赤峰市沙地遥感影像的判读

<正> 为了尽快地查清我市沙地的分布面积,准确地预报沙地的地理相关位置,本文应用卫星遥感影像对赤峰市的科尔沁沙地、浑善达克(小腾格里)沙地的分布状况进行了判读。 一、沙地遥感解译基础 卫星遥感影像是对地面特征的综合的宏观反映,为地学相关分析及大面积地理环境的研究提供了十分有利的条件;卫星遥感影像的极丰富的信息量为沙地遥感影像判读提供了丰富的信息源;卫星遥感影像的连续性和周期性特点有利于系统地研究沙地的生态环境,加之由卫星遥感所获取的地面物体信息,不受地面景     

农业干旱遥感监测指标及其适应性评价方法研究进展

在利用遥感数据进行长时间、大范围农业干旱遥感监测过程中,如何针对不同区域、不同作物生长阶段选取最合适的监测指标,对于及时、准确地评估干旱对作物生长的影响,实现合理水资源调度和有效抗旱减灾决策都具有重要意义。该文以遥感监测农业干旱的适应性为论述主线,对常用的农业干旱遥感监测指标及其适应性评价方法,从4个方面进行了系统归纳总结:1)国内外农业干旱监测适用的遥感卫星数据源;2)监测农业干旱适用的光谱敏感波段;3)农业干旱遥感监测指标自身的适用性与局限性;4)农业干旱遥感监测指标适应性的评价方法。在此基础上,指出今后在农业干旱遥感监测指标及其区域适应性研究中,需综合考虑作物与其生长环境之间的关系;增加光谱信息,降低遥感数据获取过程中的信噪比;选择农业干旱遥感监测指标适宜的时空尺度;重点解决部分植被覆盖时,如何选择合适的监测指标;加强高光谱技术在精细农业干旱遥感监测指标反演中的研究;进一步在机理上发掘监测指标自身的敏感性和适应性等6个方面的问题及发展趋势。     

皖浙闽赣丘陵山地植被遥感知识库的建立与应用

 应用遥感数据解译地表植被覆盖情况,从而进一步评价土壤侵蚀现状。采用人工调查与遥感判读相结合的方法,建立地表植被覆盖度的遥感识别样本知识库。通过建立知识库,并使用GPS对其加以检查、更新,提高了样本的广泛性与精确度,从而提高了土壤侵蚀动态遥感监测的精度与速度,并使遥感影像的植被判读具有一定的系统性。     

农作物遥感监测业务管理系统设计与实现

随着农作物遥感业务的不断延伸和农业生产管理对遥感监测需求的不断提高,业务运行管理效率问题日益凸显。该文通过对农作物遥感监测业务管理流程进行了系统化梳理与调整,设计开发了"农作物遥感业务管理系统"。该系统利用地理信息系统(geographic information system,GIS)、数据库技术和网络技术,科学设计了数据库系统,提升了业务系统承载能力;实现农作物遥感业务工作影像数据入库管理、查询、任务分发、上报、审核、归档的完整业务流程;建立业务跟踪管理机制,实现作物监测业务的流程化和可视化,有效提高了运行管理效率。     

Design and implementation of business management system for crop remote sensing monitoring

随着农作物遥感业务的不断延伸和农业生产管理对遥感监测需求的不断提高,业务运行管理效率问题日益凸显。该文通过对农作物遥感监测业务管理流程进行了系统化梳理与调整,设计开发了"农作物遥感业务管理系统"。该系统利用地理信息系统（geographic information system,GIS）、数据库技术和网络技术,科学设计了数据库系统,提升了业务系统承载能力;实现农作物遥感业务工作影像数据入库管理、查询、任务分发、上报、审核、归档的完整业务流程;建立业务跟踪管理机制,实现作物监测业务的流程化和可视化,有效提高了运行管理效率。     

土壤光学遥感研究进展

土壤是一个时空连续的变异体,传统土壤参数测定与监测方法难以揭示土壤的时空间异质性规律;土壤光学遥感可以实现土壤主要参数的快速、宏观测定。本文综合评述了土壤不同理化参数(有机质、土壤水分、矿物组成、土壤质地、土壤结皮)在光学波段的光谱特征与遥感反演,光学遥感在土壤分类与制图方面的应用;分析了土壤线的各种影响因素(外部因素及相关土壤理化参数),以及土壤线对植被指数定量监测植被状况的重要性;归纳了土壤光学遥感存在问题与发展趋势。     

基于地块特征基元与多时相遥感数据的冬小麦播种面积快速提取

冬小麦播种面积监测是农情遥感的重要研究内容之一,及时、准确地获取冬小麦的播种面积对冬小麦产量估算具有重要的意义。该文在面向对象技术的支持下,首先利用融合的高空间分辨率SPOT5遥感影像提取农田地块专题层信息;然后在专题层控制下对多时相的ETM+遥感数据统一尺度分割,得到不同时相遥感影像相同形状的地块特征基元;通过光谱特征规则集构建不同时相的冬小麦信息提取模型,实现对各个时期冬小麦播种田块对象的提取;最后通过交叉验证,确定最终的冬小麦播种面积。结果表明,该方法能够快速获得冬小麦播种面积,总体精度达到90%以上,基本上能够满足农情遥感监测的需求,为冬小麦种植面积遥感快速监测提供了一种可行的方法。     

河南省生产建设项目遥感监管实践

遥感监管工作,已成为防控人为水土流失的关键一环。河南省积极践行党中央及水利部有关指示精神,切实推进人为水土流失遥感监管,卫星遥感、无人机、移动终端等信息化监管手段在生产建设项目现场检查、自主验收核查中得到广泛应用,水土保持监督管理效能和水平得到了进一步提升,为实现生产建设项目水土保持信息化监管奠定了基础。主要做法是:精心组织,务求实效;落实经费,保障有力;强化督导,加强服务。     

作物生长模型与定量遥感参数结合研究进展与展望

作物生长模型与定量遥感参数的结合,不仅满足前者实现区域应用的需求,也有助于提高后者的反演精度,在生态、农业、资源调查与全球气候变化等研究上意义重大。该文从作物生长模型空间应用拓展的角度,对国内外主流作物生长模型、定量遥感参数以及两者结合的参数与方法进行了概述,分析了典型作物生长模型的主要模拟过程及其驱动、初始化、输出等参数,总结了当前定量遥感正反演结果可为作物生长模型区域应用提供的参数数据;建立了作物生长模型模拟过程与定量遥感参数的对应关系,对比分析了作物生长模型与定量遥感参数的不同结合方式。基于以上内容,对作物生长模型面应用的限制因素及其与定量遥感参数的关系、作物生长模型面应用时参数尺度效应的影响、作物生长模型与定量遥感参数耦合方法的发展3个方面展开了讨论,以期为作物生长模型与定量遥感参数开展更好的结合研究提供参考。     

基于遥感与多变量概率抽样调查的作物种植面积测量

针对传统抽样调查工作中调查基础资料时效性不高和野外调查工作量较大等问题,该文提出了一种遥感与MPPS(multivariate probability proportional to size)抽样调查相结合的农作物种植面积测量方法。利用第2次农业普查数据进行抽样框的编制;利用时序中分辨率遥感数据进行农作物种植面积的分类;在中分辨率遥感分类图的基础上进行MPPS抽样;采用高空间分辨率遥感数据对抽选样本进行面向对象的分类;根据MPPS抽样方法进行总体农作物种植面积的推断;计算CV值,评价抽样精度,以国家统计局公布数据为标准进行总体面积精度评价。以辽宁省北镇市为研究区对该方法进行了测试。结果显示,该方法能够有效的提取县级农作物种植面积,农作物种植面积提取精度优于92%。     

新疆棉花遥感监测识别区域的划分

对新疆棉花遥感监测识别区域进行划分,其目的是为新疆棉花监测运行系统中的样点布设、遥感信息获取和处理、遥感最佳时相的选择、作物识别和面积估测等提供科学依据.以遥感监测区划的原则、依据和指标为指导,以新疆遥感图像数据库、地理基础与专题图空间数据库、统计数据库为研究资料,结合农作物物候历、地面光谱与实地调查进行分析研究,做出了新疆三大棉区的遥感信息源区的划分、最佳时相区的划分与棉花遥感识别区的划分.区划结果表明:新疆三大棉区均定为陆地资源卫星信息源区;新疆三大棉区除吐鲁番地区6月上、中旬为棉花识别的次佳时相期,8月下旬为最佳时相期外,其他棉区棉花遥感识别最佳时相均为9月,次佳时相也均为6月;并在此基础上,把新疆三大棉区划分为6种棉花遥感识别区,即主棉区、重棉区、次重棉区、次棉区、零星棉区与无棉区.     

基于遥感技术监测作物收获指数(HI)的可行性分析

鉴于作物收获指数(HI)在遥感定量监测作物单产研究中的重要性,本文通过分析作物HI的形成机制和总结目前相关的遥感技术应用情况,探讨了利用遥感技术估算HI的可行性,认为结合遥感信息的时空特点,可以对HI的形成过程进行动态监测,进而建模估算最终的HI。通过分析,文中将遥感估算HI方法归纳为三类:(1)通过高时间分辨率的遥感数据对作物的整个生长过程进行监测,然后基于作物生长过程的遥感监测实现HI实时估算;(2)通过遥感技术手段获取影响HI形成的因素,然后基于环境影响因子的遥感监测进行HI的估算;(3)随着雷达、激光雷达数据获取和测量精度的提高,将可能基于作物结构参数的遥感监测来反演HI。并且分析了不同遥感数据的自身特点及其用于监测HI的缺陷和不足之处,指出遥感数据源的多元化趋势和新型传感器的出现必将推动遥感估算HI模型的改进和估算精度的提高;鉴于遥感信息的优势主要体现在空间差异化,认为遥感估算HI的结果验证应该以像元尺度为主,结合其他数据(区域统计数据等)对比分析为辅。     

四川省土地利用/覆被变化数据库建立与应用研究

运用RS,GIS和GPS技术,以2005年中巴资源卫星(CBERS-02)遥感影像为信息源,2000年TM遥感影像解译的数据为基础,对2005年遥感影像进行动态变化解译,修改2000年数据库;手持GPS接收机,在野外对解译成果进行验证,更新数据库,最终建成2000-2005年土地利用/覆被变化本底数据库;最后对四川省土地利用/覆被变化信息进行分析,并为四川省生态环境下一步研究指明了方向.     

NOAA/AVHRR冬小麦苗情长势遥感动态监测技术研究

<正> 本文结合河南省7000余万亩冬小麦生产实际,经过近5年的探索,深入研究了冬小麦光谱反射特性及NOAA气象卫星AVHRR遥感绿度解译规律,“绿度值”的构成及其与小麦农学参数间的关系;冬小麦苗情长势农学指标及其与气象条件的统计关系;冬小麦苗情长势宏观遥感动态监测绿度指标模型。实际证明,利用卫星遥感资料,对大面积冬小麦苗情长势进行跟踪监测,具有宏观、客观、科学、经济的特点。它对领导指挥小麦生产,进行高效管理,趋利避害,夺取好收成有着重要意义。同时,它也进一步开发了气象卫星遥感在农业领域的应用潜力。     

遥感数据和作物模型集成方法与应用前景

为了促进遥感数据和作物模型集成这一新方法在农业领域中更广泛的应用,在分析遥感数据和作物模型农业应用中各自优缺点的基础上,阐明二者结合的必要性,并介绍了遥感数据和作物模型的3种集成方式.回顾了遥感数据和作物模型同化的研究进展,并重点分析了遥感数据和作物模型结合在农作物产量预测、品质遥感预报、精准施肥管理决策、精准灌溉决策等领域的应用潜力,最后指出了当前遥感数据和作物模型结合中存在遥感定量化、参数集和驱动数据的获取、最优化算法选择和改进、作物模型的完善和订正等问题,有望随着遥感数据源的丰富、定量遥感和作物模型的发展、以及同化理论的进一步完善得到解决.     

基于多光谱遥感的耕地等别识别评价因素研究

为了判断应用遥感技术进行耕地质量识别的可行性,该文以多光谱遥感影像为数据源,采用遥感技术提取耕地质量影响因素,进行耕地质量遥感识别评价。通过建立反演模型和实地验证,有机质含量、地形坡度与表层土壤质地可以利用遥感影像有效获取;灌溉和排水因素理论上可以通过遥感影像识别,但资料获取较困难,可通过专题图和影像解译相结合的方法获取;剖面构型、障碍层次和土壤酸碱度等因素通过遥感识别的准确度较低。以自然等指数作为遥感识别评价成果,利用已有农用地分等成果对其进行验证,结果表明,在误差范围[7%,7%]内二者具有高度一致性,因此基于多光谱遥感进行耕地质量识别评价具有一定的可行性。该研究可为耕地等别评价因素识别、耕地质量评价和动态监测提供参考。     

基于MODIS的河南省遥感干旱监测研究

基于遥感的大面积干旱监测发挥着重要作用,但多种不同的遥感干旱指数在不同区域的空间适应性研究相对较少。利用MODIS数据分别计算归一化植被指数、距平植被指数、植被状态指数和温度状态指数等,并结合传统气象干旱指数分析近10a来河南省的干旱情况。结果表明,2000—2009年有6a发生了不同程度的干旱,其中豫北和豫西地区的干旱程度严重,遥感干旱监测的结果与气象干旱指数基本一致;分析了河南省不同区域和时段内基于遥感的干旱指数与气象干旱指数的相关性,总结出4种基于遥感的干旱指数在时空格局中的适用性,为干旱监测提供技术支持。     

运用PLS算法由HJ-1A/1B遥感影像估测区域小麦实际单产

为进一步提高遥感估产精度,显示国产影像在农业估产中的应用效果。该研究以2010-2013年HJ-1A/1B影像为遥感数据,分析了卫星遥感变量与小麦实际单产的定量关系,运用偏最小二乘回归算法构建及验证了以实际单产为目标的多变量遥感估产模型,并制作了小麦实际单产空间等级分布图。研究表明:实际单产与所选用的大多数遥感变量间关系密切,且多数遥感变量两两间具有严重的多重相关关系;实际单产偏最小二乘回归模型的最佳主成分为5,且植被衰减指数、绿色归一化植被指数、调整土壤亮度的植被指数、比值植被指数和归一化植被指数为实际单产遥感估测的敏感变量;建模集和验证集实际单产估测模型的决定系数分别为0.74和0.70,均方根误差分别为754.05和748.20 kg/hm2,相对误差分别为11.5%和8.88%,且估测精度比线性回归算法分别提高20%以上和40%以上,比主成分分析算法分别提高18%以上和30%以上,说明偏最小二乘回归算法模型估测区域实际单产的效果要明显好于线性回归和主成分分析算法,该模型应用结果与小麦实际单产区域分布情况相符合,为提高区域小麦实际单产的遥感估测精度提供了一种途径。     

基于遥感抽样的国家尺度农作物面积统计方法评估

国外从20世纪70年代已将遥感用于农业统计,中国从起步至今也有20多年的历史。遥感以其准确、及时、客观的优势推动了农业统计的进步,但对于遥感统计的精度评估一直不甚明确,影响了遥感监测的可信度和遥感技术优势的充分发挥。该文首先分析了目前国内外农业遥感统计的主要方法及其评估方式,针对中国大尺度农作物面积遥感统计方法的实际,采用多种指标对其进行评估,目的是对遥感统计调查的准确度予以明确的定义和计算。采用亚米级差分GPS采样获取足量样本的方法,对L andsat TM提取的水稻面积进行验证,基于原始的误差矩阵计算得出生产者精度为89.53%,用户精度为95.37%,总体精度为87.02%,地面实测数据和图像解译结果的相关系数为0.96;引入误差指标σ来直接反映分类结果较真值的总体误差,当σ〉0时,遥感解译结果较实际偏小,反之偏大,计算得到水稻遥感解译面积的σ值平均为0.084。     

改进CGAN网络的光学遥感图像云去除方法

农业生产中使用的光学遥感图像在采集过程中时常受到云层的影响,导致获取到的图像清晰度低,影响地物信息的判读和后续的使用。针对这一问题,提出一种基于改进条件生成对抗网络(ConditionalGenerativeAdversarial Net-work,CGAN)的光学遥感图像去云方法。首先,在原始CGAN的生成器中引入空间池化层,通过增加网络的多尺度特征学习能力以提高生成图像的细节信息;其次,在改进CGAN网络中加入回归损失使生成图像与真实图像更加接近,进一步提高生成效果。在光学遥感图像数据集上的试验结果表明:相比原始CGAN,改进CGAN生成的无云光学遥感图像更接近真实无云光学遥感图像,与原始CGAN相比,改进CGAN在薄云和厚云光学遥感图像上的峰值信噪比(Peak Signal-to-NoiseRatio,PSNR)分别提升了1.64和1.05dB,结构相似性(StructuralSIMilarity,SSIM)分别提升了0.03和0.04。同时,相较于传统的去云方法和深度学习的Pix2Pix方法,该方法在光学遥感图像去云和保真上均取得了更好的效果。研究结果证明了改进的CGAN方法实现光学遥感图像去云的可行性,可为农用光学遥感图像的处理提供方法借鉴。