多种光谱指标构建决策树的水稻种植面积提取

合理选取不同光谱指标制定决策树规则,能有效提高决策树分类法提取水稻面积的精度。本研究以江苏省淮安市为例,选取30 m空间分辨率HJ1A和16 m空间分辨率GF1多光谱影像,在对不同地物样点像元光谱特征分析的基础上,选择地物光谱特征明显的GF影像计算NDVI、EVI、DVI和RVI,并提取影像近红外波段反射率,利用上述5种光谱指标确定不同地物分类阈值来对两景影像进行决策树分类,进而获取淮安市水稻面积和分布情况。结果表明,GF影像地物光谱特征较明显,有利于识别不同地物,可用来确定基于多种光谱指标分类的阈值范围。其中,水稻判别条件为NDVI0.70,0.25DVI≤0.45,0.53EVI≤0.80,RVI5.5且0.30ρNIR≤0.46。HJ影像和GF影像提取水稻面积的样本精度分别为87.29%和93.70%,GF影像比HJ影像的水稻面积提取精度提高了6.41个百分点,说明利用多种光谱指标构建决策树分类模型是一种有效提取水稻种植面积的方法。     

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。     

基于不同时相遥感的冬小麦种植面积的提取

卫星遥感技术能够快速、准确、大面积对农作物生长进行监测,多时相遥感监测可克服单时相遥感监测的不足,利于实现对农作物生长变化的动态监测。以江苏省大丰市为研究区域,选用拔节期和抽穗期两景环境(HJ)卫星遥感影像进行不同地物光谱信息识别与种植面积提取研究。首先,在分析两景HJ星影像植被光谱信息的基础上,提取出各自影像的归一化差值植被指数(NDVI)影像,并对两景NDVI影像分别进行加运算和减运算,得到另外两景NDVI合成影像。其次,通过对提取到的四景NDVI影像光谱信息进行比较分析,最终选用植被光谱信息特征较为明显的加运算合成影像进行冬小麦种植面积提取。最后,基于影像不同地物的NDVI阈值划分,并叠加GPS样点信息校正,提取到大丰市冬小麦种植面积数据及其空间分布信息。结果显示,大丰市遥感提取冬小麦种植面积为78 712.13 hm2,精度为92.51%。在该市20个乡镇(或农场)冬小麦种植面积提取精度中,精度大于95%有9个乡镇(或农场),精度在90%至95%之间的有7个乡镇(或农场),仅有4个乡镇(或农场)提取精度在80%至90%之间。说明,利用不同时相遥感合成运算方法得到的合成影像,能明显增强冬小麦光谱信息与其他植被信息特征区别,有利于实现高精度提取冬小麦种植面积的目的。     

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。     

不同遥感数据融合方法在南方水稻面积监测中的应用研究

在南方水稻遥感监测中,单一传感器影像数据已不能满足监测精度的要求,需要将高空间分辨率全色影像与中高空间分辨率多光谱影像进行融合,得到新的高空间分辨率多光谱影像,有利于改善影像识别与分类精度.该文利用江苏省金湖地区HJ-1A卫星30m分辨率多波段影像与ALOS卫星2.5m分辨率全色影像进行水稻监测,采用4种融合方法(Brovey变换、IHS变换、高通滤波和小波变换)对2种影像进行融合处理.随后对各种融合影像结果进行了目视定性和融合评价指标定量说明与评价,结果表明小波变换在空间与光谱信息上具有最佳的融合效果.进一步利用小波变换的融合影像进行水稻识别与面积提取,统计表明融合影像相比HJ-1A多光谱影像,水稻面积估测精度从79.26%提高到91.65%.因此,利用多源遥感数据融合的方法对南方水稻面积进行监测,可显著提高其监测精度.     

HJ-1星水稻生育期长势动态监测研究

利用环境减灾卫星(HJ星)CCD多光谱数据提取水稻种植面积,采用全区、样方2种尺度对水稻生育期间遥感植被指数进行动态监测,分析监测区水稻长势分布状况。利用2009—2011年3年水稻监测结果,结合农情资料,分析水稻生育期NDVI变化规律,为建立水稻生育期定量遥感监测模型奠定基础。     

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。     

HJ卫星遥感在水稻长势分级监测中的应用

利用水稻分蘖期HJ-1A卫星遥感影像,提取江苏省姜堰市水稻种植面积并分析水稻的长势情况。在利用GPS实地取样调查和建立解译标志的基础上,进行HJ-1A卫星影像校正、人机交互式判读解译等操作,并将GPS样点数据校验贯穿到整个分类过程中,信息解译精度在90%以上。最后,利用归一化植被指数(NDVI)反演叶面积指数(LAI),依据LAI数据进行水稻长势分级,制作了姜堰市水稻分蘖期长势分级遥感监测专题图。     

基于作物模型与遥感信息的水稻产量预报研究

将遥感资料(NOAA/AVHRR,Landsat TM)与水稻模拟模型(RCSODS)相结合,建立遥感数值模拟模型,进行水稻遥感估产。利用TM影像对NOAA进行几何精校正和混合像元分解;对NOAA卫星的可见光通道和近红外通道,采用双通道组合运算技术,构造植被指数(NDVI),结合地面样区实测叶面积指数(LAI)资料,建立NDVI与LAI的相关模式,对大面积水稻LAI进行反演,实现水稻长势的遥感实时动态监测。在此基础上,利用NDVI与水稻生物学参数LAI的关系,及时校正水稻生长模拟模型,预报以像元点为空间变化范围的单位面积产量;并对高邮市的水稻进行产量模拟,取得较好的结果。     

基于光谱特征分异的玉米种植面积提取

玉米种植面积的准确获取是进行玉米长势监测和产量估测的前提与基础。在对Landsat-8/OLI影像进行辐射定标、大气校正、几何精校正和裁剪等预处理的基础上,基于典型地物光谱空间差异与物候特征的异同,选取具有代表性的4种植被指数[归一化差值植被指数(NDVI)、差值植被指数(DVI)、比值植被指数(RVI)、绿度植被指数(GVI)]和近红外波段反射率,通过构建植被光谱特征指标阈值对不同地物进行识别和分类,最后获取玉米种植面积。结果表明,利用近红外波段反射率可以将农作物与其他地物区分开来,即当其反射率值大于0.37时,地物为农作物。对不同种类农作物识别时,选择NDVI0.86、DVI0.53、RVI13.00、GVI3 713.60作为分类阈值,可以将玉米与水稻和大豆区分,准确提取到玉米的种植面积。利用样本数据和当地农业部门提供的数据进行面积提取精度验证,总体精度为92.75%,说明基于多光谱特征指标建立分类阈值的方法可以准确提取玉米种植面积,该方法可以为江淮玉米种植区县域玉米种植面积的提取提供参考。