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。     

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。     

基于不同时相高分一号卫星影像的水稻种植面积监测研究

高分一号卫星影像具有高空间分辨率和高时间分辨率的优点。为了分析在水稻生育期内不同时相的高分一号卫星影像对水稻识别的影响,以江苏省建湖县为研究区域,选用2014年7月21日至2014年10月24日期间5景空间分辨率为16 m的高分一号卫星影像,采用ISODATA分类与人工目视解译相结合的方法分别提取各时相的水稻种植面积,并以地面实测GPS水稻样方进行精度验证,结果表明5个时相的水稻种植面积精度都在86%以上,10月15日精度达到最高,为90.391%,说明利用高分一号卫星影像可以用于监测水稻种植面积且精度较高,在农业遥感监测领域中具有广阔的应用前景。     

高分辨率林业生态工程监测系统研建与应用

林业生态工程监测是林业管理和生态建设的基础性工作,对于监督工程落实情况和调整相关林业政策具有重要意义。选取重庆市云阳县为研究区,以高分1号卫星遥感数据、二类调查数据以及基础地理数据等为基础,通过遥感影像特征提取、OTSU阈值分割和面向对象分类等方法,研发林业生态工程地块识别、成林提取、森林类型分布提取等算法模型,建立满足林业生态工程动态监测业务需求的高分遥感应用技术体系,并结合空间数据库技术和ArcGIS Engine二次开发技术,实现将数据管理、造林核查检查、森林资源动态监测和林业专题产品生产集成于一体的监测应用示范系统。高分辨率卫星数据与遥感监测应用技术体系的结合有利于林业生态工程管理建设,提升了中国森林资源调查与监测技术水平。     

气象探测设备运行监控系统的设计与实现

根据业务系统现代化建设发展和实际业务工作需要,开发了气象探测设备运行监控系统。在此介绍了该系统的设计与实现方法,系统基于分层的系统架构和功能模块化的设计,采用线程控制机制,对探测设备的各种实时数据进行采集处理,当出现异常信息时即产生声音或图形告警。利用该系统可对多种探测设备的运行状态进行实时监控。     

基于国产GF-1影像的川金丝猴生境评价研究

利用国产高分一号(GF-1)卫星遥感影像,综合神农架川金丝猴已有科考数据和相关研究成果,以地理信息系统为主要分析手段,选取植被类型、海拔、坡度、坡向、水源和人类干扰等作为评价因子,快速进行神农架川金丝猴秋季生境适宜性评价,首次将GF-1卫星影像应用于野生动物生境评价。评价结果表明:在不考虑人类活动影响时,川金丝猴潜在的最适宜生境和适宜生境面积分别为56.876和305.156 km2,分别占保护区面积的7.77%和41.69%;由于居民区和公路等的影响,神农架自然保护区川金丝猴实际适宜生存面积变小,实际最适宜生境和适宜生境面积分别为46.935和214.617 km2,分别占保护区总面积的6.41%和29.32%。将基于GF-1卫星遥感影像得到的川金丝猴生境适宜性评价结果,与基于Landsat8遥感影像得到的生境评价结果对比,二者评价结果符合度达91.7%,表明在野生动物生境研究领域国产GF-1卫星影像可以有效地替代国外Landsat影像,利用GF-1卫星影像进行野生动物生境评价是可行的。GF-1卫星突破了在野生动物研究领域普遍依赖国外数据的局面。GF-1卫星影像具有高空间分辨率、高时间分辨率、低成本和数据来源可靠等特点,无疑是我国野生动物生境遥感应用研究中可供选择的新的数据源。由于GF-1是我国高分辨率对地观测系统的第一颗卫星,开展GF-1数据的应用验证具有十分重要的科学意义。目前,利用GF-1开展此类研究国内外尚未见类似报道,本研究对于在林业实际业务中开展国产高分卫星遥感数据应用同样具有指导作用。      

黑龙江垦区主要农作物遥感监测系统的设计与开发

以遥感数据为基础,基于ENVI/IDL与ArcGIS Engine一体化集成技术,进行黑龙江垦区主要农作物遥感监测系统的设计与开发。系统主要分为系统设置、数据处理、种植面积提取、长势监测、灾害监测、产量预测等模块;该系统能够实现主要农作物遥感业务处理流程化,为农业结构调整和粮食产能工程提供技术支持。     

基于IDL的遥感影像缨帽变换融合

遥感影像融合可以部分消除原始影像的冗余信息,在提高影像的空间分辨率的同时保持其多光谱信息,提高影像的质量,有利于遥感解译、纹理分析以及信息提取等。该研究介绍了基于缨帽变换的遥感影像融合算法,并采用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)进行了实现;同时为了验证算法的有效性,将其与ENVI平台下的几种常用的影像融合方法的融合影像进行了比较。结果表明,基于IDL的遥感影像缨帽变换融合程序执行快速稳定,可靠性高,获得的影像融合效果较好。     

国产高分系列遥感卫星影像的批量自动配准研究

【目的 】遥感影像的精确几何配准对于国产高分系列卫星影像处理以及后续的农情监测等应用至关重要。【方法 】文章基于自动配准和正射校正程序包AROP,选择16 m分辨率的高分1号、高分6号宽幅影像和3 m分辨率高分2号、高分7号多光谱影像作为实验数据,以经过几何精校正的10 m分辨率的Sentinel-2影像和3 m分辨率的谷歌影像为基准影像,在农业用地场景和城市用地场景下,进行批量的几何配准实验,对配准的结果进行目视检验和定量评价。同时,为了更好地匹配高分影像与Sentinel-2影像,将高分1号、高分6号宽幅数据重采样到15 m的分辨率进行几何配准。【结果 】在农业用地和城市用地场景下,配准精度大多达到了0.5个像元以内,满足了影像配准的精度标准。其中15 m分辨率的高分1号和高分6号的配准精度分别为0.31～0.54和0.33～0.53,均小于0.6个像元;3 m分辨率的高分2号的配准精度在0.47～0.6之间,小于0.6个像元;高分7号的配准精度在0.44～0.49之间,小于0.5个像元,而且所有高分系列遥感卫星在配准后均目视效果出色,接边良好。【结论 】利用AROP对15 m分辨...     

农业遥感学科群发展及展望

【目的】农业遥感是科学的重要分支,既具有很强的交叉学科特征,又聚焦非常明确的行业应用场景,文章从“科技创新—行业应用”结合的角度,回顾农业遥感学科群建设的阶段历程,提出农业遥感学科群发展建议。【方法】采用文献综述法、内容分析法、对比论证法等方法,对农业遥感学科群建设阶段进行回顾,对农业遥感学科群建设现状进行介绍,对农业遥感学科群发展提出建议。【结果】我国农业遥感工作始于20世纪80年代初,以成立国家遥感中心、组建农业部农业遥感学科群等为标志,经历了引进学习、技术攻关、理论技术应用协同发展等3个阶段。“十四五”期间,农业遥感学科群围绕高分遥感机理、土地监测监管、农业灾害监测预警开展“一基两翼”重点科技攻关,以科技支撑农业强国建设。【结论】面向未来农业遥感国际学科前沿与国家重大需求,农业遥感学科群还需扩充土壤遥感、作物表型遥感等专业实验室,建设区域实验室与科学观测实验站,推进政产学研一体化,深化国内外交流与合作,高质量推动全国农业遥感创新应用体系建设。     

遥感作“天眼” 农业更智慧

<正>通过分析农作物遥感影像数据,可精准客观获取农作物种植面积、分布情况、农业灾害情况等,并可以预测作物产量,如同为农业生产装上了一双"科技眼"。在郑州举办的中国卫星导航与位置服务第八届年会暨中国北斗应用大会上,记者现场见证了河南省农业遥感监测技术的"神奇"之处。指导农业种植、保障粮食安全的"千里眼"。点开河南省农业遥感信息三维展示系统,省农科院农经信息所农业遥     

遥感技术在农业中的应用浅析

随着我国遥感卫星、计算机、空间定位等技术的发展,我国农业遥感取得了长足的进步,本文从农作物种植面积监测、农业环境监测、灾害监测三个方面对我国农业遥感进行了浅析,并对无人机平台、高光谱遥感以及微波遥感在农业方面的应用进行了展望。     

依据季相特征GF-2影像的植被分类

以国产GF-2卫星影像对北京市鹫峰国家森林公园主要植被类型进行面向对象分类,通过光谱、纹理、植被指数、季相特征属性的筛选并建立规则集,采用3种分类方法(四季时相知识规则结合CART决策树、四季时相的最邻近法、单季时相的最邻近法)进行植被类型分类。结果显示:3种分类方法的总体分类精度分别为85.6%、79.0%、60.1%。充分证明了在植被类型较复杂的区域内,利用GF-2影像多季时相特征,采用分层逐步分类法与多种分类方法相结合能够提高植被类型的分类精度,为国产高分遥感影像在森林资源监测与管理上的应用提供了技术支持。     

基于云存储的多源遥感影像管理系统研究与设计

近些年遥感影像呈指数增长,遥感影像管理部门如何科学有效地管理海量的遥感影像数据,充分利用存储空间,按需高效调取多源遥感影像是目前迫切需要解决的难题。设计了海量多源遥感影像管理和服务的系统,应用云存储技术,将分布不同地点的存储设备通过软件组合后依托网络传输技术协同工作,管理部门可基于该系统做到有效的影像数据管理、数据分发以及数据服务共享等,切实解决当前海量遥感影像管理和应用遇到的问题。     

潮滩植被调查最佳波段组合研究

以TM影像为遥感数据信息源,使用FieldSpec3 Hi-Res便携式地物波谱仪采集研究区内典型地物的光谱数据,IDL程序设计语言为开发工具,编程实现了遥感影像的统计特征计算。将遥感影像按照地物类别进行分区,从遥感影像的统计特征入手,结合典型地物的光谱特征分析和遥感数据定量分析的方法,在上海崇明东滩展开了波普特性和波段组合的试验研究。经过分析及反复试验将TM3赋予红色波段、TM5赋予绿色波段、TM4赋予蓝色波段,不同植被类型可由绿色色调加以区分,对于潮滩植被调查效果较好。     

基于遥感的土地利用景观格局指数程序开发与实现

以遥感影像解译结果为基础,选择2009年7月15日ETM遥感影像为主要数据源,利用ENVI软件进行预处理,利用Arc GIS完成解译,获取计算的基础数据,利用VB完成程序开发。选择有代表性的12个常用景观格局指数模型,利用Excel数据生成Access数据库,采用VB完成程序开发。概述了景观格局指数的选择,程序开发流程以及程序使用方法,经过与Excel计算结果进行对比,程序计算结果正确,使用方便,能够满足大多数用户的需要。     

基于GF-1影像的冬小麦面积提取及年际变化动态监测

为探讨国产高分一号(GF-1)卫星影像在作物面积提取中的适用性,以冬小麦主产区山东省菏泽市为研究区域,利用GF-1卫星携带的多光谱宽幅相机(WFV)16米遥感影像为主要数据源,以菏泽市土地利用类型和野外地面调查数据作为辅助,采用决策树分类法和监督分类—最大似然分类法相结合的方法,通过分区解译方式,分别提取出菏泽市2014和2015年冬小麦种植面积和分布区域,并利用地面样方数据对分类结果进行精度验证,同时开展年际变化动态监测分析。结果表明:以GF-1/WFV 16米影像为主要数据源,将多源信息引入决策树和监督分类模型,进行种植结构复杂地区冬小麦种植面积遥感估算的方法是可行的。GF-1/WFV 16米影像在作物面积遥感监测业务运行中具有较大的开发应用潜力。2014和2015年菏泽市冬小麦位置提取精度分别达到96.5%和96.7%,面积总量提取精度分别达到96.8%和95.0%;遥感提取的两年冬小麦种植面积均略小于官方提供的统计数据,但两者呈现出的变化趋势一致,即菏泽市两年间的冬小麦种植面积呈减少趋势。     

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。     

基于高分二号卫星影像的粤北地区香芋遥感识别研究

【目的】高分辨率遥感影像为农作物监测提供高精度的支撑,香芋作为粤北地区的特色作物,是国家地理标志产品,对其监测有助于加强管控和调控。【方法】选择香芋关键物候期的高分二号卫星遥感影像,提取归一化植被指数、归一化差异水体指数、纹理信息,构建融合多特征光谱纹理影像,比较多种组合影像,采用支持向量机作为分类器,对香芋的识别精度进行分析。【结果】融合多特征光谱纹理影像的香芋识别精度最高,总体精度达到96.04%,对香芋的识别精度达到95.30%,比多光谱影像分类精度分别提高5%和6.8%,是多光谱全色融合影像分类精度提升幅度的2倍,且各类地物边界轮廓清晰,图像平滑,细碎图斑很少。【结论】高分二号影像是识别粤北地区香芋的理想数据源,分类精度较高,能够满足农作物监测的需求,能为制定病虫害防治措施,调节种植结构提供支持。     

环境颗粒物监测仪数据文件监控系统初探

环境颗粒物监测仪业务软件有时会因故障导致数据文件无法形成,进而影响其传输。用可视化编程工具开发一个软件,对环境颗粒物监测仪数据文件进行监控,实现在数据文件未能按时形成时报警提醒的功能。监控系统的使用,保证了数据文件的及时传输。