基于变化向量分析的玉米收获期遥感监测

现有的作物收获期遥感监测的基本思路是利用NDVI曲线形态变化与作物形态的显著变化之间的响应关系,推测作物的收获期,并且仅对整个区域的平均收获期进行监测。该研究引进变化向量分析理论,以兖州市夏玉米为研究对象,以2009年覆盖研究区玉米收获季的三期环境小卫星B星座CCD（HJ-CCD）影像的NDVI信息为主要数据源,研究多时相NDVI的变化大小和变化过程与收获期的关系,进而构建基于变化向量分析的玉米收获期遥感监测模型,对研究区内玉米种植地块的收获期进行实时监测。通过野外实测样本对兖州玉米收获期遥感监测结果进行精度验证,精度可达89.65%,玉米收获期在空间呈南至北的分布,与兖州农业局提供的玉米收获期空间分布信息基本一致。研究表明,变化向量分析方法通过定量分析收获季节内NDVI的变化过程,有效地反映出玉米收获规律,为作物收获期遥感监测提供了一种新的研究思路。     

华北平原冬小麦面积遥感提取及时空变化研究

多年作物种植面积的时空变化可以反映种植结构的调整结果,并可用于进行驱动力分析。为解决连续遥感监测作物种植面积变化过程中,不同的训练样本或分类规则不能较好地反映作物种植面积时空格局变化的问题,本文首先根据研究区(华北平原)农业气象观测站提供的主要农作物物候观测资料获得主要农作物典型物候期特征,结合HANTS滤波后的NDVI时间序列数据提取不同地物类型的NDVI时序曲线,引入复种指数,探讨了CART算法在提取华北平原冬小麦种植面积的可行性,最后提取了2000—2013年华北平原冬小麦种植面积,并参考市级的农业统计数据进行精度评价。经检验,近13年的遥感监测种植面积与农业统计面积相关系数达到0.94(置信水平为95%),且各市13年面积一致性小于40%的概率仅为15%。利用遥感监测多年冬小麦空间分布信息获得其空间种植概率,能较好地反映研究区冬小麦的主要种植区,该方法可为大范围、连续年份冬小麦种植面积时空格局的遥感监测提供参考。     

基于HJ时间序列数据的农作物种植面积估算

通过对长时间序列遥感影像的波谱变化特征分析,可以有效地进行农作物种类识别与信息提取,提高农作物种植面积的遥感监测精度。中空间分辨率多光谱遥感影像适合于中国大范围大宗农作物面积监测,也是能够提供稳定时间序列遥感数据源之一。该研究以河北省衡水市为研究区域,采用2011年10月3日-2012年10月24日期间,16景30 m空间分辨率的HJ-1A/B卫星CCD(电荷耦合元件,charge-coupled device)影像月度NDVI(归一化植被指数,normalized difference vegetation index)时间序列数据,针对冬小麦、夏玉米、春玉米、棉花、花生和大豆等主要作物类型,在全生育期波谱特征曲线分析基础上,提取主要作物类型的曲线特征,采用基于NDVI阈值的决策分类技术,进行了农作物种植面积遥感识别,以15个规则的2 km×2 km的地面实测GPS(全球定位系统,global positioning system)样方进行了精度验证。考虑到大豆和花生2种作物的NDVI时间序列特征相似性较高,将这2种作物合并为一类进行分类,并命名为小宗作物。结果表明,冬小麦、夏玉米、春玉米、棉花和小宗作物等5类目标可以有效识别,分类总体精度达到90.9%,制图精度分别为94.7%、94.7%、82.4%、86.9%和81.2%,其他未分类类别精度为85.9%。利用中高分辨率遥感时间序列卫星影像,在大宗农作物时间序列的变化规律分析基础上,可以准确地提取大宗农作物种植面积,在农作物面积资源调查中具有较大的应用潜力。     

基于决策树和混合像元分解的江苏省冬小麦种植面积提取

归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列曲线能提供作物生长动态变化信息,将其应用于农作物种植面积提取具有一定优势。该文以江苏省为研究区域,采用2013年1月1日-2014年12月19日46景250 m空间分辨率的MODIS-NDVI时间序列数据、2014年4月23日的MOD09A1反射率影像及Landsat数据,开展冬小麦种植面积的遥感识别,首先利用MODIS数据建立作物的归一化植被指数时间序列曲线,再采用Savitzky-Golay滤波方法对NDVI时间序列数据进行重构,并基于农作物物候历、种植结构和种植模式等信息,提取研究区域典型地物物候生长期的关键值,在分析冬小麦、林地、水稻物候期(生长期开始时间、生长期结束时间、生长期幅度、生长期长度及生长期的NDVI最大值)变化趋势的基础上,综合比较分析不同地物平滑重构后的NDVI时间序列曲线特征,界定作物种类,确定训练规则,利用快速、高效的决策树方法,通过多阈值限定进行分类,初步提取冬小麦的空间分布范围;但是由于存在混合像元,阈值范围的设定会影响冬小麦种植面积的提取精度,针对此类问题,运用地表反射率影像数据提取冬小麦端元波谱曲线,结合线性光谱混合模型进行混合像元分解,进而根据冬小麦丰度比例精确提取冬小麦种植面积;最后利用统计数据和空间分辨率较高的Landsat TM 8影像数据对提取结果进行县域级验证。精度评价结果表明,研究区域的冬小麦种植面积提取精度达到90%,能够较准确地反映研究区域冬小麦的分布情况,表明运用中高分辨率遥感时间序列影像数据可以准确提取作物种植面积,为农作物种植面积信息提取提供参考。     

基于SPOT/VGT NDVI的大区域农作物空间分布

随着遥感技术在农业上的广泛应用,及时准确掌握小区域农作物长势和分布的方法相对成熟,但对于省级以上的大区域而言,进行作物遥感测量涉及数据、耗费时间和经费等问题,而中国的农业普查制度又存在时效性的问题。以江苏省为研究区,利用SPOT/VGT NDVI长时间序列数据作为农作物分布研究的底图,分别与研究区农业普查数据和野外调查样方数据进行农作物空间分布的统计回归分析和对比,结果表明：对于大区域而言,SPOT/VGT NDVI长时间序列数据对农业作物生长期特征监测有较好地反应,其逐旬的时间分辨率可以弥补空间分辨率的不足,可有效地对农作物长势进行动态监测;农业普查数据、野外调查样方与SPOT/VGT NDVI时间序列分类结果结合进行回归分析,基本可以满足空间分布情况的调查研究,相对于遥感分类法和传统抽样调查等方式,该方法可以高效率低成本地掌握大区域农作物空间分布情况。     

多时相归一化植被指数NDVI的时空特征提取与作物长势模型设计

目前国内外对作物长势遥感监测研究主要集中在发展具体指标及其定量化,忽略了作物长势的时空特征。作物长势是一个时空变化的过程,同一时相的作物长势在空间地域上和同一空间地域的作物在不同时相上存在差异。因此,时空特征的提取是进行大尺度作物长势监测的基础。该文讨论多时相归一化植被指数NDVI时空特征提取并反映为相关的特征参数,并讨论了作物长势监测模型的建立     

基于LAI时间序列重构数据的冬小麦物候监测

农作物物候信息对农作物长势监测和估产具有重要意义。该文以河北省中南部冬小麦为研究对象,以叶面积指数(LAI,leaf area index)为同化量,采用重采样粒子滤波算法同化WOFOST(world food studies)作物生长模型和遥感观测LAI,重构LAI时间序列数据,基于重构数据提取冬小麦返青期、抽穗期和成熟期等关键物候期。重构结果表明,重构的LAI具有良好的时间连续性和空间连续性,可减缓WOFOST作物模型LAI变化剧烈程度,峰值出现时间与遥感LAI曲线基本同步,且可一定程度上解决遥感观测LAI数值整体偏低和数据缺失的问题。物候期监测结果表明,在空间分布上与冬小麦实际生长状况基本相符,时间上也较为合理,但因在返青期存在LAI高初始值、成熟期存在LAI下限不确定性等问题致使在具体日期存在偏差。     

基于MODIS时序植被指数的陕西植被季相变化分析

分析了MODIS在植被生长变化监测中的优势,讨论了省级MODIS植被指数序列的建立方法。根据陕西主要植被覆盖类型,在风沙草原区、农作物区、林区共选取了5个样本县,利用2004-2005年MODIS-NDVI序列数据,通过提取NDVI曲线特征参数,结合地面气象观测资料,总结上述植被类型的季相变化特征,提出了关中农作物的物候变化规律和长势评价指标,探索了利用遥感手段对陕西省植被进行宏观、动态监测的方法。结果表明:风沙草原区植被对降水的依赖性很强,林区植被与温度的相关性较好,对降水的响应不明显。时序NDVI曲线是农作物生长的动态迹线,结合农作物的物候节律,可实时监测其生长状况并进行量化评价分析。     

基于低空无人机遥感的冬小麦覆盖度变化监测

无人机遥感作为卫星遥感的有益补充,具有高时效、高分辨率、低成本、低损耗、低风险及可重复等优点。为了利用无人机遥感系统进行快速机动地监测大面积农作物覆盖度变化,更好地服务和指导农业生产,该文设计了一套以低空无人直升机为平台的多光谱载荷观测系统,并以冬小麦为研究对象,对冬小麦生长过程中的5个主要生育期进行监测,提出一种从时间序列影像的植被指数直方图曲线中获取植被指数阈值的方法,并利用植被指数阈值法提取研究区域内冬小麦覆盖度时序变化曲线,分析了空间尺度对提取植被覆盖度的影响。研究结果表明,利用低空无人机遥感监测冬小麦覆盖度变化的方法可行,分析结果可靠,在大面积农作物覆盖度的测量有很好的应用前景。     

基于环境减灾卫星时序归一化植被指数的冬小麦产量估测

依托国产环境减灾卫星构建作物归一化植被指数(NDVI)时序曲线,不但能提供与MODIS-NDVI、AVHRR-NDVI几乎相当的作物生长动态变化信息,还能提供更高分辨率的空间信息,将其应用于作物估产应更有优势。该研究以地处鲁西北平原的山东省禹城市为研究区,探讨基于环境减灾卫星影像构建冬小麦NDVI时序曲线,基于曲线特征参数,开展遥感估产的可行性。结果表明,可依赖环境减灾卫星遥感影像,重建冬小麦NDVI时序曲线,求算其生长季最大NDVI、返青期NDVI、生长季累积NDVI、营养生长期NDVI的变化速率、生殖生长期NDVI的变化速率等特征参数,建立可靠的估产模型。所建模型的建模决定系数为0.87,相对误差为5.02%;交叉检验决定系数为0.78,相对误差为6.87%。该研究可为基于遥感的作物估产提供参考。     

NDVI时序相似性对冬小麦种植面积总量控制的制图精度影响

遥感技术获取的区域作物面积与作物面积统计数据间常常存在不一致的问题,这在一定程度上影响了作物分布遥感制图信息的应用。为获得与作物面积统计数据一致的高精度作物分布遥感制图信息,该研究以河北省衡水市武邑县为研究区,以时序Sentinel-2遥感影像生成的归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)为研究数据,将冬小麦面积目视解译数据作为遥感提取的区域冬小麦面积总量参考,提出基于复合型混合演化算法(Shuffled Complex Evolution-University of Arizona, SCE-UA)和区域作物种植面积总量控制的NDVI时序相似性阈值优化冬小麦分布制图方法,并进行精度验证。在此基础上,进一步开展不同生育阶段NDVI时序相似性及其相似性组合的冬小麦分布提取精度对比研究。结果表明,利用全生育期NDVI时序相似性获得的冬小麦分布制图结果总量精度达99.99%以上,总体精度达98.08%,Kappa系数为0.96,可以保证遥感提取的区域冬小麦面积与冬小麦种植面积总量控制参考间的高度一致性且能获得较高的作物遥感识别精度。从不同生育阶段NDVI时序相似性及其相似性组合的冬小麦分布提取结果可知,利用出苗期-分蘖期、返青期-拔节期的NDVI时序可获得高精度冬小麦分布提取结果,而利用抽穗期-成熟期的NDVI时序数据提取冬小麦结果则精度较低,且综合不同生育阶段NDVI时序数据有利于冬小麦制图精度的提高。该研究可为高精度冬小麦分布提取和制图技术及其方案优化提供一定参考依据,也可为遥感数据和作物面积统计数据融合的大范围农作物分布遥感制图及统计数据空间化提供一定技术方法参考和思路借鉴。     

基于像元物候曲线匹配的生长季内河北省冬小麦空间分布识别

及时、准确的农作物空间分布信息是进行作物长势监测、灾害评估与产量估计的基础。传统方法一般在作物收获期前后进行作物的识别，时间上滞后，难以满足农业生产的应用，时空泛化能力差，模型复用程度低。该研究以历史知识为支撑，提出冬小麦像元匹配模型（Pixel-matched Model，PMM）进行冬小麦空间分布提取，旨在生长季内实现冬小麦空间分布的快速提取。研究结果表明，PMM能充分利用作物物候特征变化，排除冬小麦种植物候空间异质性的影响，能够在播种后2个月内实现冬小麦的准确提取，总体精度达到了95.49%，F1分数为0.83，且不随物候曲线的延伸而大幅提高精度。与传统参考曲线模型（Reference Curve Model，RCM）相比，PMM在消除区域内冬小麦生长物候差异方面具有优势，可在年际间实现冬小麦的准确识别，具有较强的时间泛化能力，能够实现冬小麦的自动化识别。     

基于NDVI加权指数的冬小麦种植面积遥感监测

该文针对农业信息服务中冬小麦种植面积调查业务的现状与需求,提出了一种基于NDVI（normal difference vegetation index）时间序列的冬小麦NDVI加权指数（WNDVI,weighted NDVI index）影像算法,可在训练样本、验证样本选择的基础上实现冬小麦面积的自动提取,并以河北省安平县及周边地区2013－2014年度冬小麦面积提取为例,采用GF-1/WFV（wide field view）数据进行了算法实现。算法的主要思路是在时序影像基础上,通过冬小麦NDVI加权指数影像的构建,扩大冬小麦地类与其他地类的差异,结合自适应的阈值获取方法,区分冬小麦地类,获取冬小麦作物面积。算法包括冬小麦时间序列影像的获取、基于网格的样本点设置、构建冬小麦 NDVI 加权指数影像、迭代确定冬小麦NDVI加权指数提取阈值、精度验证这5个部分。影像的获取根据冬小麦的生长时间确定,保证每月1景GF-1/WFV无云影像,并进行预处理及NDVI计算;同时将研究区划分为一定数量的网格,每个网格再等分为2×2个子网格,根据目视解译、专家知识、实地调查等方法,确定左上网格中心点及右下网格中心点的地物类型。统计该期所有左上网格点冬小麦及其他地物的NDVI均值,冬小麦NDVI大于其他地物的将该期影像的权值设置为1,否则设置为?1,将所有时相NDVI影像进行加权平均,即可获取冬小麦NDVI加权指数影像。获取冬小麦NDVI加权指数影像后,还需设置合适的阈值提取冬小麦。该文选用右下网格点目视解译分类结果作为阈值提取依据,具体方法是将冬小麦指数从小到大按照一定间隔划分,作为冬小麦 NDVI 加权指数提取阈值,将各阈值二值法运用,与右下网格点的冬小麦提取的目视解译结果对比,精度最高的就是最优冬小麦 NDVI 加权指数分割阈值。在所有网格中,以初始识别获取的冬小麦面积为准,等概率选择10个样方作为精度验证样方进行验证。精度验证结果表明分类总体精度达到94.4%,Kappa系数达0.88。该文通过构建冬小麦NDVI加权指数,将比较复杂的多个参数转换为一个参数,并且农学意义明确,相比传统的NDVI时序影像进行冬小麦面积的提取,具有自动化程度高、面积提取精度高、分类结果稳定的特点,已经在全国农作物面积遥感监测业务中进行了应用。     

基于GF-1影像NDVI年度间相关分析的冬小麦面积变化监测

为实现区域冬小麦种植面积变化的快速监测,减少监测难度,提高监测效率和精度,该文提出一种基于年际NDVI相关关系的监测方法(relationship analysis of normal difference vegetation index,rNDVI)。选择河北省黄骅市、孟村县、海兴县3个县市为研究区,基于2014年4月14日、2017年4月26日两个时期的GF-1/WFV数据,基于rNDVI方法,通过将样本点两年度的NDVI值构建二维空间,采用最小二乘法拟合的方法获得不变地物点的上下包络线方程,进而得到冬小麦变化区域的监测阈值,提取冬小麦种植增加和减少区域,实现对研究区域的变化监测。结果表明,采用rNDVI算法总体精度分别为90.60%,Kappa系数为0.84,相比传统的先最大似然分类后再提取冬小麦种植变化区域的方法,总体精度与Kappa系数分别提高了6.6个百分点和16.7%。对冬小麦增加区域、冬小麦减少区域的变化监测结果进行分析,发现基于rNDVI的变化监测方法可以有效提高裸地、线状道路、破碎的冬小麦地块等区域的变化识别能力,提高监测精度。同时分别利用2014年3月1日和2017年3月12日、2014年5月17日与2017年5月20日两对GF-1/WFV数据进行基于rNDVI的冬小麦变化区域监测,结果表明3月份的监测精度较低,主要是由于3月份冬小麦长势尚不明显,5月份与4月份的总体精度相近,主要是由于5月份冬小麦NDVI已较高,易于识别。上述研究结果表明,基于rNDVI的冬小麦变化快速监测方法可以有效监测区域冬小麦种植面积的变化情况,算法简单高效,且能够在种植结构相对单一的冬小麦分布区域保持较高精度,能够满足农情遥感监测信息快速获取的需要。     

基于MODISNDVI多年时序数据的农作物种植识别

为了获取陕西省农作物种植模式和类型分布信息,实现对于多年农作物长势分析及精确的估产和耕地生产力的估算,该文以2003-2012年的MOD09Q1时间序列遥感数据集为数据源,以陕西省主要农作物冬小麦、夏玉米、春玉米、水稻和油菜为研究对象,利用Savitzky-Golay滤波方法重建NDVI长时间序列数据集,充分利用农作物的物候信息,构建农作物年际间动态阈值方法,实现了农作物种植模式和类型的识别。通过对混合像元进行分解,更精确地提取农作物种植面积信息。利用空间和定量2种方式对农作物类型识别结果进行分析验证,空间对比分析得到分类的总体精度和Kappa系数为88.18%和59.64%,定量对比分析得到分类的总体一致性为87.56%。研究结果表明,结合物候信息与时间序列数据利用该文的分类方法可以有效的识别大尺度农作物信息。     

基于GF-1/WFVNDVI时间序列数据的作物分类

归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列已广泛应用于植被信息提取研究,然而目前NDVI时间序列的研究主要集中于中低分辨率遥感影像,从而影响了植被信息提取的精度。随着中国高分专项首颗卫星高分一号(GF-1)的发射,为高分辨率NDVI时间序列的构建提供了可能。该文尝试利用GF-1卫星16 m宽覆盖(wide field of view,WFV)影像,构建16 m分辨率NDVI时间序列,以河北省唐山市南部区域为研究区,开展作物分类研究。该文采用覆盖作物完整生长期的GF-1数据构建NDVI时间序列,避免了利用自然年(1-12月)数据构建NDVI时间序列的不足,有助于作物信息的提取。通过分析样地的NDVI时序曲线,发现GF-1/WFV NDVI时间序列能够清晰地区分不同作物的物候差异,捕捉作物特有的生长特性,而且能够识别研究区当年的作物种植模式。该文分别采用最大似然法、马氏距离、最小距离、神经网络分类、支持向量机(support vector machine,SVM)等分类方法,基于GF-1/WFV NDVI时间序列对研究区作物进行分类,研究结果表明SVM分类方法总体精度最高,达到96.33%。同时该文还采用时间序列谐波分析法(harmonic analysis of time series,HANTS)对NDVI时间序列进行了平滑处理,结果表明处理后的NDVI时间序列能更好地描述作物的物候特性,作物分类精度得到进一步提高。