基于Sentinel-2A影像的县域冬小麦种植面积遥感监测

小麦种植面积遥感监测是小麦估产的基本要素,准确而及时地提取不同灌溉类型冬小麦种植面积及其空间分布信息可为冬小麦长势监测以及产量评估提供科学依据。以山西省闻喜县冬小麦为研究对象,以Sentinel-2A影像为基础数据源,选择主成分(PCA)、红边归一化植被指数(RENDVI)、纹理特征等3个特征变量,结合实地调查样本点,采用随机森林算法,提取冬小麦种植面积,并结合数字高程模型(DEM)提取雨养区和灌溉区冬小麦种植面积。结果表明,Sentinel-2A遥感数据适合作为县域尺度冬小麦监测的数据源;主成分分析、纹理特征和RENDVI的引入可以提高单时相遥感影像对县域冬小麦分类的识别能力;随机森林算法和数字高程模型结合可以实现雨养区和灌溉区冬小麦种植面积的提取。     

GEE支持下的河南省冬小麦面积提取及长势监测

【目的】使用遥感技术对2017—2020年河南省冬小麦的空间分布信息进行高精度的提取,然后对2020年冬小麦的长势进行高频度的监测并结合气象条件进行分析。【方法】本文基于谷歌地球引擎（Google Earth Engine,GEE）云平台,对选取的Landsat 8影像数据根据NDVI最大值进行合成,然后进行特征构建,添加地形特征、纹理特征、NDVI以及一个新特征NDVI增幅,使用随机森林分类方法对样本数据按照构建的特征进行训练提取河南省2017—2020年冬小麦的播种面积信息;经过精度验证后对提取的河南省2020年的冬小麦种植区域生成掩膜,对掩膜区域（冬小麦种植区域）结合MODIS高时间分辨率影像数据,使用NDVI同期差值法对2020年2—4月份的冬小麦进行高频度的长势监测。【结果】使用GEE云平台能够对河南省冬小麦种植区域的空间分布信息进行快速制图;使用随机森林方法加入地形特征、纹理特征、NDVI后再加入新特征NDVI增幅,能够有效提高冬小麦的提取精度以及降低与统计数据的相对误差,基于混淆矩阵计算的平均总体分类精度为95.2%、平均kappa系数为0.909、冬小麦的平均分类精度为95.3%,与河南省统计年鉴数据相比,本文方法提取的2017—2019年河南省冬小麦播种面积相对误差均低于3%,河南省冬小麦主要种植区域的冬小麦播种面积的平均相对误差低于6%;使用MODIS影像数据结合NDVI差值模型能够对河南省2020年的冬小麦进行高频度的长势监测,河南省冬小麦在返青初期长势较往年及2019年好,到生育后期大部分区域长势与往年及2019年持平,总体上2020年冬小麦的长势较往年及2019年好。【结论】本文提出的方法能够对河南省冬小麦进行高精度的提取以及高频度的长势监测,且能够为地方政府或者一些农业部门在安排指导农事活动上提供科学依据。     

基于像元二分法的冬小麦植被覆盖度提取模型

【目的】快速准确提取冬小麦返青期植被覆盖度信息。【方法】利用无人机获取田间冬小麦可见光图像,提取图像中4种常见可见光植被指数;在像元二分法原理的基础上,分别构建基于差异植被指数(Visible-band difference vegetation index,VDVI)、过绿指数(Excess green,EXG)、归一化绿蓝差异指数(Normalized green-blue difference index,NGBDI)和归一化绿红差异指数(Normalized green-red difference index,NGRDI)的植被覆盖度提取模型,采用支持向量机(Support vector machine,SVM)监督分类结果作为真值对各模型进行精度验证。【结果】4种模型中,利用VDVI植被覆盖度提取模型获取的植被覆盖度精度最高,提取效果较好。与监督分类结果对比,4种植被覆盖度提取模型的提取误差(EF)分别为3.36%、15.68%、8.74%和15.46%,R2分别为0.946 1、0.934 4、0.695 3和0.746 0,均方根误差(RMSE)分别为0.021 9、0.059 5、0.042 0和0.055 9。【结论】采用可见光植被指数结合像元二分法构建植被覆盖度提取模型实现了冬小麦返青期植被覆盖度准确快速提取,为植被覆盖度提取提供了一种新途径,可为无人机遥感监测提供参考。     

基于遥感图像提取小麦种植分布信息的算法优化研究

为了实现作物种植信息的智能化解析,必须首先实现识别目标位置与范围定位.以2012年鹤壁市浚县拔节期小麦为研究对象,结合获取的SPOT-5卫星遥感图像,对最小距离分类算法和最大似然法在提取小麦种植信息的效果以及运算速度等方面进行了系统比较,并提出了一种基于遥感图像提取作物种植分布信息的优化算法.检验结果表明,优化算法在保证信息提取准确率达95.6%的前提下,处理速度较最大似然法提高45.01%,可用于快速提取作物的种植分布信息.     

用PLS算法由HJ-1A/1B遥感影像估测区域冬小麦理论产量

【目的】作物遥感估产是遥感技术在农业生产中研究与应用的重点领域,能够向大田区域生产提供及时可靠的产量信息,准确地估测作物产量,对于确保国家粮食安全,制定社会发展规划,指导和调控宏观种植业结构调整,提高涉农企业与农民的经营管理水平具有重要意义,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。通过筛选冬小麦理论产量的敏感遥感变量,构建基于国产影像的理论产量遥感估测模型,实现区域冬小麦理论产量遥感估测,为及时了解不同生态区域冬小麦产量丰欠变化趋势提供参考。【方法】以2010年4月26日、2011年4月28日、2012年4月28日和2013年5月2日冬小麦开花期四景HJ-1A/1B影像为遥感数据,提取出13个遥感变量,以江苏省泰兴、姜堰、仪征、兴化、大丰5县作为试验采样区,于各实验区选取具有代表性的样点进行采样,并于室内进行测定,将335个实测的冬小麦理论产量样本按3﹕2比例分成建模集和验证集样本,依据估算残差平方和处于最小值确定模型所需主成分数,将决定系数、均方根误差和相对误差为模型评价参数,利用建模集样本分析了卫星遥感变量与冬小麦理论产量的定量关系,运用偏最小二乘回归算法构建及验证了以理论单产为目标的多变量遥感估产模型,将其算法模型估产效果与线性回归算法和主成分分析算法模型进行比较,并制作了冬小麦理论产量空间等级分布图。【结果】理论产量与所选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极显著的多重相关性;理论产量偏最小二乘回归模型的最佳主成分数为4,且结构加强色素植被指数、归一化植被指数、绿色归一化植被指数和植被衰减指数为理论产量遥感估测的敏感变量;经建模集和验证集评价,理论产量估测模型的决定系数分别为0.79和0.76,均方根误差分别为720.45和928.05 kg·hm^-2,相对误差分别为11.45%和13.92%,且估测精度比线性回归算法分别提高了25%以上和27%以上,比主成分分析算法分别提高了15%以上和16%以上,说明偏最小二乘回归算法模型估测区域理论产量的效果明显好于线性回归和主成分分析算法,且具有较强的应用能力。【结论】该模型应用结果与冬小麦理论产量实际区域分布情况相符合,为提高遥感对区域冬小麦理论产量的估测精度提供了一种有效途径,有利于大面积应用和推广。     

运用PLS算法由HJ-1A/1B遥感影像估测区域冬小麦理论产量

【目的】作物遥感估产是遥感技术在农业生产中研究与应用的重点领域,能够向大田区域生产提供及时可靠的产量信息,准确地估测作物产量,对于确保国家粮食安全,制定社会发展规划,指导和调控宏观种植业结构调整,提高涉农企业与农民的经营管理水平具有重要意义,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。通过筛选冬小麦理论产量的敏感遥感变量,构建基于国产影像的理论产量遥感估测模型,实现区域冬小麦理论产量遥感估测,为及时了解不同生态区域冬小麦产量丰欠变化趋势提供参考。【方法】以2010年4月26日、2011年4月28日、2012年4月28日和2013年5月2日冬小麦开花期四景HJ-1A/1B影像为遥感数据,提取出13个遥感变量,以江苏省泰兴、姜堰、仪征、兴化、大丰5县作为试验采样区,于各实验区选取具有代表性的样点进行采样,并于室内进行测定,将335个实测的冬小麦理论产量样本按3﹕2比例分成建模集和验证集样本,依据估算残差平方和处于最小值确定模型所需主成分数,将决定系数、均方根误差和相对误差为模型评价参数,利用建模集样本分析了卫星遥感变量与冬小麦理论产量的定量关系,运用偏最小二乘回归算法构建及验证了以理论单产为目标的多变量遥感估产模型,将其算法模型估产效果与线性回归算法和主成分分析算法模型进行比较,并制作了冬小麦理论产量空间等级分布图。【结果】理论产量与所选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极显著的多重相关性;理论产量偏最小二乘回归模型的最佳主成分数为4,且结构加强色素植被指数、归一化植被指数、绿色归一化植被指数和植被衰减指数为理论产量遥感估测的敏感变量;经建模集和验证集评价,理论产量估测模型的决定系数分别为0.79和0.76,均方根误差分别为720.45和928.05kg·hm-2,相对误差分别为11.45%和13.92%,且估测精度比线性回归算法分别提高了25%以上和27%以上,比主成分分析算法分别提高了15%以上和16%以上,说明偏最小二乘回归算法模型估测区域理论产量的效果明显好于线性回归和主成分分析算法,且具有较强的应用能力。【结论】该模型应用结果与冬小麦理论产量实际区域分布情况相符合,为提高遥感对区域冬小麦理论产量的估测精度提供了一种有效途径,有利于大面积应用和推广。     

基于Sentinel-2影像的冬小麦种植面积早期提取研究

【目的】 文章旨在探讨基于高分辨率多光谱遥感影像进行冬小麦种植面积早期快速提取、冬小麦空间分布情况快速制图与精度验证的方法,为山东省冬小麦高产、优质种植和农艺肥水的处方决策提供全局性信息。【方法】 （1）对Sentinel-2遥感影像数据进行预处理,然后采用历史种植分布数据自动提取与人工选取相结合方式构建冬小麦识别样本库,将样本分为小麦、林地、水体、建筑和道路及其他作物五大类;（2）采用随机森林算法计算机自动分类与影像人工解译相结合的方式,提取研究区冬小麦种植面积,绘制冬小麦种植空间分布图,并进行精度验证。【结果】 （1）解译得到研究区冬小麦种植面积为54.41万hm²,冬小麦种植面积的总体分布精度为97.05%,kappa系数为0.94,解译效果良好;（2）该文提出的方法可实现冬小麦种植面积高精度提取以及快速制图。【结论】 早期精准掌握冬小麦种植面积及空间分布信息,能够为地方政府和农业部门指导农事活动提供科学依据。     

基于CBERS遥感的冬小麦长势分级监测

应用遥感信息技术,可实时对冬小麦长势进行分级监测预报,便于农业部门及时制定和实施相应的管理措施,达到目标化生产的目的。以江苏省姜堰市为例,进行了基于中巴资源卫星(CBERS-02)遥感的冬小麦拔节期长势分级监测研究。经过计算机分类和人机交互式判读解译,结合GPS样点信息校验,冬小麦面积解译精度在90%以上。利用遥感植被指数反演叶面积指数(LAI)等长势信息,对整个区域的冬小麦长势状况进行分级监测。叠加样点的实测数据校验,监测精度达到85%以上,最终制作区域的冬小麦长势分级专题图,并对各长势状况进行了分析。结果说明,中巴资源卫星影像数据可以满足区域冬小麦长势监测要求,并可在实际生产中进行推广应用。     

冬小麦遥感估产研究进展

本文对冬小麦遥感估产的研究现状及进展进行了分析。内容包括应用的信息源类型、冬小麦产量估测模型的建立、冬小麦面积信息的提取等，并不冬小麦估产有关问题进行了探讨。     

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。     

黄淮海地区旱情遥感监测实践

以我国黄淮海冬小麦主产区为研究地点,以EOS-MODIS数据为主要数据源,针对不同作物生长时期,采用植被供水指数与土壤热惯量两种方法,结合地面观测数据建立以土壤水分为基础的旱情遥感监测指标体系,并对2006-2007年度冬小麦生育期的旱情进行了监测,结果表明,遥感旱情变化趋势与地面监测结果较为一致,进一步说明了植被供水指数与热惯量方法在区域旱情遥感监测中的潜力.     

基于机载多光谱的冬小麦返青期土壤墒情反演

准确快速得获取冬小麦地块的土壤墒情,可为高效利用水资源、实现精准灌溉提供参考。为此,特在江苏省张家港市获取返青期冬小麦种植区的无人机多光谱遥感数据,并同步测定2个深度（10 cm和20 cm）的土壤墒情,通过遥感图像提取光谱反射率,计算归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）和垂直干旱指数（PDI）,进行共线性分析后,分别运用逐步回归法、岭回归法和偏最小二乘法,构建针对不同深度土壤墒情的反演模型,并基于最佳反演模型绘制试验区不同深度土壤的墒情反演图。结果表明,用逐步回归法构建的模型在10、20 cm深度土壤墒情反演中的决定系数分别达到了0.885、0.782,建模精度最优,且针对10 cm深度土壤墒情的反演效果优于20 cm。研究结果可为冬小麦返青期土壤墒情监测方法的选择提供参考。     

基于RS的冬小麦种植面积提取及最佳时相选择

为探求冬小麦种植面积提取的方法,本研究通过多种图像处理方法对TM数据进行处理,结合实地调查和研究区主要种植作物的物候历,利用TM数据提取了冬小麦的种植面积。同时为了提高解译精度,结合GIS进行了两次目视解译过程,消除了分类器分类会出现的多分和漏分现象。结果表明:通过分类后计算混淆矩阵与地面真实感兴趣区(ROI)进行比较,发现Mahalanobis Distance分类法阈值(最大误差距离)为2.9时分类效果最佳。得到2007年研究区域冬小麦遥感监测面积为560 650 hm2,提取精度达到了95.23%。三个地区以临汾地区提取精度最高,而晋中地区最低。因此利用该方法提取冬小麦种植面积是可行的。     

以HJ-CCD影像为基础的冬小麦孕穗期关键苗情参数遥感定量反演

【目的】应用卫星遥感数据可以及时获取大田种植作物“面状”苗情信息,准确反映作物群体苗情状况及其趋势,服务于产量预报和实际生产。进一步深化冬小麦关键期苗情遥感反演机理与方法,为大田种植管理提供及时信息。【方法】结合2011-2013年定点观测试验,以环境减灾卫星HJ-CCD数据为遥感影像源,着重研究样本实验区孕穗期冬小麦关键苗情参数与籽粒品质参数和产量间及其与卫星遥感变量间的定量关系,进一步增强遥感反演的机理性和重演性,与地面实测结果一起建立模型共同分析,提高遥感反演的定量化水平和可信度;以相关性最高为原则,筛选反演孕穗期冬小麦叶面积指数、生物量、SPAD以及叶片含氮量的敏感卫星遥感变量,并以2013年数据为建模样本、2011年和2012年数据为验证样本,分别构建及评价基于HJ-CCD影像遥感变量孕穗期叶面积指数、生物量、SPAD和叶片含氮量监测模型。【结果】冬小麦处于孕穗期,植被衰减指数（PSRI）可作为反演冬小麦叶面积指数、SPAD和叶片含氮量的敏感遥感变量,比值植被指数（RVI）可作为反演冬小麦生物量的敏感遥感变量,所构建的遥感反演模型是可靠的,且精度较高,尤其利用PSRI反演叶片含氮量最可靠。模型的决定系数（R²）分别为0.651、0.585、0.630和0.675,均方根误差（RMSE）分别为1.344、4.62、0.618%和2 804.3 kg·hm^-2。以此为依据,为表征该研究的实际农学意义,对冬小麦不同等级的关键苗情参数进行遥感反演并制图分析,从而量化表达了冬小麦关键苗情参数区域空间分布,不仅有助于制定冬小麦田间补救措施和水肥资源调配方案,而且为农业政策的制订和粮食贸易提供决策依据。【结论】构建的冬小麦孕穗期关键苗情参数遥感反演模型是可行的,为大田生产提供了一种快速、便捷、费用低廉的大面积作物苗情参数提取方法,可支持农业研究者、涉农部门领导和种植管理者获取及时有效的农情信息。     

我国遥感领域研究的可视化分析

以2006—2015年CNKI数据库收录的1 935条有关遥感领域的研究文献为基础数据,借用Cite Space III软件绘制出国内遥感领域研究的可视化图谱,并进行文献可视化分析,旨在定量得出国内在遥感领域的核心研究力量分布,包括研究机构、科研学者,同时通过可视化手段分析国内在该领域的研究热点和前沿发展趋势。结果表明,国内遥感领域的核心研究力量主要集中在中国科学院相关部门与高校,我国在该领域的研究已经从理论过渡到越来越广泛的实际应用中,热点研究话题包括"高光谱遥感""植被指数""冬小麦"等,未来的研究趋势主要是农作物监测、估算模型、灾害监测与灾后评估等。     

基于冠层反射光谱的冬小麦干物质积累量的估测研究

[目的]分析了小麦光谱特征与干物质积累量的相关关系。[方法]通过对冬小麦不同品种的干物质积累量、叶面积等参数和冬小麦冠层光谱反射率、光谱一阶微分和光谱比值植被指数(RVI)的相关分析,确立了冬小麦干物质积累量的敏感波段,并建立了预测模型。[结果]开花期350~700 nm和1 420~1 520 nm冠层光谱反射率和灌浆期350~1 750 nm冠层光谱反射率分别与干物质积累量显著相关;比值植被指数RVI(560,1220)与干物质积累量的相关性较好;确立的冬小麦干物质积累量预测模型为:干物质积累量=-186.94×RVI(560,1220)-2 242.2(R2=0.713 8),说明通过遥感手段监测冬小麦的群体质量是可行的。[结论]该研究为高光谱遥感技术在监测小麦的群体质量的应用提供参考依据。     

LAI无人机多光谱遥感估测及其在盐渍土改良中的应用

【目的】植被产量能综合直观地反映盐渍土改良效果,冬小麦生长旺盛期的叶面积指数（LAI）是植被产量的常用衡量指标。本研究利用无人机多光谱遥感获取冬小麦生长旺盛期的叶面积指数分布数据,对盐渍土改良效果进行客观准确评价,为人们筛选盐渍土改良技术和产品提供科学指导。【方法】以无棣县渤海粮仓滨海盐渍土改良试验区为研究区,基于无人机多光谱遥感数据,利用线性回归分析、偏最小二乘、随机森林和支持向量机等方法,构建拔节期冬小麦LAI反演模型;并利用因子分析法对盐渍土地区抽样地块进行改良效果评价,建立盐渍土改良效果LAI评价模型,基于该评价模型对整个试验区盐渍土改良效果进行评价。【结果】对冬小麦LAI遥感估测而言,并不是分辨率越高越好,而是5×5均值平滑后的光谱数据与一垄小麦叶面积指数的对应最佳。LAI遥感估测模型中,利用支持向量机建立的模型精度最高。改良效果LAI评价模型的预测结果表明,LAI对盐渍土改良效果的预测精度较高,改良效果最优地块的编号为26、27、28、29、30和31,最优改良方法为引黄淤灌和增施有机肥综合改良措施。【结论】无人机遥感可对盐渍土地区拔节期冬小麦的叶面积指数进行准确反演,基于LAI反演结果的盐渍土改良效果评价能够从众多试验小区中定位出最优的改良效果。与传统方法相比,该方法具有成本低廉、精度高等优势,研究结果有广泛推广前景,可以为盐渍土的改良提供重要技术支持。     

基于条件植被温度指数的冬小麦主要生育时期干旱监测效果评价Ⅲ——干旱对冬小麦产量的影响评估

选取关中平原2002—2009年冬小麦越冬后每年3—5月9旬的条件植被温度指数（CVTI）遥感干旱监测结果，基于归一组合赋权法确定的冬小麦越冬后四个主要生育时期干旱对产量影响的最优权重，建立关中平原4市（不包括铜川）冬小麦每年的加权CVTI与单产间的一元线性回归模型，并对冬小麦的单产进行了估算。结果表明，2002—2009年关中平原冬小麦单产在波动中呈上升趋势，中部单产较高，西部次之，东部最低。基于关中平原4市的整体产量估算模型预测西安市部分区县2010年的单产，取得较好的结果，验证了关中平原4市的整体产量估算模型具有较好的精度，能够较准确地反映关中平原干旱对冬小麦产量的影响。