遥感技术为海南橡胶建立光谱特征库

中国热带农业科学院橡胶研究所与海南省气象科学研究所联合运用卫星遥感技术共同开展橡胶种植面积遥感调查试点工作取得成果。     

遥感技术在黑龙江省大豆种植面积监测中的应用

利用遥感手段进行作物种植面积监测是国家保障粮食安全的基础性措施之一.以2010年度黑龙江地区大豆种植面积遥感监测为例,利用抽样的方式对遥感监测样区进行面积监测,在抽样样方监测调查的基础上对遥感监测样区的结果进行修正,对比2009年黑龙江地区大豆种植面积监测的结果,得出2010年黑龙江地区大豆种植面积相比2009年减少3...     

2020年柬埔寨橡胶种植面积将达40万hm~2

正柬埔寨农林渔业部估计,柬埔寨橡胶种植面积到2020年将增长到40万hm2,与2011年的21.31万hm2相比增长87%左右。在国际市场上,目前橡胶的需求量不断增加,同时价格也随着涨高。柬埔寨农林渔业部决定扩大橡胶种植面积,评估到2020年扩大橡胶种植面积从2011年的约21万hm2增长到40万hm2。据了解,2011年,全世界天然橡胶产量为1010万t,与2010年的949万t相比增长了6.5%左右,而2011年需求     

基于中、高分辨率遥感影像的县域尺度马铃薯和向日葵种植面积监测

近年来,中、高空间分辨率遥感数据在农作物遥感监测上发挥着重要作用。本研究利用Landsat 8及GF-2遥感数据,基于不同作物的物候、波谱和纹理差异,采用监督分类的方法,对内蒙古自治区呼和浩特市武川县马铃薯和向日葵种植面积进行识别提取。研究结果表明,该方法在县域尺度上能够有效监测识别2种作物的种植面积,且识别精度较高,用户、制图和总体分类精度三者均高达96%以上,Kappa系数为0.935 4,可满足遥感监测作物种植面积的需求,也可为县域尺度非大宗作物的面积监测识别提供理论依据。     

基于GF-1与Landsat8 OLI影像的作物种植结构提取——以新疆阿克苏地区为例

作物种植结构监测和估产是精准农业遥感应用的重点领域,其研究对于指导作物种植结构和制定农业政策具有重要意义。本文以新疆阿克苏地区为研究区,以2016年多时相Landsat8 OLI和GF-1影像为数据源,基于物候信息、时相特征、积温和光谱特征确定农作物识别关键时期和特征参数,构建决策树分类模型,开展作物种植结构监测研究。结果表明:多源与多时相遥感数据可以反映不同农作物的季相特征,研究中所构建的决策树分类模型能够在大区域范围内高精度地实现作物分类,总体精度达83%,Kappa系数为0.77。与统计数据对比,棉花面积精度在85%以上,玉米为81%,小麦为80%以上,水稻达80%以上。因此,利用Landsat 8和GF-1影像在大区域提取农作种植结构是可行的,为今后遥感在农业上的应用提供一个广阔前景。     

基于多时相遥感数据和HSV 变换的越冬前冬小麦面积提取

【目的】冬小麦种植面积的提取对保障粮食安全和估产工作具有重要意义,已有冬小麦面积监测方法存在的所需数据量多、时间滞后等问题亟待解决。【方法】基于入冬前的2017年11月21日(分蘖期)和2017年12月24日Landsat8 OLI影像,将MIR、NIR和RED波段进行HSV变换,并计算地物的NDVI;利用全国土地利用图提取耕地与非耕地两类地物,统计分析两类地物NDVI值、H波段值的关系并设置阈值,初步提取疑似小麦种植区;利用小麦两个时相S值增大的特点准确提取小麦种植区域。【结果】利用多时相遥感数据中NDVI、H和S差别提取的试验区冬小麦种植面积,与地面调查、县区统计年鉴数据有较高的一致性。【结论】HSV阈值划分方法适用于冬小麦种植面积提取,能够提高小麦面积估算的时效性。     

基于遥感抽样的农作物种植面积测量野外调查系统设计与实践

传统农业统计野外调查方式的调查效率、数据质量已经不能满足我国社会经济发展对农业统计调查数据及时精准的要求,基于空间信息技术发展新的农业统计调查方法对提升我国农业统计调查能力具有重要意义。本研究在充分了解基于遥感抽样的农作物种植面积测量业务流程的基础上,设计开发了基于遥感抽样的农作物种植面积测量野外调查系统,将农作物面积测量野外调查的数据组织与管理、数据采集、任务分配、调查进展实时监测等整个业务流程集成为一个数字化系统平台,并基于可移动终端设备实现了野外调查数据采集的核心系统功能。2016年基于遥感抽样的农作物种植面积测量野外调查系统已广泛应用到31个省区和1 100个粮食大县及第三次全国农业普查农作物种植面积遥感测量工作中,实践应用表明该系统可满足农作物面积遥感抽样调查的业务要求,能够显著提升野外调查工作的效率。     

基于面向对象的橡胶分布面积估算研究

海南是最大的天然橡胶种植区域,常规的调查方法费时费力。随着高分辨率遥感影像的应用,为橡胶信息提取提供了可能。以高分辨率QuickBird卫星影像为基础,采用面向对象的信息提取方法,用光谱、形状、纹理等构建特征空间,进行橡胶的分类试验,获取橡胶的种植面积信息,结果显示,基于面向对象方法的提取精度高,用面向对象的分类方法进行橡胶信息的提取是可行的。     

菲律宾天然橡胶业发展计划

根据2006年12月菲律宾国家发展计划书，1961年菲律宾橡胶种植面积为1万公顷，1997年约达9．29万公顷，由于上世纪末橡胶林的大量砍伐，2001年橡胶面积下降到8．01万公顷。之后，橡胶种植面积又开始回升，2002年橡胶种植面积增到8．11万公顷，2005年增至8．2万公顷。菲律宾计划到2016年将橡胶种植面积扩大到100万公顷，使干胶单产从1000千克／公顷增加到2020年的2000千克／公顷。为了控制和提高橡胶产品质量，使橡胶产品质量与国际标准接轨，菲律宾国家标准委员会将对国内橡胶产品标准进行增补。政府还将计划控制天然橡胶原料的出口，通过增强国内天然橡胶加工能力，生产出更多的橡胶制品，从而提高其附加值。政府还将鼓励投资商和生产商开垦新的橡胶园，推广利用新的优良无性系。2007年菲律宾就计划培育新的橡胶无性系苗木1000万株，用于供应2万公顷新胶园的种植需求。据菲律宾SunStar报道，菲律宾农业区域发展办公室将达沃地区的三个省作为进一步扩大橡胶种植业主要地区，预计在东达沃、南达沃、和Compostela流域至少开发橡胶园196．5公顷。菲律宾的橡胶发展计划将为外国投资商、国内生产商和加工商提供商机，并增加就业率。     

赣南柑橘果园面积动态变化分析——以信丰县为例

江西省赣州市是全国最大的柑橘生产地,为详细掌握柑橘果园的面积变化情况以及分析果园产量变化原因,以赣州市信丰县为研究对象,采用Landsat TM/OLI三期遥感影像,综合运用RS和GIS技术对2010—2016年柑橘果园面积变化进行遥感动态监测和分析。研究结果表明:2009年—2016年,信丰县柑橘果园经历了明显的土地利用动态变化,2009—2013年农田、林区、裸地主要转变成果园,2013—2016年则刚好相反;2009年至2016年柑橘果园种植面积呈先增加后减少的变化趋势,2009—2013年果园面积增长了近10.85 km2,2013—2016年果园面积减少了近30.49 km2;黄龙病,年平均气温及人均园地面积是影响柑橘果园面积变化的主要驱动力,其中2013年爆发的黄龙病对柑橘种植的影响尤为显著。研究结果与信丰同期统计年鉴中柑橘种植情况基本一致,能为柑橘果园产量变化做出合理分析,为中短期赣州柑橘产量预测提供科学依据。     

基于多源遥感数据的罗平油菜种植面积提取方法研究

基于GF-1 WFV和Landsat8 OLI遥感数据,采用面向对象的最邻近法和基于像元的最大似然法,提取罗平县油菜种植区域,并基于实地样本点构建混淆矩阵进行精度验证,比较提取的油菜种植面积的相对误差。结果表明：针对2种数据源,2种方法提取效果均较好。通过对比,采用面向对象的分类方法能更好地避免复杂山区混合像元错分及漏分问题,其在总体精度、Kappa系数以及油菜的生产者精度和用户精度等方面,均优于传统基于像元的分类方法,更适用于喀斯特山区的地物信息提取。在相同数据不同方法方面,采用最邻近法提取GF-1 WFV数据,所得油菜种植面积的相对误差仅为0.74%,精度远高于最大似然法提取该数据的相对误差(-7.37%);对于Landsat8 OLI数据,最邻近法提取的面积精度同样高于最大似然法。相同方法不同数据方面,最邻近法更适用于空间分辨率较高的GF-1 WFV数据,而最大似然法更适用于光谱信息更丰富的Landsat8 OLI数据。     

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,...     

一种基于地理信息服务平台的小麦种植面积变化监测方法研究

快速、准确地监测全国粮食主产区小麦种植面积的变化情况,可以为政府有关部门进行农业决策提供信息支持。采用布设地面样方的方法监测小麦种植面积,利用现有的地理信息公共服务平台,结合遥感信息技术,探讨了一种作物面积遥感监测的新方法。通过与农业部小麦种植面积遥感监测成果资料进行对比分析,验证了该方法的准确性和有效性。     

ARMA模型在土地利用需求量预测中的应用——以锦葫沿海地区耕地为例

基于3S技术和Landsat TM遥感影像解译的1990、2000和2010年的锦葫沿海地区土地利用分类图,利用Arcgis计算这三个时期耕地面积,并采用线性插值方法得到1990-2020年间其他年份的耕地面积作为ARMA(p,q)模型预测的样本数据.应用Eviews 6.0软件得出耕地的预测模型为:x(1)=0.999 4 xt-1+εt-0.889 8 εt-(1o),据此预测出锦葫沿海地区2011～2020年的耕地需求量.研究可为土地利用空间模拟的科学性提供支撑.     

基于RS技术的土地利用/覆盖变化分析

本文通过对安徽省萧县1990年、2000年和2010年的三景Landsat TM遥感影像进行分析,结合研究区基本概况研究萧县土地利用/覆盖变化。根据研究目标,确定主要研究内容为:利用ENVI 4.7遥感软件对萧县不同时期的TM影像进行对比分析,解译土地利用/覆盖变化情况等遥感信息,分析并计算出土地利用/覆盖变化数据,将土地利用分为耕地、植被、水体、建设用地、未利用土地等五种类型。采用最大似然法分别对萧县1990年、2000年和2010年的三景Landsat TM遥感影像进行分类,然后进行对比分析,获取土地利用/覆盖变化的空间数据。在此基础上,利用数学统计分析方法,进行土地利用/覆盖变化动态分析。     

土地利用分类中OLI影像合成最佳波段组合研究

为了将Landsat8_OLI遥感影像应用于土地利用分类中,以新疆维吾尔自治区阿拉尔市Landsat8_OLI遥感影像为试验数据,在对试验数据进行光谱特征分析的基础上,采用最佳指数(OIF)法对Landsat8_OLI遥感影像合成最佳波段组合进行了研究。结果表明,Landsat8_OLI数据各波段中,Band5包含的地物信息最丰富;Landsat8_OLI最佳波段组合为OLI457,其结果具有较好的目视效果。     

中国玉米遥感估产区划研究

农作物遥感估产区划是大面积农作物遥感估产研究和实践的基础。根据农作物遥感估产技术的具体要求,结合农作物区划理论,重点考虑春玉米和夏玉米估产,提出了我国玉米遥感估产区划的原则和依据,针对玉米遥感估产中的各项工作,分别作出了全国玉米遥感估产最佳时相、信息源和土地利用结构分类方案,并在此基础上,设计区划指标,把全国分为13个估产区和28个估产亚区。     

基于赤池信息准则和人工神经网络的亚热带森林郁闭度遥感估算

以江西省泰和县为研究区,探讨利用Landsat TM影像进行亚热带森林郁闭度森林遥感估算的可行性。首先,利用赤池信息准则(AIC)筛选了用于建模的遥感变量因子,通过模拟试验确定了估算森林郁闭度的前馈神经网络(BP)模型参数,利用检验样本数据验证了模型结果的可靠性。结果表明,遥感变量因子之间存在着强的相关关系,为了保证所建模型的效果需要剔除部分因子,利用BP神经网络建立的森林郁闭度模型的模拟和拟合精度都优于逐步回归模型,研究区内森林郁闭度较高,有47.8%的森林郁闭度大于0.7,但空间差异明显,西部和东部山区森林郁闭度高于中部丘陵森林的郁闭度。     

基于多时相GF-1WFV 数据的南方丘陵地区甘蔗种植面积提取

南方丘陵地区甘蔗种植具有分散、形状多样等特点,利用中低分辨率遥感数据提取甘蔗种植面积时,数据的有效性和精度都难以满足要求。利用高分辨率GF-1WFV 遥感数据,分析比较甘蔗与其他地物类的光谱特征、纹理特征及植被指数时间变化差异,采用多时相迭代方法构建甘蔗提取特征向量决策树模型。利用该模型提取了广西江州区的甘蔗种植面积,经野外实地调查验证,甘蔗面积提取的用户精度为90.13%,生产精度为88.78%,表明GF-1WFV 数据是复杂地形下提取甘蔗等农作物的潜力数据源,该提取思路可以为在全国范围内不同地区了解甘蔗种植情况,进行甘蔗长势监测和产量估测提供技术参考。