融合多源时空数据的冬小麦产量预测模型研究

为提高大尺度冬小麦产量预测精度,以2005—2019年河南省遥感数据、气象数据、土壤含水率等多源时空数据为特征变量,分析其与小麦单产的相关性,并基于随机森林算法对特征变量进行了重要性分析,构建了融合多源时空数据的冬小麦产量预测模型。结果表明:增强型植被指数（Enhanced vegetation index, EVI）、日光诱导叶绿素荧光（Solar-induced chlorophyll fluorescence, SIF）与高程为小麦产量预测的重要因子,与小麦产量呈高度正相关,对小麦产量预测的重要性指标均超过0.45,远大于土壤含水率、降水量、最高温度、最低温度等因子;基于随机森林算法构建的小麦不同生长阶段产量预测模型中,以10月—次年5月和10月—次年4月为特征变量的产量预测模型精度较高,R²分别为0.85和0.84,RMSE分别为821.55、832.01 kg/hm²,在空间尺度上,豫西和豫南丘陵山地模型预测相对误差高于平原地区。该研究结果可为大尺度作物产量预测提供参考。     

基于多核主动学习和多源数据融合的农田塑料覆被分类

通过引入多源多时相卫星遥感数据,提出了一种基于多核主动学习的农田塑料覆被分类算法,实现农业塑料大棚和地膜的精准分类.首先基于多时相Sentinel-1雷达和Sentinel-2光学遥感影像,提取其光谱特征、纹理特征等,以构建多维特征空间.然后构建多核学习模型,实现多源、多时相特征的自适应融合.最后构建基于池的主动学习策...     

基于深度学习的多源遥感反演麦田土壤墒情研究

土壤墒情是影响农作物生长发育的主要因素和干旱监测的重要指标。为提高农作物覆盖下地表土壤墒情反演精度，基于Sentinel-1雷达数据和Sentinel-2光学数据，基于深度学习理论，采用全连接深度神经网络的监督学习模型反演研究区麦田的土壤墒情。结果表明：当隐含层层数为6，隐含层节点数为80，迭代次数为450时，获得模型的最优解。反演结果与实测数据的决定系数为0.925 2，均方误差为0.000 8，为利用多源遥感数据反演农田地表土壤水分提供了参考。     

基于多源Sentinel数据的县域冬小麦种植面积提取

冬小麦是我国主要的粮食作物之一,及时准确地获取冬小麦种植面积对农业政策的制定具有重要意义。以河南省扶沟县为研究区域,以多生育期Sentinel-1A和Sentinel-2A/B遥感影像为数据源,构建光谱特征、植被特征和极化特征的多生育期数据集,分析各类地物的特征曲线,采用随机森林算法对单生育期单传感器、单生育期多传感器、多生育期单传感器和多生育期多传感器的遥感影像进行精细分类,实现县域冬小麦制图。结果显示：单生育期的雷达影像无法满足制图要求,拔节期的总体精度最高,仅为62.9%,多生育期雷达影像分类精度达到81.9%,基本满足制图要求;单生育期的光学影像和融合影像在成熟期的精度最高,总体精度分别为93.4%和95.1%,Kappa系数分别为92.4%和94.8%,可以绘制较为精准的冬小麦分布图;多生育期融合影像绘制的扶沟县2019年冬小麦空间分布图,总体精度为96.8%,结果最优。研究结果表明融合的多生育期遥感影像可以为县域冬小麦种植面积的提取提供技术依据。     

基于多源遥感数据的淮河流域城镇扩张研究

城镇是人类社会发展过程在空间上的重要表现形式,其空间格局与演变是城镇研究的热点问题。淮河流域是中国城镇体系的南北过渡地区,研究这一自然地理单元内城镇扩张过程,视角独特。为客观、快速、准确地重建不同时间序列上淮河流域城镇扩张过程,在DMSP/OLS数据、SPOT-VGT数据、Landsat ETM+数据等多源遥感数据的基础上,提出"DMSP/OLS夜间灯光数据相互校正—NDVI数据重建—流域城镇信息提取—流域城镇扩张分析"的研究思路,并运用该思路分析淮河流域从1998年至2013年16年间的城镇扩张过程。从城市面积、扩张强度、扩张动态度、扩张形态4方面分析了城市扩张规律。研究发现:淮河流域整体与各省扩张基本属于低速扩张型与中速扩张型;淮河流域城镇分布仍较为分散,未形成完整的城市群或城镇体系;这一时期城市扩张时空发展不均衡。     

基于Sentinel-2遥感影像的黄土高原覆膜农田识别

及时、准确地获取覆膜农田的空间分布信息是防治地膜微塑料污染的基础。为准确地识别黄土高原地区的覆膜农田，本研究构建了基于Sentinel-2遥感影像和随机森林算法的适用于黄土高原覆膜农田遥感识别的特征集组合与多时相组合方案。以甘肃省临夏县、宁夏回族自治区彭阳县和山西省山阴县作为测试区，陕西省旬邑县作为验证区开展识别研究。首先，基于随机森林算法，针对3个不同的作物生育期(播期、生长旺盛期和收获期),在7种不同的特征集组合方案中优选出各时期识别精度最高的方案。然后，基于不同作物生育期的遥感影像及其对应的最优特征集组合方案，构建不同的多时相组合来进行覆膜农田识别并优选多时相组合。最后，利用旬邑县来验证构建的优选特征集组合与多时相组合识别覆膜农田的有效性，并绘制各研究区的覆膜农田空间分布图。结果表明：相比于其他遥感识别特征因子，Sentinel-2遥感影像光谱特征集中的可见光波段(B2、B3和B4)和短波红外波段(B11和B12),指数特征集中的归一化差值裸地与建筑用地指数(NDBBI)、归一化水体指数(NDWI)、裸土指数(BSI)、归一化建筑物指数(NDBI)和改进的归一化水体指数(MNDW...     

融合多源遥感数据的夏玉米土壤水分反演方法对比研究

为了解决在夏玉米植株高度较高(> 1.5 m)情况下,无人机遥感土壤水分反演过程中冠层与地表之间多次散射对微波后向散射的衰减问题,寻找合适的反演方法。通过融合运用无人机多光谱和热红外数据、Sentinel-1A SAR卫星数据,结合田间实测数据,对植被覆盖下的土壤水分反演与精度验证进行研究;采用温度植被干旱指数(TVDI)、水云模型(WCM)以及引入MIMICS模型参数的改进水云模型(Improved WCM) 3种方法进行土壤水分反演。其中,TVDI方法拔节期反演精度R²为0.50(10 cm)和0.42(20 cm),乳熟期反演精度R²为0.49(10 cm)和0.46(20 cm);WCM方法拔节期反演精度R²为0.53(10 cm)和0.44(20 cm),乳熟期反演精度R²为0.18(10 cm)和0.02(20 cm);Improved WCM方法拔节期反演精度为0.76(10 cm)和0.69(20 cm),乳熟期反演精度为0.78 (10 cm)和0.74(20 cm)。采用引...     

基于Google Earth Engine的黄土高原覆膜农田遥感识别

为了建立覆膜农田遥感识别技术体系,本研究选取甘肃省定西市安定区团结镇作为黄土高原地膜覆盖旱作农业代表性区域,基于Google Earth Engine云平台和Landsat-8反射率数据,采用特征重要性分析优选纹理特征,利用参数优化后的随机森林算法提取覆膜农田区域并选出最佳特征组合方案,最后通过对比随机森林、支持向量机、决策树和最小距离分类4种算法的分类结果来评价不同分类算法的性能。结果表明:优化关键参数后的随机森林算法能够显著提高遥感影像的分类精度;单一特征方案中,基于光谱特征的分类精度最高,且加入指数和纹理特征可提高总体识别精度;利用随机森林特征重要性分析选取的优选纹理特征分类性能优于全部纹理特征,基于"光谱+指数+优选纹理"特征方案的识别结果最佳,总体精度和Kappa系数达95.05%和0.94;与支持向量机、决策树和最小距离分类相比,随机森林优势明显,总体精度分别高3.10、7.74、50.78个百分点。本研究实现了对地形复杂地区覆膜农田空间分布较为精准的识别。     

基于多源数据融合模型的水稻面积提取

中高空间分辨率影像数据缺失是高空间分辨率作物空间分布提取的主要限制因素,针对部分地区的中高空间分辨率遥感影像缺失使得作物提取的关键生育期无卫星覆盖的问题,提出了一种基于模糊C聚类算法的多源遥感植被指数数据融合方法,融合Landsat和MODIS数据生成高时空分辨率的植被指数数据,对融合生成的多时相植被指数数据进行聚类后获取各类的时序植被指数曲线。通过与水稻标准时序植被指数曲线进行光谱相似性分析来提取水稻的空间分布。经测试表明,该方法能够获得相对较高的精度,可应用于中高分辨率遥感数据缺失地区的高空间分辨率作物空间分布信息提取。     

基于多源数据的马铃薯植株表型参数提取

作物具有结构多样、生长环境复杂等特征。RGB图像数据能真实地反映植株的纹理特征与颜色特征,三维点云数据包含了作物的体量信息。将RGB图像和三维点云数据结合,实现作物的二维和三维表型参数提取,对表型组学的方法研究具有重要意义。本研究以马铃薯为研究对象,使用RGB相机和激光扫描仪分别采集了50个马铃薯的RGB图像与三维激光点云数据。对比了OCRNet,UpNet,PaNet和DeepLab v3+四种深度学习语义分割方法的分割精度,并选择精度较高的OCRNet网络实现马铃薯顶视图像的语义分割。优化了Mean shift聚类算法流程,完成了马铃薯植株激光点云的单株分割,并结合欧式聚类和K-Means聚类算法对单株马铃薯植株点云的茎和叶进行准确地分割。同时,提出一种利用编号建立马铃薯单株RGB图像和激光点云间一一对应关系的策略,并以此为基础分别从RGB图像与激光点云中提取同一马铃薯植株包括最大宽度、周长、面积、株高、体积、叶长与叶宽在内的8个二维表型参数与10个三维表型参数。最后,选择了比较具有代表性、易测量的叶片数、株高、最大宽度三个表型参数进行精度评估,平均绝对百分比误差（Mean Abs...     

GEE环境下融合主被动遥感数据的冬小麦识别技术

遥感技术已成为大宗作物种植面积提取的有效手段。为避免冬小麦提取中受光学数据缺乏的影响,基于随机森林算法（RF）和Google Earth Engine（GEE）云平台,探索时间序列Sentinel-1合成孔径雷达（SAR）数据后向散射系数对冬小麦提取效果,并融合Sentinel-1、2主被动遥感数据,研究后向散射系数、光谱特征、植被指数特征与纹理特征的不同组合对冬小麦识别精度的改善情况。结果表明：仅融合多时相Sentinel-1 SAR数据时,分类总体精度为85.93%,Kappa系数为0.75,冬小麦识别精度达到95%以上。融合多时相SAR数据与单时相光学数据,在充分利用极化信息和光谱信息进行分类后,分类总体精度为95.78%,Kappa系数为0.92,比多时相SAR分类结果分别提高9.85个百分点和约22.67%,对冬小麦的识别精度提高约2个百分点。通过分析不同特征组合情况下纹理特征对分类的影响,发现纹理特征对冬小麦的识别精度影响程度较小。     

基于无人机高光谱遥感数据的冬小麦产量估算

为了准确和高效地预测作物产量,以冬小麦为研究对象,利用无人机遥感平台搭载高光谱相机,获取了冬小麦各生育期的无人机影像。根据高光谱具有较多的光谱信息且存在特有的红边区域的特点,选取了9种植被指数和5种红边参数。首先,分析植被指数和红边参数与产量的相关性,优选5种植被指数和2种红边参数用于构建产量估算模型;然后,构建了不同生育期的3种产量估算模型:单参数线性回归模型、基于植被指数并使用偏最小二乘回归方法模型、基于植被指数结合红边参数并使用偏最小二乘回归方法模型;最后利用3种模型分别估算冬小麦产量。结果表明:4个生育期内,大部分植被指数和红边参数与产量呈现极显著相关性;拔节期、挑旗期、开花期与灌浆期构建的单参数线性回归模型中表现最佳的参数分别为REP、Dr/Drmin、GNDVI与GNDVI;利用偏最小二乘回归方法提高了产量估算精度,以植被指数结合红边参数为因子构建的模型提高了产量估算效果(优于以植被指数为因子构建的产量模型)。本研究可为无人机高光谱估算作物产量提供参考。     

基于无人机遥感植被指数优选的覆膜冬小麦估产研究

为进一步提高无人机遥感估产的精度,本研究以2021—2022年的覆膜冬小麦为研究对象,对返青期、拔节期、抽穗期和灌浆期的多光谱影像进行覆膜背景剔除,并优选最佳遥感窗口期,基于最优植被指数构建覆膜冬小麦估产模型。结果表明,利用支持向量机监督分类法剔除覆膜背景后冠层反射率更接近真实值,抽穗期和灌浆期的估产精度更高。将不同生育期的植被指数与产量进行相关性分析发现,最佳遥感窗口期为抽穗期。基于逐步回归和全子集回归法优选最优植被指数时发现,基于逐步回归法筛选变量为MCARI、MSR、EVI2、NDRE、VARI、NDGI、NGBDI、ExG时产量反演模型精度最高。此外,利用偏最小二乘法、人工神经网络和随机森林3种机器学习法构建的产量反演模型中,基于逐步回归法的随机森林模型的反演精度最高,R2为0.82,RMSE为0.84t/hm2。该研究可为提高遥感估产精度、实现农业生产精细化管理提供技术支持。     

基于遥感与气象数据的冬小麦主产区籽粒蛋白质含量预报

开展小麦籽粒蛋白质含量的监测预报研究对于指导农户调优栽培、企业分类收储、期货小麦价格、进口政策调整等具有重要意义.本研究以冬小麦主产区(河南省、山东省、河北省、安徽省和江苏省)为研究区域,构建了冬小麦籽粒蛋白质含量多层线性预测模型,并实现了2019年冬小麦蛋白质含量预报.为了解决预测模型在年际扩展和空间扩展存在偏差的问...     

基于粒子滤波和多变量权重的冬小麦估产研究

为了构建能够反映作物长势的综合性指标以及准确估测作物产量,采用粒子滤波算法同化CERES-Wheat模型模拟和基于Landsat数据反演的叶面积指数(Leaf area index,LAI)、地上生物量和0~20 cm土壤含水率,获取冬小麦主要生育期以天为尺度的变量同化值,分析不同生育时期的LAI、地上生物量和土壤含水率同化值与实测单产的相关性,并应用熵值的组合预测方法确定不同状态变量影响籽粒产量的权重,进而生成综合性指数,并分析其与实测单产的相关性。结果表明,LAI、地上生物量和土壤含水率同化值和田间实测值间的均方根误差(Root mean square error,RMSE)以及平均相对误差(Mean relative error,MRE)均低于这些变量模拟值和实测值间的RMSE和MRE,说明数据同化方法提高了时间序列LAI、地上生物量和土壤含水率的模拟精度。基于不同状态变量的权重生成的综合性指数与实测单产间的相关性大于单个变量与实测单产间的相关性;基于综合性指数构建小麦单产估测模型,其估产精度(R2=0.78,RMSE为330 kg/hm2)分别比基于LAI、地上生物量和土壤含水率建立模型的估产精度显著提高,表明构建的综合性指数充分结合了不同变量在作物估产方面的优势,可用于高精度的冬小麦单产估测。     

基于多源遥感数据的居延泽地区土壤盐分估算模型

针对土壤盐分遥感反演中众多盐分指示变量在反演效率与相互比较优势方面存在的不确定性和易混淆性问题,以内蒙古额济纳旗的居延泽为例,基于Sentinel-2、Radarsat-2、Landsat-8和SRTM DEM数据提取波段反射率、植被指数、盐分指数、极化雷达参数以及地表温度和地形因子共6类变量,采用变量优选策略筛选各类变量及其组合的最优变量,构建土壤盐分随机森林(Random forest, RF)与支持向量机(Support vector machine, SVM)预测模型,并选择最优模型实现居延泽地区土壤盐分预测,为干旱区土壤盐分监测提供参考。结果表明,短波红外波段(B₁₁)、冠层盐度响应植被指数(CRSI)、扩展比值植被指数(ERVI)、红边盐分指数(S2re3)、单次散射(F_Odd)、地表温度(LST)与汇水面积(CA)等变量对土壤盐分监测具有较强的普适性;单一变量模型的盐分预测精度从高到低依次为地形因子、极化雷达参数、地表温度、盐分指数、植被指数和波段反射率;多变量联合可有效提升模型精度与稳定性,随着环境变量的加入,当6类变量均参与...