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/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。     

基于多源遥感特征融合与卷积神经网络(CNN)的丘陵地区水稻识别

为探究卷积神经网络(CNN)算法和多源遥感优选特征数据融合对丘陵地区水稻种植区的识别效果和适用性,以江西省上高县为研究区,利用Sentinel-2与GF-1遥感影像数据,对研究区晚稻种植区域进行识别。选取影像波段特征、植被指数、纹理特征及地形特征等分类特征,用分离阈值法(SEaTH)筛选出对各类别分离度较大的特征变量。基于Sentinel-2优选特征数据、GF-1优选特征数据、Sentinel-2与GF-1优选特征融合数据,使用CNN分类算法进行晚稻识别,同时用支持向量机(SVM)、最大似然法(MLC)分类算法进行对比。结果表明,Sentinel-2与GF-1优选特征融合数据在CNN分类算法下对水稻的识别效果最好,总体精度、Kappa系数分别为96.19%、0.93,结合野外调查数据进行验证,实际验证精度达94.69%。由研究结果可知,Sentinel-2与GF-1优选特征融合数据在CNN分类算法下对丘陵地区水稻识别具有较好的效果和适用性,是丘陵地区水稻遥感识别的有效手段。     

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.     

基于特征优选的GF-6 WFV影像主要粮食作物提取

针对高分六号（GF-6）宽幅多光谱影像具有红边波段的特点,构建一种基于特征优选的GF-6 WFV影像主要粮食作物提取方法。首先从预处理后的GF-6影像中提取光谱特征、植被指数、水体指数和红边指数特征,然后利用递归特征消除算法进行特征优选来构建最优特征集,最后基于最优特征集和机器学习算法对影像进行分类从而提取主要粮食作物。以江苏省南通市如东县为研究区,采用6种方案进行粮食作物提取试验,并探讨不同特征、不同分类模型对小麦、水稻和玉米3种粮食作物提取精度的影响,结果表明,利用GF-6 WFV影像可以准确提取主要粮食作物,尤其在红边波段和红边指数上主要粮食作物与其他地物间具有较高的可分性;利用最优特征集和XGBoost算法对影像进行分类的精度最高,在小麦和水稻、玉米提取试验中比未采用红边特征时的分类精度分别提高了3.08、5.58个百分点。     

多时相Sentinel-2A与SPOT-7影像在油菜识别中的差异

[目的]研究多时相Sentinel-2A识别种植结构复杂的小尺度区域中的油菜面积,获取高精度的作物分布信息。[方法]以多时相Sentinel-2A和一景SPOT-7数据为数据源,选取种植结构复杂的小尺度区农业区为研究区,构建不同特征向量组合,利用支持向量机(support vector machine,SVM)的方法提取油菜种植面积。[结果]通过对比分析基于不同特征向量组合的油菜识别精度,利用一景油菜最佳识别期内的Sentinel-2A影像可以得到高达89.1%的制图精度和92.1%的用户精度;添加油菜最佳纹理特征后,多时相Sentinel-2A数据的制图精度与用户精度分别提高了2.9%和2.5%,仅比SPOT-7影像的识别精度低了1.7%和2.1%,2种数据的油菜提取精度差异进一步减小;Sentinel-2A与SPOT-7数据油菜最优分类结果对比后,一致性精度和Kappa系数分别为93.3%和0.89。[结论]多时相Sentinel-2A数据可以很好地识别种植结构复杂地区的油菜,加入最佳纹理信息能够提高油菜的识别精度;Sentinel-2A可以广泛应用于小尺度区域作物分布信息的快速提取。     

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。     

基于遥感的西南地区水稻种植信息提取

为探索西南地区水稻种植信息的有效提取方法,以重庆市永川区朱沱镇为例,根据Sentinel-2多光谱影像,结合高分一号(GF-1)影像数据选取样本分布点,构建水稻作物信息随机森林提取模型,同时分析样本地类像元光谱曲线,构建不同地类样本影像像元光谱库,并将随机森林分类结果与传统最大似然法、光谱角及基于时差的光谱角水稻空间种植信息分类结果进行对比及精度分析。结果显示,通过光谱角分类器提取地物精度有限,结合时差特征能够明显提高目标提取精度,而基于水稻样本信息训练构建的光谱角模型提取方法获取水稻种植面积准确率高达90.62%,分类结果总体精度达91.50%,Kappa系数达到0.83,实现了对西南地块破碎地区分散作物种植信息的有效提取,可为西南地形复杂、地块破碎地区农作物信息提取提供一定参考。     

湖南省中稻种植面积遥感监测方法研究

综合考虑大面积水稻种植区耕地地块破碎,种植结构复杂,插花、套种、错季种植现象明显,影像解译、分类难度大等特点,充分利用国产卫星GF-1数据,以湖南省中稻种植为例,通过精确作物识别与混合像元处理,实现像元尺度的中稻识别;结合国土资源土地调查数据,统计中稻的像元数量与丰度(种植面积比)水平,并扣除耕地图斑内的非耕地成份,建立中稻种植面积估算模型,最终得到精确到县级报告单元的种植面积估算结果。结果表明:通过遥感数据估算面积和地面样方调查计算结果的可决系数达到0.869 6,说明遥感监测方法在湖南省中稻种植面积估算中行之有效。GF-1卫星遥感数据的空间分辨率、波段覆盖范围、影像覆盖能力等能满足大面积农作物种植面积监测要求,基于抽样技术的地面调查与遥感影像分类相结合提取作物种植面积信息的方法可用于省级、区域级的粮食种植面积遥感监测。     

农田洪涝灾害信息遥感自动提取方法研究

为提高农田洪涝灾害信息提取效率,探索了有效的遥感影像水体自动提取方法,以2021年7月下旬河南省浚县农田洪涝灾害为研究对象,在灾前、灾中和灾后以Sentinel-2遥感数据归一化水体指数（NDWI）、改进的归一化水体指数（MNDWI）、多波段水体指数（MBWI）和B12波段作为多维特征,采用多维非监督水体自动提取方法提取水体面积。同时利用Canny-Edge-Otsu水体自动提取方法分别对MBWI、MNDWI、NDWI 3种水体指数和GF-3数据的HV极化波段进行阈值分割,提取农田洪涝灾害信息,并对不同数据源和不同方法提取农田洪涝灾害信息的精度进行对比分析。结果表明,多维非监督水体自动提取方法集成了多种水体指数和波段作为多维特征,灾前和灾后水体提取误差分别为6.99%和7.45%,低于Canny-Edge-Otsu水体自动提取方法;MBWI、MNDWI与NDWI 3种水体指数相比,MBWI水体提取误差最小,NDWI提取误差最大,但均易将建筑物和云阴影地区误判为水体;灾后基于GF-3的洪水提取误差为15.57%,高于Sentinel-2影像,但GF-3遥感影像不受云雨天气影响,能够在洪涝...     

Sentinel-2数据县域尺度大豆种植信息提取研究

及时准确地获取农作物种植信息对把握区域农作物生产情况、种植结构调整等具有重大战略意义。大豆是国家重要农作物,在农业生产中占有重要地位。本文以大豆为目标作物,利用Sentinel-2遥感影像数据开展县域尺度大豆种植信息提取研究。以Sentinel-2影像为数据源,利用监督分类的最大似然算法提取县域尺度大豆种植信息,并进行精度验证。利用此种方法获取到2023年黑龙江省海伦市大豆种植信息,种植面积为959.51km²,用户精度为0.938,Kappa系数为0.809,与实际情况高度一致。基于Sentinel-2影像数据的最大似然法监督分类能够应用于县域尺度农作物信息提取,并将其应用到种植结构调整,农作物长势监测及估产等环节中,为制定农业政策、保障粮食安全等提供数据支持。     

川西平原油菜种植区域时空变化分析

[目的]提取四川省粮食生产核心区川西平原油菜种植区域空间分布信息,分析种植区域的空间特征和面积变化,以期为四川省农业政策制定、产业结构进一步调整和优化提供参考.[方法]文章将GF-1、Sentinel-2和Landsat-8全色波段影像和多光谱影像进行融合,分别得到空间分辨率为15 m、10m和15 m的融合图像;利用...     

基于TWDTW的时间序列GF-1 WFV农作物分类

【目的】焉耆盆地是新疆重要的特色农产品生产基地,农作物种植结构较为复杂。利用时间序列的遥感数据对研究区内的农作物进行分类识别,获得不同农作物的空间分布、种植面积等信息,为政府部门制定粮食政策、经济计划提供重要依据。同时探讨时间加权的动态时间弯曲(time weighted dynamic time warping,TWDTW)方法在农作物分类识别中的适用性以及高分一号(GF-1)WFV在农业领域的应用潜力。【方法】以新疆焉耆盆地为研究区域,利用2018年作物生长季的GF-1 WFV时间序列数据集计算归一化植被指数(NDVI),基于TWDTW方法开展农作物分类识别研究。分别采集不同作物的样本点,形成各作物NDVI的标准序列。利用TWDTW相似性匹配算法计算每个待分类像元与不同作物标准序列间的相似度距离,距离值越小则相似性越高,通过对比确定像元的农作物类型,得到最终的分类结果,同时根据时间序列NDVI曲线建立决策树(decision trees,DTs)分类规则,人工设置分类阈值得到分类结果,并与TWDTW方法的结果进行对比分析。【结果】2种方法的分类结果较为一致,辣椒的种植范围最广,小麦主要分布在焉耆盆地北部和西部的农二师二十一团,番茄和甜菜的种植分布较为零星。在种植面积统计中,辣椒的种植面积最大,其后依次为番茄、小麦和甜菜。利用野外样本点对决策树和TWDTW两种方法的分类结果进行精度验证,总体精度分别为89.58%和90.97%,kappa系数为0.804和0.830,TWDTW方法的分类精度相比于决策树法略有提高。【结论】相比于决策树分类方法,TWDTW方法的分类精度略有提高的同时,分类结果客观可靠,而且算法不受地域因素限制,具有较强的灵活性和适用性。基于密集时相的GF-1 WFV数据集,采用TWDTW算法对农作物进行分类,得到较好的分类结果,能够满足农业部门的管理决策需求,该方法在农业领域具有较大的应用和推广价值。     

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。     

集成多源遥感数据与生育期时序光谱特征的水稻种植面积提取

为快速、有效地提取水稻空间分布信息，利用水稻生育期内的光学和雷达影像，依据水稻不同生育时期内的光谱变化规律，提出了简单实用的时序像元频率约束模型（TPFCM）。首先，采用中值合成法分别将Sentinel-2、Landsat-8和Sentinel-1合成为月度数据，将合成后的Sentinel-2和Landsat-8进行融合以减少云阴影对水稻像元的影响，并选取3种融合影像的特征光谱波段计算归一化植被指数（NDVI）、增强植被指数（EVI）和地表水分指数（LSWI），生成月度多维特征成果影像。其次，检索水稻5个生育时期的遥感影像数据，利用随机森林（RF）分类器提取各生育时期的种植面积，并输入TPFCM模型计算水稻生育期内每个水稻像元的频率，最终依据预提取精度、提取面积误差阈值条件控制模型输出最优水稻空间分布信息。结果表明，TPFCM模型输出的水稻提取面积相对误差为-3.83%，与基于RF分类器的单一生育时期的水稻提取面积相对误差相比绝对值减少了3.94百分点，且提取面积与统计参考面积相关性显著（R2=0.97）。     

Landsat8数据与GF-1数据提取铁染蚀变信息的对比分析

分别使用Landsat8数据与GF-1数据提取研究区的蚀变信息,利用波段比值法对2种数据的提取结果进行对比分析。结果表明,虽然Landsat8数据与GF-1数据都能够提取出铁染蚀变信息,然而对一些微弱的铁染蚀变信息,GF-1数据却表现出更佳的提取效果。