基于Sentinel-2影像的冬小麦种植面积早期提取研究

【目的】 文章旨在探讨基于高分辨率多光谱遥感影像进行冬小麦种植面积早期快速提取、冬小麦空间分布情况快速制图与精度验证的方法,为山东省冬小麦高产、优质种植和农艺肥水的处方决策提供全局性信息。【方法】 （1）对Sentinel-2遥感影像数据进行预处理,然后采用历史种植分布数据自动提取与人工选取相结合方式构建冬小麦识别样本库,将样本分为小麦、林地、水体、建筑和道路及其他作物五大类;（2）采用随机森林算法计算机自动分类与影像人工解译相结合的方式,提取研究区冬小麦种植面积,绘制冬小麦种植空间分布图,并进行精度验证。【结果】 （1）解译得到研究区冬小麦种植面积为54.41万hm²,冬小麦种植面积的总体分布精度为97.05%,kappa系数为0.94,解译效果良好;（2）该文提出的方法可实现冬小麦种植面积高精度提取以及快速制图。【结论】 早期精准掌握冬小麦种植面积及空间分布信息,能够为地方政府和农业部门指导农事活动提供科学依据。     

基于Sentinel-2遥感影像的农作物分类与适宜性评价

农作物种植结构信息是作物长势监测和农业结构调整的重要参考依据,及时准确地通过土地分类和农作物适宜性评价获取农作物空间分布与适宜性种植信息对农业可持续发展意义重大.该文以河北张家口沽源县为研究对象,利用Sentinel-2多光谱数据提取的NDV,NDBI,NDWI,NDRE1,SR_re和CI_red-edge数据为特征,分别采用SVM支持向量机、决策树法、随机森林法对研究区内典型农作物进行精细化提取,探究主要作物空间分布情况,并通过对比kappa系数探讨不同方法对农作物分类的精度,选择最优分类方法.选取土壤性质、土壤侵蚀度、高程、坡度、坡向5个指标建立农作物适宜性评价体系,采用GIS层次分析法与土地适宜性分级指标对沽源县农作物适宜性进行评价.结果表明：基于随机森林分类法对研究区内8种主要农作物进行分类的精度最高,其总体准确率为65.10%, Kappa系数为0.587 1;研究区内主要农作物在空间上整体呈现出镶嵌结构;研究区内中度适宜种植当地主要农作物的用地面积最大,其次是适宜种植面积居中,不适宜种植地区的面积最小.     

基于多时相Sentinel-2遥感影像的江汉平原夏收作物提取方法

以江汉平原潜江市为研究区,选取2017年9月至2018年7月期间12幅Sentinel-2多光谱(MSI)影像,通过分析研究区夏收作物不同生长期的光谱特征和归一化植被指数的时序变化,利用决策树算法提取2017—2018年夏收作物种植面积;将提取结果与最佳时相的多光谱数据面向对象、随机森林算法的提取结果进行对比试验,利用实测数据计算混淆矩阵评价分类精度.结果表明,基于Sentinel-2时序NDVI的面向对象决策树方法的提取精度最高,总体精度为96.47%,Kappa系数为0.951 8.基于Sentinel-2的面向对象决策树分类能够准确而有效地提取研究区农作物种植面积,并直观地反映作物的空间分布格局,为江汉平原地区调整作物种植结构提供依据,也为其他区域精细尺度作物的提取提供参考和借鉴.     

基于Sentinel-2A影像的县域冬小麦种植面积遥感监测

小麦种植面积遥感监测是小麦估产的基本要素,准确而及时地提取不同灌溉类型冬小麦种植面积及其空间分布信息可为冬小麦长势监测以及产量评估提供科学依据。以山西省闻喜县冬小麦为研究对象,以Sentinel-2A影像为基础数据源,选择主成分(PCA)、红边归一化植被指数(RENDVI)、纹理特征等3个特征变量,结合实地调查样本点,采用随机森林算法,提取冬小麦种植面积,并结合数字高程模型(DEM)提取雨养区和灌溉区冬小麦种植面积。结果表明,Sentinel-2A遥感数据适合作为县域尺度冬小麦监测的数据源;主成分分析、纹理特征和RENDVI的引入可以提高单时相遥感影像对县域冬小麦分类的识别能力;随机森林算法和数字高程模型结合可以实现雨养区和灌溉区冬小麦种植面积的提取。     

基于GEE与Sentinel-2影像的落叶针叶林提取

【目的】针对森林资源精细监测评价的需求，探索多时相、多特征的Sentinel-2影像在落叶针叶林识别中的应用潜力，根据落叶针叶林的物候特征构建分类模型，为大范围落叶针叶林识别提供方法参考。【方法】基于GEE平台，以黑龙江省孟家岗林场为研究区，分析不同季节落叶针叶林与其他森林之间的差异。研究使用2020年春季（5月7日和5月27日）、夏季（8月9日）和秋季（10月19日）的4景Sentinel-2影像，提取光谱特征、纹理特征和地形特征构建多特征数据集，根据特征重要性得分进行特征优选，最后使用随机森林分类器得到落叶针叶林识别的最佳模型，实现孟家岗林场落叶针叶林的精确提取。【结果】试验结果表明落叶针叶林具有明显的植被光谱特征和季相特性，多时相影像数据包含落叶针叶林更多物候期，春季和秋季的影像更有利于区分落叶针叶林与其他森林。此外，近红外、短波红外波段的光谱信息对识别落叶针叶林有较大帮助。利用GEE平台和多时相Sentinel-2影像可以高效快速地提取植被信息，落叶针叶林提取总体精度与Kappa系数分别达到91.20%,0.82。【结论】基于GEE平台和Sentinel-2影像构建的分类模型对...     

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Sentinel-2A影像的矿区土地利用信息提取方法

为研究中高分辨率遥感影像大范围精确提取矿区土地利用信息的技术方法,选取山东省兖州市兴隆庄煤矿作为研究区,针对遥感影像的光谱特征,采用监督分类和归一化指数计算相结合的方式进行矿区土地利用信息提取试验。结果表明,选择融合后Sentinel-2A卫星影像的四个高分辨率波段可应用于土地利用的精确识别;根据地物光谱特征,最大似然监督分类法提取建设用地、裸地效果较好,可作为精确提取两种地类的方法;结合归一化植被指数运算和归一化水体指数运算提取植被、水体信息可明显提高总体分类精度,提取精度可达93.54%,进而可利用该分类结果精确高效地识别和测算矿区土地利用类型及其分布特征,为矿区土地整治、村庄搬迁等提供依据。     

定西县主要作物最优种植结构模型

定西县地处甘肃中部,关川河上游.处在东经104°12'～105°01',北纬3°17'～36°02'之间.总土地面积3638.7平方公里,总人口46万.定西县届黄土梁峁沟壑区,山大沟深,干旱多灾,海拔1750～2580米,山脉多为南北走向,地势东南低西北高,目前耕地面积为116617hm2,保灌面积仅为6825.8hm2,占总耕地面积的6%,年降水量少,干旱频繁,属雨养农业区,粮食产量低而不稳.     

基于Sentinel-2影像的青冈县土壤表层有机质空间格局反演

为促进土壤碳氮循环研究和土壤质量评价,选择松嫩平原中部青冈县为研究区,以表层(0～20 cm)土壤有机质含量为研究对象,利用土壤有机质野外采集点状数据,基于哨兵(Sentinel-2)卫星全波段数据,反演研究区内土壤有机质含量。通过一景数据建模,另一景数据验证的方式,探索验证哨兵数据在土壤有机质遥感识别的迁移性和区域适用性,并结合高程和坡度数据分析土壤有机质空间分布特征。结果表明,(1)采用Sentinel-2卫星影像数据结合地面数据,用偏最小二乘回归法构建土壤有机质含量反演模型时,4种参数-原始波段(REF)、倒数(1/R)、对数的倒数[log(1/R)]和倒数的对数(1/logR)中倒数(1/R)的效果最好。(2)本研究利用同一年临近期两景Sentinel-2影像数据,探讨模型在邻近区域的适用性,验证精度RMSE为0.147,模型可用于青冈周边区域的土壤有机质含量反演。(3)黑土地保护利用项目区内伴随着纬度的升高,有机质含量呈现下降的趋势：210～220 m高程的平均土壤有机质最高,>230 m高程的平均土壤有机质含量最低,有机质含量在各高程等级差异性不明显;坡度≤2°区域有...     

明清山东聊城麦类作物种植结构的变迁

自原始农业产生以来,种植业就是山东省聊城地区的主导产业。明代后,为了适应人口增长和商品经济的发展,农业种植结构开始发生重大变化。其间,为了提高粮食作物复种指数,麦类作物种植明显扩大,并超过粟谷成为第一大粮食作物,由此在聊城形成和确立了以麦作为中心的两年三熟制。通过对明清时期聊城地区麦类作物种植结构变化的考察,探求出聊城农业发展的历史线索,以期为当今聊城农业产业化和现代化提供借鉴。     

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。     

基于Sentinel-2时序多特征的植被分类

植被分类是研究森林资源状况和动态变化规律的基础,利用遥感手段可以更加快速、准确地识别植被类型。以位于内蒙古赤峰市喀喇沁旗西南部的旺业甸实验林场为研究对象进行植被分类。采用分层分类的思想,首先根据植被物候特征选取植被生长旺盛时期的影像,计算归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）并设定合适的阈值将研究区内的植被提取出来,剩余部分归为非植被。然后选取NDVI时间序列、最佳时相的Sentinel-2数据中10个波段的光谱反射率特征和主成分分析前3个分量的纹理特征作为分类特征,利用支持向量机分类器将研究区内的植被类型分为耕地、草地、常绿针叶林、落叶针叶林和落叶阔叶林五大类,并将分类结果与最大似然法、NDVI时序+光谱特征的分类结果进行对比分析。NDVI时序+光谱特征+纹理特征的多特征植被分类总体精度达87.64%,Kappa系数为0.85,分别比最大似然法和结合NDVI时序+光谱特征的分类总体精度提高了15.73%和14.61%,Kappa系数提高了0.20和0.18。其中常绿针叶林和耕地的分类结果与实地调查情况高度一致,分类精度分别达到95.65%和92.31%。从而得出:①基于多特征的分类方法有助于提高分类精度;②NDVI时序特征对于植被的区分具有很大帮助;③采用分层分类的思想,首先将研究区内的植被提取出来,可以排除非植被因素的干扰,有效提高植被类型的分类精度。     

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。     

基于决策树的大尺度复杂地区夏收作物遥感提取与分析

以甘肃省为研究区,基于时序Sentinel-2卫星影像数据,计算归一化植被指数(NDVI)和黄度值,采用决策树(Decision trees, DTs)方法提取研究区的主要夏收作物小麦和油菜种植面积,并对比分析其精度。利用此方法得到甘肃省小麦和油菜作物识别的平均总体精度达到87.4%,其中,甘肃省中部地区平均总体精度为92.4%,河西地区平均总体精度为87.7%,东南部地区平均总体精度为82.0%。研究结果表明,基于Sentinel-2卫星影像数据采用决策树方法进行大尺度复杂区域、高分辨率作物种植面积提取具有可行性。     

基于Sentinel-2遥感影像的黑土区土壤有效磷反演

【目的】土壤养分含量的整体状况对供给作物的生长有着重要意义,对农田土壤速效养分含量的估算是作物生长发育状况评价过程中的关键环节,高光谱遥感技术的发展为区域有机质和土壤养分的动态监测提供了有效的手段。相比传统方法耗时、耗力及测量复杂等缺点,该文提出了基于遥感影像的大面积土壤速效养分含量的精准估算方法,对促进玉米作物的精准施肥和黑土地肥力保护具有重大理论意义。【方法】文章以东北黑土区的吉林省农安县玉米农田为研究区,基于Sentinel-2遥感影像和土壤有效磷含量实测数据,利用偏最小二乘回归方法构建土壤有效磷含量的反演模型,最终获取土壤有效磷含量的空间分布图,实现了黑土区土壤有效磷含量的大面积、快速、精准估算。【结果】Coastal aerosol波段(海岸/气溶胶波段)、可见光波段及红边波段与土壤有效磷含量的相关性较强,模型的决定系数R²为0.649、均方根误差为2.44 mg/kg。【结论】利用偏最小二乘回归模型估算所得土壤有效磷含量空间分布情况与其空间插值结果相一致,从空间分布情况上看,农安县西北部的土壤有效磷含量最高,东北部的土壤有效磷含量高于中部与南部地区;模...     

北秋南经是临夏州作物生态气候最佳种植结构

一、临夏州气候特征临夏州位于甘肃省中南部,地处青藏高原与黄土高原过渡区。境内气候类型多样, 西南部属高寒阴凉湿润区,中部属塬坡半湿润半干旱区,东北部属沟壑干旱气候区。年平均气温为5．2-9．2℃,年降水量为287．4—662．5mm,临夏县铁寨乡新发村为1032． 0mm,年日照时数为2281．9-2593．7h。总的气候趋向是;气温由北向南递减,降水量由南向北递减,每距10km,年温递减约为0．5℃,年降水量递减约为100m,临夏州气候变化之巨在中国北方是很少见的。二、临夏州作物对气候利用状态我州夏季作物(春麦为主)播种于2月下旬至3月上旬,收割于7月中下旬。秋季作物(玉米、马铃薯为主)播种于4月上旬,收获期为10月份。从作物生长所需的光、热、水等气候资源利用来看,5至6月是春麦等夏作物拔节至开花期,是作物需水关键期,该时段降水多寡与夏作物丰欠关系甚为密切。这一地域5、6月降水变率大,气候上     

中卫市南山台扬水灌区应对缺水调整作物种植结构的措施与成效

中卫市南山台扬水灌区位于宁夏中部干旱带,现有灌溉面积1.31万hm2,灌区曾经以粮食作物为主,灌溉需水量大,导致灌区严重缺水;调整作物种植结构后,大面积种植果树,推行节水灌溉,灌区缺水的局面逐步扭转.     

面向Sentinel-2A影像的大理市土地利用分类方法适用性研究

  目的  获取更高效、准确的土地利用自动分类方法,为后续的高原山区土地利用分类研究提供理论支撑。  方法  选取中国典型的高原山区云南省大理市为研究区域,以Sentinel-2A影像为对象,提出一种面向对象特征的决策树分类方法,并将此方法分类结果与传统的ISODATA法和最大似然法土地利用分类结果进行对比。  结果  ①面向对象特征的决策树方法分类结果在空间分布和各地类的面积统计方面都优于ISODATA法和最大似然法,与研究区实际土地利用面积数据更为接近;②在大理市,最大似然法在水体和林地的提取上适用性较好,而面向对象特征的决策树分类方法在农田、草地、建设用地和其他这些地类的区分上适用性更强,且在冰川积雪的提取上也有更好的提取效果;③相比与传统的ISODATA法和最大似然法分类结果精度,面向对象特征的决策树分类方法可进一步提高分类精度,总体分类精度可达90.20%,Kappa系数为87.95%。  结论  相较于传统的分类方法,先粗分类再进一步细分类的分类思想,可避免区域之间的混淆问题。面向对象特征与决策树相结合的组合分类方法在高原山区有着更好的适用性,可以有效提高高原山区分类精度。图3表7参26