积信息进行提取。结果表明：RapidEy影像分类精度达88．87％,Kappa系数为0．61;TM影像的分类精度达到92．41％,Kappa系数为0．89,具有较高的分类精度。所建立的森林植被提取方法可为林业部门对不同尺度森林植被类型面积进行监测提供参考。     

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。     

基于多源遥感数据的宝鸡市城市扩展分析

以宝鸡市城市规划区为研究对象,使用多时相遥感图像研究宝鸡市城市扩展,采用1988²015年间,5个时相的遥感影像为数据源,采取非监督分类与人工目视相结合的方法,制成城区图,并结合宝鸡市的自然状况、社会经济状况、人口、交通、政策等情况,对宝鸡市近27年的城市建设用地在不同时期的城市扩展特征、扩展方式和速度进行研究,并对其扩展的驱动力因素进行分析。结果表明:宝鸡市在近27年间城市建成区面积持续扩大,各时期的城市扩展速率和扩展强度基本一致,建成区重心逐步向东发展。     

基于遥感技术对河北省棉花种植面积的监测分析

为了配合政府对河北省棉花种植面积的统计和规划,准确、客观地获取种植面积,遥感技术作为农情监测中对农作物种植面积监测的方法,其应用越来越广泛。以2017年为例,通过抽样的方式对河北省47个县(市)棉花种植样区的面积进行遥感监测,并在抽样区域实地走访调查的基础上对遥感监测样区的结果进行补充修正。结果表明,2017年监测区的种植面积为72.47 hm2,与2016年种植面积(44.44 hm2)比较,2017年度的种植面积略有增加。根据近几年河北省棉花种植面积比较,找出了变化总体趋势及原因,进一步分析了目前存在的问题和对未来的建议。