基于遥感影像的云南甘蔗种植区优势评估

为运用遥感手段掌握云南省甘蔗种植区域空间分布特征,评估甘蔗种植优势度,以云南甘蔗种植区为研究对象,采用Landsat8-OLI为数据源,结合地面调查结果,通过极大似然法提取甘蔗种植区域空间分布及面积,利用比较优势指数法、使用甘蔗遥感面积评估各区甘蔗种植优势度。2014—2016年遥感影像监测显示,云南省甘蔗种植面积约为24.12万hm ²,主要集中分布在该省西南以及南部地区的主要河流沿线地带,临沧、德宏、保山、普洱、文山等区域的甘蔗面积约占全省的88%。比较优势指数法评估结果显示,临沧、德宏、普洱、保山、西双版纳的甘蔗规模优势指数分别为4.76、5.25、2.07、1.53、3.26,为云南甘蔗种植的优势区域;文山、玉溪、红河、大理等地区规模优势指数均小于1,种植优势不明显。研究结果可为云南甘蔗种植空间布局与优化调整提供参考。     

成都郊区农业土地利用空间集聚及斑块变化特征分析

【目的】应用时空大数据分析近年来成都郊区典型农业乡镇的农业土地利用变化的特征,为开展乡镇农业土地利用评估、农业产业结构调整优化和乡村振兴提供信息支撑。【方法】文章使用Sentinel-2A多光谱影像、Google Earth高分辨率真彩色合成影像和WorldView-2影像相结合的数据源,提取研究区农业空间土地利用信息,通过莫兰指数、热点分析和景观格局指数分析农业土地利用变化特征。【结果】(1)园地较其他类型的聚集效应明显,呈现典型热点和冷点区域,其中热点主要分布于研究区西部的丘陵区域,冷点区域分布于东部的平原区域。(2)土地利用斑块变化指数表明耕地、园地和设施农用地变化明显,耕地平均面积减少,园地和设施大棚平均面积显著增加。【结论】郊区乡村地区农业土地利用及作物用地类型存在显著聚集效应,粮油种植业则随着其他作物、大棚及水产养殖等产业发展,聚集效应逐步下降。农业用地逐步由单一粮油产业主导转为粮油、蔬菜、水果、水产养殖等多元结构,土地斑块特征受农业产业的规模化、专业化程度发展影响明显。     

基于Sentinel-2时序NDVI的麦冬识别研究

【目的 】 为掌握四川省重要中草药麦冬的种植面积,开展麦冬遥感识别及空间信息提取研究。 【方法 】 文章以四川省绵阳市三台县麦冬主要种植区为研究区,选取2020年11月至2021年5月共计6期Sentinel-2遥感影像,结合实地调查数据建立麦冬、油菜、小麦3种地类的样本数据集,分析该时期内麦冬、油菜、小麦的NDVI时序差异,基于随机森林算法构建麦冬提取模型。随后选取区分度最大的3期NDVI作为输入变量与以全6期NDVI作为输入变量进行麦冬提取精度对比。 【结果 】 （1） 麦冬与油菜、小麦的NDVI在11月、3月、5月差异较大;（2） 以6期的NDVI作为输入变量的麦冬种植信息提取总体精度为91.92%,Kappa系数为0.892;（3） 以3期的NDVI作为输入变量的麦冬种植信息提取总体精度为90.05%,Kappa系数为0.823 2,分类精度略低于6期NDVI全输入,但基于3期关键节点的NDVI时序数据能较准确提取麦冬种植信息。 【结论 】 该结果可为四川省麦冬遥感识别和种植区变化监测提供参考。     

淮北地区钢架温室的设计与建造

论述了淮北地区钢架温室的设计与建造特点,以为钢架温室的推广应用提供参考。     

四川盆地莲藕种植遥感提取及热点区域分析

为准确提取四川省盆地地区莲藕种植空间信息,掌握该作物种植热点区域,采用高分六号遥感影像和地面调查数据,分析藕田光谱特征,提取该地区最佳遥感时期内莲藕种植空间信息;通过Moran’s I指数和Getis-Ord G_i^*指数分析四川莲藕空间分布特征及种植热点区域。结果表明：(1)基于极大似然分类法的莲藕空间信息的提取总精度为92.35%,Kappa系数为0.9045。(2)基于遥感的四川盆地莲藕种植面积约为128.57 km²,分布于1374个乡镇,部分地区存在聚集现象;73个热点乡镇的莲藕种植面积为54.31 km²,占四川盆地莲藕面积的42.24%,空间极化现象明显,主要分布于遂宁安居区、资阳乐至县、成都简阳市等区县。研究结果可为四川省开展乡镇专业化莲藕种植及莲藕产业优化调整提供参考。     

基于遥感信息技术在农业中的运用方式

遥感信息技术是当今发展最快的高新科学技术,但就信息技术本身来讲,它只是一种工具,并不能概括所有产业,只能与其他产业结合,才能够真正成为传统产业发展的倍增器。信息技术与农业结合也同样能够起到倍增作用。本文将以农业信息化建设的现状为研究主线,分析当前农业信息化建设存在的主要问题,进而全面探索基于遥感信息技术在农业中的运用方式。     

基于Softmax分类器的小春作物种植空间信息提取

[目的]使用浅层机器学习分类方法和多光谱遥感影像快速准确提取研究区小春作物(油菜、小麦)种植空间信息。[方法]选择研究区小春作物识别最佳时期的Sentinel 2A MSI多光谱影像,融合得到10 m分辨率影像,然后降尺度生成15、20、30 m分辨率影像,结合地面调查数据,建立油菜、小麦、林地、居民地、水体等典型地物感兴趣区,训练Softmax分类器,基于不同空间分辨率影像提取油菜、小麦种植空间信息。[结果]①基于Softmax分类器和10 m分辨率融合影像的小春作物分类总体精度为90.02%,Kappa系数为0.8344,其中油菜生产者精度和用户精度分别为93.14%、91.42%,小麦的分别为87.93%,98.09%;②Softmax法的小春作物分类精度随影像空间分辨率下降而降低,15、20、30 m分辨率影像的分类精度较10 m的分别下降9.80%、12.04%和13.04%,Kappa系数依次减少0.1538,0.1873和0.2088;③15、20、30 m分辨率影像的油菜分类精度较小麦的低,影响因素为油菜花期和种植地块破碎分散。[结论]Softmax分类器在10～30 m中高分辨率影像小春作物分类中具备较高的精度,可作为常规方法应用于业务化的作物监测工作。     

基于U-Net 的甘蔗提取方法

【目的】基于深度学习的分类方法是使用高分辨率遥感影像快速提取作物种植空间信息的新方法。【方法】以云南省陇川县甘蔗种植园为研究区,收集空间分辨率为0.5 m的Google Earth开放影像进行数据预处理,建立样本数据集,构建U-Net神经网络模型,训练模型参数;使用U-Net模型提取甘蔗种植空间信息,通过地面样方数据验证甘蔗提取精度。【结果】(1)基于深度学习方法的甘蔗分类总体精度和Kappa系数分别为92.76%和0.848 0,面积总精度为94.41%;平坝区、丘陵区分类精度存在差异,总精度和Kappa系数分别为97.10%、0.922 1和88.42%、0.767 3;(2)受部分地物RGB影像特征与甘蔗相似的影响,分类结果存在错分现象。【结论】基于U-Net神经网络模型的方法可用于高分辨率影像的甘蔗提取,更准确的分类精度还有待进一步研究和验证。     

1978—2020年中国柑橘面积与产量格局演变研究

【目的 】摸清柑橘面积与产量格局变化和增产空间分异对我国柑橘产业优化发展有重要意义。【方法 】文章基于1978—2020年柑橘生产相关面板数据,从全国和省域2个尺度,利用产业集中率、生产集中度系数、增产贡献率等指标,分析我国柑橘近40年面积与产量格局时空演变特征,探究柑橘增产的贡献区域和贡献因素,讨论柑橘产业存在的问题并提出建议。【结果 】（1） 1978年以来,我国柑橘生产总体扩张,柑橘产业的地理聚集特征显著且缓慢降低;柑橘生产经历了快速扩张期、波动发展期和稳定增长期3个阶段,各个时期的增产主导因素不同,单产提升对全国柑橘增产的贡献显著。（2）各省柑橘种植面积和产量变化明显,且生产空间差异显著;种植格局由高度聚集且独立分布于中西部省份向东南沿海省份扩张,再逐渐西移内扩;2020年广西已成为全国柑橘生产第一大区域;柑橘增产情况差异明显,增速良好的省份占柑橘主产省份总数的71.43%,主要分布在中部地区,滞后增产的省份主要集中在东南沿海的江苏、浙江、广东和西南的四川;西南和华南省份柑橘增产的主导因素是种植规模的扩张,中部省份柑橘增产的主要原因则是单产提升。【结论 】研究结果有助于提高对我...     

遥感技术的发展现状及在天府粮仓建设中的应用建议

【目的 】促进遥感技术在天府粮仓建设中的应用,助力农业生产高质、高效、可持续发展。【方法 】（1）文章通过文献综述,将遥感技术在农业监测中的研究分为耕地监测、农作物遥感制图、作物长势监测与产量估算。（2）在四川地区复杂应用场景下,具体分析现有遥感技术在区域监测面临的挑战。（3）提出遥感技术助力天府粮仓建设的相关建议。【结果 】遥感技术经过不断发展,建立了成熟的空天地一体化农作物遥感监测技术体系及系列数据产品,在种植结构优化、政策制定、资源有效利用等方面发挥重要作用。然而,在四川地区开展遥感监测仍面临复杂地形、地块破碎、种植制度等挑战。【结论 】为了进一步加强遥感技术在天府粮仓建设中的应用,助力农业高质量发展,提出以下建议：一是加强大模型应用,支持高标准农田建设;二是使用多源遥感数据和深度学习方法,提高景观复杂场景下的遥感制图精度;三是耦合多源遥感数据和各作物农学机理,提高作物长势监测和产量估算能力。