基于无人机和卫星遥感影像的制种玉米田识别纹理特征尺度优选

制种玉米田在高空间分辨率遥感影像上呈现的明显条带状纹理,是有效区分光谱值相近的大田玉米和制种玉米的重要信息.该文在新疆维吾尔自治区奇台县玉米种植区以高空间分辨率的无人机遥感影像为数据源,针对制种玉米识别的纹理特征计算尺度问题,首先采用最近邻内插法对制种玉米和大田玉米样本田块的无人机影像进行重采样,得到不同分辨率的样本;然后用融合Uniform-LBP(local binary pattern)和GLCM(gray level co-occurrence matrix)方法得到提取玉米田块纹理特征合理GLCM参数,其中方向参数为0°、45°、90°和135°这4个方向上的纹理特征值的平均值、距离为5~7像元、灰度级为8;通过多尺度对比分析,得到最适宜区分制种玉米与大田玉米的纹理辨率为0.6~0.9m.最后采用奇台县的0.7m分辨率的Kompsat-3遥感影像进行验证,在多时相EVI(enhanced vegetation index)光谱信息识别玉米的基础上,利用本文确定的纹理分析方法,通过决策树建立规则识别制种玉米,识别精度达90.9%.通过该文的研究,可为高空间分辨率遥感制种玉米田监管提供支撑.     

国产高分一号卫星数据傅里叶变换提取梯田影像可行性分析

在研究国产高分一号卫星数据特点和梯田纹理特征的基础上,以国产高分一号卫星数据为数据源进行傅里叶变换提取梯田影像研究并进行了可行性分析。经过对包含不同地类、不同尺寸区域的提取测试发现,纹理特征不明显的梯田和纹理不均一的非梯田易造成大量漏提和错提,综合分析认为傅里叶变换提取梯田影像算法难以满足工程化生产的需要。     

基于GF-1/WFV数据的冬小麦条锈病遥感监测

条锈病是冬小麦常见病害,利用遥感影像对条锈病病害区域进行准确监测具有重要意义。该文利用GF-1/WFV影像,结合条锈病地面光谱数据分析,采用冬小麦条锈病遥感监测指数(wheat stripe rust index,WSRI)对河南西华县冬小麦条锈病发病范围进行了估测。首先,利用冬小麦NDVI加权指数(weighted NDVI index,WNDVI)获取冬小麦种植区域。其次,利用影像4个波段反射率之和提取不同冬小麦品种的分布范围,值较高的为条锈病高抗品种(郑麦系列),较低的则是条锈病易感品种(矮壮系列)。再次,构建冬小麦条锈病指数(wheat stripe rust index,WSRI),结合地面实地调查的条锈病分布数据,通过设定合理的WSRI指数划分阈值,提取条锈病染病区域并进行精度验证。结果表明,研究区内小麦条锈病空间分布识别的总体精度在84.0%以上,具有区域监测应用的潜力。该方法简单,可操作性强,表明宽波段GF-1影像结合WSRI指数的技术,是一种比较可行的小麦条锈病遥感监测方案。     

基于无人机遥感影像的育种玉米垄数统计监测

为准确、快速的获取区域范围内的育种玉米垄数信息,该研究充分利用无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)超低空遥感监测技术,通过提取UAV影像的超绿特征和Hough变换方法提取育种玉米的垄数。研究区为金色农华种业科技股份有限公司崖城育种基地,基地内存在正处于苗期、拔节期和成熟期的玉米试验地块,使用的数据源为利用固定翼瑞士e Bee Ag精细农业用无人机获取的超低空可见光影像。研究过程中,首先计算UAV影像的超绿特征,并进行二值优化与形态学开启运算处理,以分离玉米植株与土壤背景信息,采用3种尺寸的窗口搜索并检测用于垄数提取的定位点;然后,用影像分割投影法提取玉米垄线的中心点,减小后续处理的计算量;最后,对已经提取的直线特征不明显的无人机影像中垄线中心点进行Hough变换,以提取玉米垄数。精度评价结果为:采用3种搜索窗口,苗期地块内的43垄玉米的提取精度分别为97.67%、95.35%、88.37%;拔节期地块内的74垄玉米的提取精度分别为100.00%、100.00%、58.11%;成熟期地块内的44垄玉米的提取精度分别为95.45%、90.91%、88.64%。该研究所提出的基于影像分割投影法和Hough变换可以正确提取不同生育期的玉米垄数,其中以拔节期的玉米垄数提取精度最高,此时的玉米植株在UAV影像上可以识别且又尚未封垄,是提取种植垄数的最佳时相;对于定位点检测,与玉米种植的垄间间隔相近的窗口尺寸(1?15或者1?25)是垄数监测的最佳尺寸。     

基于GF-2数据结合多纹理特征的塑料大棚识别

塑料大棚在全球范围的大量使用带来经济效益,同时也引发了很多环境问题,及时准确的塑料大棚空间分布信息是农业生产和土壤治理决策的重要依据。塑料大棚的使用改变了土壤表面的光谱特性和空间结构,塑料薄膜材质的特殊性,使其反射光谱具有强烈的方向性和不确定性,因而仅依靠地物反射光谱特征难以准确识别塑料大棚。本文以GF-2影像作为单一数据源,针对塑料大棚特有的空间分布细节信息,分析不同纹理提取算法对塑料大棚识别的适用性。结果表明:1)纹理能有效提高基于遥感影像的塑料大棚识别精度;2)使用单一纹理算法识别不同空间分布结构塑料大棚的分类方案中,采用LBP (local binary pattern)纹理算法的塑料大棚识别精度均优于GLCM (gray-level co-occurrence matrix)、PSI (pixel shape index)纹理算法,其中研究区A基于LBP纹理特征的塑料大棚识别总体精度为96.85%,Kappa系数为0.95,研究区B的总体识别精度为95.58%,Kappa系数为0.94;3)本文使用3种不同的纹理特征组合分类方案,均能提高塑料大棚的识别精度,但不同纹理特征组合算法运用到空间结构差异较大的2个区域时表现不同。加入GLCM的纹理特征组合能提高分布范围较大且聚集度高的塑料大棚识别精度(研究区A塑料大棚斑块平均面积为3.39 hm2,聚集度指数为80.64),对于塑料大棚使用面积小且分布破碎的区域识别精度提升效果不明显(研究区B塑料大棚斑块平均面积为1.37hm2,聚集度指数为72.98)。本试验结果中研究区A的地物光谱特征、NDVI和3种纹理特征组合的大棚识别精度最高,总体识别精度和Kappa系数分别达到了98.13%和0.97,研究区B的地物光谱特征、NDVI、PSI和LBP纹理特征组合识别精度最高(总体精度为96.13%,Kappa系数为0.95)。基于影像对象的多纹理特征能够实现塑料大棚的精细识别,该方法对塑料大棚空间分布精确制图具有重要意义。     

中高分辨率遥感协同反演冬小麦覆盖度

为了开展高精度、高时空分辨率的植被覆盖度(fraction vegetation cover,FVC)监测,该文以华北地区冬小麦地为研究对象,采用4期高分一号卫星多光谱(GF1-PMS)、多光谱宽幅(GF1-WFV)与环境一号卫星多光谱(HJ1-CCD)3种传感器同期影像数据集,基于像元二分法模型,研究多源中高分辨率遥感影像协同估算FVC方法.以基于高空间分辨率GF1-PMS影像反演的FVC作为检验数据,对单源直接获取法、多源全生育期法、多源分期法3种反演模型进行了分析比较.研究结果表明:HJ1-CCD、GF1-WFV数据与GF1-PMS数据的FVC直接反演结果具有较高的一致性,但在冬小麦的初期生长阶段,受卫星观测角度效应的影响,GF1-WFV与HJ1-CCD的FVC结果偏高,偏差随冬小麦的成熟封垄而逐渐减弱;多源分期法的时空反演得到的FVC精度最高,GF1-WFV的决定系数为0.984,均方根误差为0.030;HJ1-CCD的决定系数为0.978,均方根误差为0.034;而在缺少GF1-PMS匹配数据时,可通过多源全生育期法提高GF1-WFV与HJ1-CCD数据的反演精度,GF1-WFV的决定系数为0.964,均方根误差为0.044;HJ1-CCD的决定系数为0.950,均方根误差为0.052.通过多传感器的联合反演获取时间序列的高精度的FVC数据,可为研究植被生长状况及生态环境动态变化提供数据基础.     

GF-1 PMS1与ZY-3 MUX传感器NDVI数据的对比分析

中国民用对地观测卫星在近10 a得到迅速发展,2012年和2013年相继发射的ZY-3和GF-1遥感卫星已成为中国现阶段主要应用的高分影像卫星,但二者对地观测能力是否相同并不清楚。因此,基于2对同日过空的GF-1 PMS1和ZY-3 MUX影像对,利用归一化植被指数NDVI对二者的植被观测能力进行对比。结果表明,GF-1 PMS1和ZY-3 MUX的植被观测能力虽然很接近,但也存在一定的差异。主要表现在ZY-3 MUX植被指数NDVI的信息量和信号总体强于GF-1PMS1,后者的低估幅度为可达-3%;但随着NDVI的增强,GF-1 PMS1的低估会逐渐减少,在NDVI的高值区甚至可超过ZY-3 MUX。由于二者之间存在差异,因此它们如要应用于同一项目,建议要进行数据转换,以确保结果的准确对比。分析表明,这2种传感器数据之间的差异是二者在光谱响应函数、空间分辨率以及定标精度等方面的差异引起的。     

基于多进制小波变换及多维纹理特征的遥感影像融合方法

探讨了基于多进制小波变换与多维纹理特征融合相结合的遥感影像融合方法。在融合过程中,首先对高分辨率全色影像和多光谱影像进行多进制小波分解,再联合提取局部方差、局部梯度、局部能量和局部信息熵4维纹理特征,将高分辨率影像的高频分量分别与多光谱影像的高频分量以多维纹理特征进行多判据联合方法融合,形成新的高频分量,然后与多光谱影像的低频分量进行多进制小波逆变换,最后经 RGB合成为彩色影像。试验选取淮南矿区SPOT 10 m与TM 30 m空间分辨率影像,从目视判读（定性评价）、地物光谱曲线分析、定量评价指标三方面对融合方法进行了评价。结果表明,该方法既保留了原影像的光谱信息,同时也改善了影像的清晰度和分辨率,利用融合后的影像进行矿区土地利用变化监测,效果明显提高。     

基于多时相GF-6遥感影像的水稻种植面积提取

为获取高精度水稻种植面积提取方法和分析红边信息在作物识别能力上的优越性,该研究选取辽宁省盘锦市为研究区域,利用2020年水稻关键物候期的多时相高分6号宽幅相机（GF-6 WFV）遥感影像,构建归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）、归一化水体指数（Normalized Difference Water Index,NDWI）、比值植被指数（Ratio Vegetation Index,RVI）和归一化差异红边1指数（Normalized Difference Red-Edge 1 Index,NDRE1）,根据各地物类型进行时序分析,在获得水稻面积粗提取结果的基础上对其他地类进行掩膜,准确提取水稻种植面积。对2020年盘锦市水稻提取结果进行精度分析,结果表明,基于实测数据进行精度验证的总体精度为94.44%,基于目视解译数据进行精度验证的总体精度和Kappa系数分别为95.60%和0.91。根据目视解译数据对有无红边波段参与的水稻提取结果进行对比分析可知,红边波段的引入使总体分类精度、水稻制图精度和Kappa系数分别提高了3.20个百分点、6.00个百分点和0.06。该研究证明红边波段可以有效降低作物的错分、漏分情况,对水稻精准估产和丰富农作物遥感监测方法具有重要作用,显示出国产红边卫星数据在作物分类、面积提取方面具有巨大应用潜力。     

基于多源遥感影像的喀斯特地貌景观解译及格局研究

喀斯特景观解译一直是我国遥感影像解译工作的重要内容之一。由于喀斯特地貌本身的复杂性以及其生长环境的相似性,喀斯特地貌解译难度较大。从地理学与景观生态学视角出发,选用高分一号卫星影像和TM影像,辅以DEM和等高线数据,汇总和建立了喀斯特地貌景观分类体系和解译标志,通过目视解译完成喀斯特地貌解译。最后运用GIS和Fragstats软件等技术手段分析了喀斯特景观格局。结果表明:国产高分一号影像数据分辨率较高,因而能够比较准确地辨别不同喀斯特地貌形态,其解译精度优于Landsat TM影像,在地貌解译工作中完全可以用高分一号卫星数据替代TM影像数据;马山喀斯特景观受人类活动影响较小,景观破碎度低,自然性、多样性、异质性、整体性较强,有利于喀斯特景观保护;峰丛是马山县优势景观类型。     

基于GF-1卫星数据的农作物种植面积遥感抽样调查方法

GF-1号卫星是中国2013年4月26日发射的一颗高分辨率遥感卫星,为解决该新型卫星数据在农作物对地抽样遥感调查中的应用技术方法问题,该文针对GF-1号卫星数据的特点,研究了基于GF-1号卫星16m WFV传感器和2m/8m PMS传感器卫星数据的农作物种植面积遥感抽样调查方法。根据研究区物候历,选择农作物识别关键期的16m WFV传感器数据进行多时相农作物种植面积的中分辨率遥感提取;在中分辨率农作物面积遥感分类图基础上,计算研究区域的MORAN I指数,确定格网抽样单元的大小,进行多目标农作物的MPPS(multivariate probability proportional to size)抽样;对抽样单元采用2m/8 m PMS传感器卫星数据进行高分辨率农作物面积制图;最后根据MPPS抽样方法进行总体农作物种植面积的推断,并计算CV值,评价抽样精度。以江苏省东台市为研究区对GF-1号卫星数据进行了应用研究。研究结果表明,GF-1号卫星数据完全可以应用于县级农作物种植面积的提取,农作物种植面积提取精度优于90%。     

基于作物生长模型和遥感数据同化的区域玉米产量估算

为了将遥感观测到的玉米生长期间作物冠层方向反射波谱的时间序列变化信息用于区域玉米产量估算,该文将时间序列中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS)数据和高空间分辨率LandsatTM遥感观测数据相结合,以叶面积指数(LAI)作为耦合作物生长模型(crop environment resource synthesis-Maize,CERES-Maize)和植被冠层反射率模型(scattering by arbitrarily inclined leaves,SAIL)的关键参数,提出了将耦合模型与时间序列遥感观测数据同化进行区域玉米产量估算的方案。该文选择吉林省榆树市为研究区,采用MODIS和LandsatTM2种尺度数据集,利用SCE-UA(shuffled complex evolution method developed at the University of Arizona)算法分别进行玉米产量同化估产研究,得到玉米单产空间分布的估计结果,结合遥感估算的种植面积求算榆树市玉米总产量。结果表明,与玉米统计总产量相比,2007、2008和2009年遥感数据同化估算的总产量误差分别为9.15%、14.99%和8.97%;与仅利用CERES-Maize模型模拟得到的产量误差相比,3a间遥感估算总产量的误差分别减小了7.49%、1.21%和5.23%,且采用MODIS和TM遥感数据估算的玉米产量表现了其空间差异性。利用榆树市3a间玉米产量的明显差异,分析了时序遥感数据对作物长势和产量变化信息的表达能力,同年份内时序归一化差值植被指数越大,对应的玉米产量越高;年际间遥感观测反射率的差异通过数据同化方法能够反映年际间玉米产量差的变化。该文提出的玉米估产方案为将来进一步结合多源遥感数据、植被冠层反射率模型与作物生长模型进行区域玉米估产研究提供了参考。     

协同多时相国产GF-1和GF-6卫星影像的艾草遥感识别

艾叶具有巨大的食用和医用价值,近些年艾草种植面积在中国南方地区显著增加。掌握艾草空间分布信息对于区域作物种植结构调整、艾草产业布局优化具有重要现实意义。该研究以中国艾草主要生产地--湖北省蕲春县为例,探讨国产高分1号（GF-1）和高分6号（GF-6）卫星影像识别艾草的潜力。本文首先基于高分影像构建了20个光谱特征,然后采用随机森林分类器进行分类,最后分析了红边指数对识别艾草的贡献度。为了评估协同GF-1和GF-6影像识别艾草的潜力,研究还比较了不同影像组合情景识别艾草的精度。结果表明,协同GF-1和GF-6影像提取的蕲春县艾草的用户精度是92.73%,制图精度是88.74%,均显著高于基于单一GF-1或GF-6影像识别艾草的精度。各乡镇艾草遥感制图面积和统计面积拟合的相关性系数R2达到0.7,表明研究结果能够准确反映艾草的种植面积和空间分布。基于随机森林的重要性得分排名前50的特征中,红边波段以及红边植被指数的数量占比达54%,其中6月23日GF-6影像的红边波段I贡献度得分最高,是识别艾草的最优光谱特征。GF-6的另一新增的紫波段相较于其他传统波段,也对于区分艾草和其他作物做出了重要贡献。5月上旬和9月上旬分别为艾草第一茬和第二茬叶片快速繁殖生长阶段,是艾草的最佳识别时期,6月下旬和9月下旬也是区分艾草和其他作物的关键时期。研究表明,GF-6 WFV影像的新增波段以及基于红边波段构建的植被指数能够有效提高作物识别的准确性,协同GF-1和GF-6影像通过提高影像时间信息,能较好捕获作物的关键物候特征,从而提高作物识别精度。该研究为充分发挥多源国产高分卫星协同利用优势提供了典型应用示范,呈现的作物识别方法不仅适用于艾草,也适用于其他区域和其他农作物。     

Spatial estimation of surface soil texture using remote sensing data

Understanding the spatial distribution and variability of soil texture is essential for land use planning and other activities related to agricultural management and environmental protection. This study was conducted to evaluate Landsat Enhanced Thematic Mapper (ETM) remote sensing data as auxiliary variables for spatial estimation of surface soil texture using a limited number of soil samples taken from a site located in the city of PingduShandong ProvinceChina. Three methods of evaluating variability in surface soil texture were evaluated: (1) multiple stepwise regression (MSR) based on the relationship between surface soil sandsilt and clay contents and remote sensing data; (2) kriging of surface soil sandsilt and clay contents; (3) cokriging with remote sensing data. Correlation analysis showed that surface soil sandsilt and clay contents were significantly correlated with Landsat ETM digital number (DN) of six bands (Bands 1–5 and Band 7)and the DN of Band 7 explained most of the variability in soil sandsilt and clay contents. The DN of Band 7 was selected as auxiliary data for the estimation of surface soil texture. The cross-validation results indicated that both MSR and kriged estimates had low reliability due to the variations in landscape and the low-density sampling in the study area. Cokriging with remote sensing data significantly improves estimates of surface soil texture compared with MSR and kriging.     

基于遥感光谱的干旱区土地退化评价体系构建

干旱区土地退化(荒漠化)作为全球面临生态环境挑战之一,对粮食安全、环境质量和区域自然资源管理至关重要。土地退化本质是人与自然因素协同作用下土地利用/覆被类型、数量、结构以及功能的改变而引起的生态服务价值降低,核心是土壤和植被的退化。一方面,人与自然共同作用下的土地利用覆被可以表征土地退化状态,另一方面植被-土壤生境时间序列相互作用过程进一步辅助土地退化过程诊断。因此,该文首先从覆被结构、退化类型和退化程度3个层次建立干旱区土地退化状态评价体系。其次,采用GF-1/WFV时间序列遥感影像,基于多端元光谱混合分解模型建立土地利用/覆被精细分类量化表征下垫面质量属性,并进一步利用植被-生境组分互动特征参数进行功能量化,综合评价民勤2015年退化类型和退化程度。最后,结合地面立地景观照片以及采样点实测数据,对土地退化状态评价结果进行绝对定标和交叉验证。结果表明:遥感评价识别土地退化类型和程度的能力分别为87.5%和78.7%。对于民勤旱地系统,沙化过程、沙-盐化过程是主要的土地退化过程,轻度沙化、中度沙化为主导退化程度。该方法为宽波段遥感国产高分1号卫星在旱地系统土地退化状态信息提取和深入应用提供科学依据和实证研究。     

遥感订正作物种植结构数据对提高灌区SWAT模型精度的影响

为确保灌区水文过程与营养物流失过程模拟更接近于真实过程,进一步提高模拟精度,该研究综合考虑作物种植结构空间位置的准确性与作物种植结构数据的精度2个因素,利用GF-1 16 m遥感影像对耕地作物进行分类提取,并对土地利用类型图进行修正,从而分析比较作物种植结构空间位置的订正与作物种植结构数据精度的提高分别对SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型模拟精度的影响。结果表明：作物种植结构空间位置的订正或作物种植结构数据精度的提高均可提高径流和硝态氮模拟效率。经作物种植结构空间位置的订正和数据精度的提高可使得模型在径流模拟中,率定期和验证期决定系数R2分别达到了0.76和0.82,效率系数分别达到了0.69和0.79,相对误差分别降低至3.50%和-0.30%;在硝态氮模拟中,率定期和验证期决定系数R2分别达到了0.70和0.63,效率系数分别达到了0.55和0.53,相对误差分别降低至10.06%和6.42%。综合订正作物种植结构空间位置和提高作物种植结构数据精度可有效提高SWAT模型在灌区的模拟精度。     

基于GF-1影像的沿淮地区冬季耕地撂荒遥感调查应用

耕地作为一种稀缺资源对国家和农民来说都具有极其重要的意义,但随着市场经济的深入和农村经济的发展,农村耕地撂荒现象时有发生,撂荒耕地必然导致土地资源浪费,影响到中国粮食安全和农民增收,也不利于农村经济社会稳定发展。沿淮地区是安徽省乃至全国重要的商品粮生产基地,但近年来冬季撂荒情况日益严重。该文拟选取安徽省霍邱县,利用2015、2016、2017三年冬小麦生长期内的GF-1卫星16 m多光谱影像,提取霍邱县冬季作物种植的空间分布和面积,通过多年数据对比,来分析霍邱县近年冬季耕地撂荒情况。结果显示:2015、2016、2017三个年度冬小麦种植面积分别为937.72,821.79,608.91km~2。参照2015年度冬小麦种植情况,2016年度冬季撂荒面积115.93 km~2、占比12.36%,2017年度冬季撂荒面积328.81 km~2、占比35.06%。结合实地调研分析,霍邱县近年来冬季撂荒面积不断增大的的主要原因有农田排灌等水利设施不足、稻茬麦效益低、外出务工等。而2017年度撂荒面积明显增加的直接原因是冬小麦播种期间,出现连续阴雨异常天气,低洼地区田间积水严重,致使冬小麦无法播种,被动撂荒。该文的研究可以为沿淮地区冬季撂荒遥感调查提供技术参考。     

基于多源遥感数据的艾比湖流域盐土SWAT模型参数修正

在SWAT(soil and water assessment tool)模型模拟地表分量过程中,常默认土壤剖面电导率(electrical conductivity,EC)值为0或0.1,将其应用于土壤盐渍化程度较高的流域时,不符合下垫面实际情况。为确保水文模拟逼近真实地表模拟过程,进一步提高模拟精度,该文利用GF-1号卫星16 m分辨率多光谱遥感影像结合分类回归树法反演艾比湖流域区域尺度0~100 cm土壤剖面电导率,模拟值与实测值均方根最大值误差为4.81 dS/m,相对误差最大值为15.17%。模拟值用于修正EC值,结果表明:EC值修正后的SWAT模型土壤水分模拟值,较修正前模拟值精度提高23.84个百分点。该方法在实现SWAT模型参数本地化的同时,有效提高了土壤水分模拟精度,可为土壤盐渍化区域水文模拟提供参考。