基于全极化SAR数据的玉米后向散射特征分析

以江苏省睢宁县为研究区域,选择2009年7月23日已覆盖该区域的Radarsat-2全极化影像数据,着重分析玉米全化方式后向散射特性,并将玉米生长参数与后向散射系数进行相关分析,建立统计模型,最后利用不同地物后向散射特征的差异,采用决策树分类算法提取玉米种植分布情况.结果显示,玉米叶面积指数和HH极化后向散射系数、HH/HV具有较好的相关性;经过验证,采用决策树分类算法提取玉米种植分布情况,制图总体精度达到84.1%.说明全极化雷达数据能提供更为丰富的地物后向散射信息,是农作物遥感监测的重要数据来源.     

无人机遥感的农作物精细分类研究进展

【目的】农作物精细分类是面积估算、长势监测、产量预测及灾害评估的重要前提和基 础。近年来,无人机低空遥感技术因其操作成本低、空间分辨率高、灵活性强等优势,成为田 块尺度下农作物精细分类的重要工具。【方法】文章系统总结了国内外近10 余年无人机遥感在 农作物分类领域的研究进展,介绍了目前常用的无人机平台和传感器,归纳了农作物分类特征 及算法的使用情况,指出了无人机遥感农作物精细分类研究存在的问题。【结果】当前无人机 遥感农作物精细分类研究存在一些不足之处：（1）无人机遥感监测面积小,无法在较大尺度区 域实现农作物精准监测。（2）适用于无人机遥感的农作物分类特征仍需进一步挖掘,面向高光 谱影像的农作物分类特征及特征组合尚需进一步明确。（3）分类器使用单一,分类算法的普适性 和稳定性不强。【结论】无人机遥感农作物精细分类研究的发展趋势主要包括3 个方面：（1）无人 机遥感影像与星载遥感数据的高效融合,拓宽无人机的监测范围。（2）面向无人机遥感影像 的农作物分类特征提取与优化研究。（3）适合无人机遥感的农作物分类算法改进。     

基于光学与雷达遥感的山地油菜分布提取研究

通过对Sentinel-2光学影像主成分特征波段、植被指数和多时相Sentinel-1 SAR不同极化散射特征波段构建多种地物特征影像集组合,基于支持向量机分类(SVM)算法对重庆市合川区2019年产季冬油菜分布进行识别提取精度分析.结果表明:植被指数可以大幅度提高油菜作物分布提取的制图精度,基于红边波段的植被指数要比传统的近红外波段对改善油菜提取的制图精度更加有效,制图精度提高4.5%;在一定程度上,多时相极化SAR数据VV-VH特征组合可以替代光学影像用于丘陵山地地块破碎地区油菜种植分布信息的提取,油菜制图精度提高15.74%,融合绿熟期油菜作物光学特征和同期SAR散射特征的波段组合因冠层角果含水量增加,油菜作物雷达散射特征加强,油菜制图精度由46.07%提高到66.29%,总体精度提高到60.40%.在光学影像主成分特征与多时相SAR散射特征下,油菜制图精度提高到70.79%,用户精度提高至85.14%,总体精度提高10%左右.在西南多云雾地区,以时间序列SAR数据为主导,光学影像为补充的方法用于西南丘陵山地作物种植信息提取是一种较为可靠的方法,可为我国西南地区农作物信息提取提供参考.     

不同波长极化SAR数据水云模型森林生物量反演对比分析

【目的】水云模型(WCM)是一种采用SAR数据反演森林地上生物量(AGB)应用较为广泛的半经验模型,探索将不同波长、极化方式、极化信息等引入WCM,以期为提高森林AGB反演精度提供科学依据。【方法】本文以X、C、L、P波段多频极化SAR数据为数据源,首先将各波长各极化后向散射系数用于WCM进行森林AGB反演,对比其反演精度;接着采用极化分解分量构建地体散射比参数,并将其引入WCM发展为极化水云模型(PolWCM),同时对比分析其在X、C、L、P波段森林AGB的反演结果。【结果】(1)在X、C、L、P 4个波段中,除X波段外,将HV极化后向散射系数代入WCM进行森林AGB反演,精度均高于基于其他极化通道后向散射系数的反演结果;且长波长(L和P)的反演精度高于短波长(X和C)的反演精度。在L波段,将HV极化后向散射系数代入WCM进行森林AGB反演,R²和RMSE分别为0.46和18.00 t/hm²;P波段HV极化反演结果的R²和RMSE分别为0.43和21.18 t/hm²。(2)将极化信息以地体散射...     

遥感技术的发展现状及在天府粮仓建设中的应用建议

【目的 】促进遥感技术在天府粮仓建设中的应用,助力农业生产高质、高效、可持续发展。【方法 】（1）文章通过文献综述,将遥感技术在农业监测中的研究分为耕地监测、农作物遥感制图、作物长势监测与产量估算。（2）在四川地区复杂应用场景下,具体分析现有遥感技术在区域监测面临的挑战。（3）提出遥感技术助力天府粮仓建设的相关建议。【结果 】遥感技术经过不断发展,建立了成熟的空天地一体化农作物遥感监测技术体系及系列数据产品,在种植结构优化、政策制定、资源有效利用等方面发挥重要作用。然而,在四川地区开展遥感监测仍面临复杂地形、地块破碎、种植制度等挑战。【结论 】为了进一步加强遥感技术在天府粮仓建设中的应用,助力农业高质量发展,提出以下建议：一是加强大模型应用,支持高标准农田建设;二是使用多源遥感数据和深度学习方法,提高景观复杂场景下的遥感制图精度;三是耦合多源遥感数据和各作物农学机理,提高作物长势监测和产量估算能力。     

基于高光谱遥感的农作物分类研究进展

【目的】农作物类型识别是农作物面积、长势监测与产量预测的重要前提。及时、准确地获取农作物类型、空间分布以及种植面积对制定农业政策、促进社会经济发展和保障国家粮食安全具有重要意义。近年来,高光谱遥感凭借光谱分辨率高、光谱信息丰富等优点,已广泛应用于农作物制图中。【方法】文章归纳了高光谱遥感应用于农作物分类的研究进展,总结了国内外农作物分类常用的高光谱数据源,并分析了各种数据源的适用范围。梳理了农作物高光谱遥感分类方法,讨论了各种分类方法的优缺点。【结果】现有农作物高光谱遥感分类研究存在一些不足:(1)机载高光谱影像光谱分辨率高,但影像监测面积小,不适合大区域农作物面积提取研究;(2)星载高光谱影像监测面积较大,但空间分辨率较低,某些农作物面积提取实际应用中精度较低;(3)由于缺乏对农作物高光谱特征的研究,导致分类算法机理性不足,普适性较差。【结论】农作物高光谱遥感分类未来研究方向是:(1)丰富高光谱遥感监测的农作物类型;(2)提高高光谱影像的空间分辨率,实现农作物种植结构复杂、地块破碎地区的农作物分类研究;(3)进一步研究利用高光谱遥感进行农作物分类的机理和多源数据融合的方法。     

基于高空间分辨率卫星影像的新疆阿拉尔市棉花与枣树分类

【目的】 枣树和棉花是新疆地区的两大优势作物。利用高空间分辨率遥感影像对作物进行识别,更加快速、准确地获取枣树和棉花的种植面积及其分布区域,以利于相关部门政策的制定及农作物的精确管理。【方法】 本文以新疆阿拉尔市主要农作物为研究对象,运用基于像素与面向对象的遥感影像分类方法,通过比较光谱角制图（SAM）、支持向量机（SVM）、CART决策树（DTs）、随机森林（RF）这4种机器学习算法在高空间分辨率卫星影像分类中的作物识别精度,探究影像获取时期（2016-05-10、2016-09-07、2016-10-08）及面向对象的信息提取技术对作物分类精度的影响。【结果】 5月份影像（即棉花覆膜期影像）作物分类精度最高,10月份影像次之,9月份影像最差;与基于像素的作物分类方法相比,面向对象的作物分类方法可以使各时期的作物分类总体精度得到一定提高（除SAM之外）,各时期分类精度分别提高了4.83%、7.77%、7.22%,最高分类精度分别为93.52%（2016-05-10）、85.36%（2016-09-07）、88.88%（2016-10-08）,均实现了较好的作物分类效果。【结论】 5月份（棉花覆膜期）影像对棉花和枣树分类效果最好,该时期的棉花被地膜覆盖,且枣树表现出明显的植被光谱特性,两种作物生长早期呈现出差异化的光谱特征,因此棉花和枣树的遥感识别应在作物生长早期进行;面向对象的分类方法可以综合运用光谱、纹理及空间信息,特别是纹理信息的加入,可以取得比基于像素方法更高的分类精度,且提供一种高效提取田块边界的手段,对当地农田信息化管理具有重要应用价值。在棉花和枣树识别过程中,纹理特征的重要性高于光谱和空间特征,红光和绿光波段在所有波段中对棉花和枣树的识别贡献最大。     

协同多源国产高分影像和面向对象方法的南方农作物遥感识别

【目的】中国南方地区云雨频繁且农业景观破碎，是我国农作物遥感监测最具挑战的区域之一。我国自主研发的高分系列卫星具有高时空分辨率和高质量成像的特点。本研究挖掘多源高分系列卫星的时间和空间双重优势，实现多云雨及景观异质区作物精细化识别。【方法】基于国产高空间分辨率高分二号（GF-2）影像表征农田空间几何特征，协同中空间分辨率高分一号（GF-1）和高分六号（GF-6）加密影像观测时间序列，充分表征农作物光谱季相节律。通过构建光谱-时相-空间三维分类特征，基于随机森林进行农作物分类并计算不同特征的重要性。同时，设置不同影像组合和不同分类单元下的多种分类场景，进一步分析不同高分数据协同利用在农作物识别上的表现差异。【结果】基于GF-1、GF-2和GF-6影像和面向对象的农作物分类在湖北省潜江市研究区的总体精度为95.49%,Kappa系数为0.94；在枣阳市的总体精度为93.78%,Kappa系数为0.92。协同GF-2和GF-6进行农作物分类精度优于协同GF-2和GF-1。此外，基于GF-2进行面向对象的农作物分类效果优于面向像元，其中潜江总体精度提升了1.4%，枣阳提升了1.32%。相比GF...     

耦合时序特征的林分类型遥感识别

【目的】结合多源遥感数据进行特征提取,获取最优分类策略并探究时间序列特征在林分类型识别中的重要性,为遥感林分类型识别提供技术途径。【方法】结合Sentinel-2光谱特征和时间序列特征、Sentinel-1雷达后向散射特征和SRTM DEM地形特征在Google Earth Engine中进行各特征变量的提取,构建不同特征组合使用随机森林分类器进行分类并对不同分类结果进行制图输出和精度评价。【结果】（1）使用Sentinel-2时间序列光谱特征、Sentinel-1雷达后向散射特征和SRTM DEM地形特征的方案分类效果最好,总体精度为84.62%,Kappa系数为0.82;(2)在构建的5个不同特征组合方案中,多特征组合的方案分类效果优于单一特征;（3）地形特征、后向散射特征和时间序列特征对于分类结果非常重要,尤其是时间序列特征的加入能大大提升林分类型识别精度。光谱特征中短红外波段B11和B12最重要,时间序列特征中4月份和10月份为最重要的时间节点。【结论】基于多源遥感数据提取的多特征分类方案能够有效进行研究区林分类型识别,地形特征、后向散射特征和Sentinel-2时间序列特征可...     

多源中高分辨率影像协同下时间合成窗口对农作物识别的影响

【背景】中高空间分辨率（≤30 m）影像是在耕地破碎、种植结构复杂的中国南方开展农作物遥感识别研究的重要数据。然而,要克服中高分辨率传感器重访周期较长以及南方多云雨天气的影响,对影像进行时间窗口合成以协同使用多源中高分辨率遥感数据,是获取时空连续农作物制图结果的必要保障。由于不同卫星影像获取的周期不同,且不同农作物物候季相节律存在较大差异,如何选择影像合成时间窗口是农作物准确识别的关键前提。【目的】通过探究影像合成时间窗口对于农作物识别的影响机制,为大尺度复杂农作物种植结构制图提供重要参考依据。【方法】以农作物类型多样且云雨天气频繁的湖北省江汉平原为研究区,通过协同Landsat-8和Sentinel-2A/2B卫星影像,设置7种时间合成窗口（15、20、25、30、40、50和60 d）情景,分别从影像的覆盖度、不同农作物时序光谱特征以及不同农作物分类精度等角度,深入分析影像时间合成窗口对农作物遥感识别的影响。【结果】在影像20 d时间合成窗口的情景下,江汉平原农作物（冬油菜、冬小麦、水稻、稻虾田和其他作物）的总体分类精度最高,为93.13%。对比而言,在影像较短时间合成窗口（如15...