基于面向对象和无人机影像的黄土高原丘陵区小流域梯田提取研究

精确提取梯田对于水土保持动态监测和评价非常必要,建立黄土高原小流域梯田提取技术流程可为水土流失防治提供技术支持。以甘肃省天水市水土保持科学试验站坚家山小流域为研究区域,采用无人机影像数据,基于尺度参数评估工具以影像的纹理特征为输入层,确定最优分割尺度参数;选用光谱特征和可见光植被指数为分类特征,使用面向对象分类方法对梯田进行提取。结果表明：(1)以局部方差变化率101作为多尺度分割的尺度参数时,梯田边界明显,光谱、纹理和形状特征对于描绘梯田边界具有巨大的潜力;(2)采用可见光植被指数植被颜色指数(CIVE)、超绿指数(EXG)、超绿超红差分指数(EXGR)、绿蓝比值指数(GBRI)、绿红比值指数(GRRI)、归一化蓝绿差异指数(NGBDI)、可见光波段差异植被指数(VDVI)、Woebbecke指数(WI)分别作为梯田提取的分类特征,其中,EXG植被指数精度最高,梯田提取精度为72.60%,并提出一种基于最邻近分类器以综合指数(CIVE、WI、EXG、EXGR)为分类特征,建立分类阈值的梯田提取方法,梯田提取精度为91.20%,相较于以单植被指数的分类方法精度提高18.60%。研究基于...     

微波遥感农业应用研究进展

微波遥感有着全天时全天候的工作能力,可以穿透植被,在农业应用中潜力巨大。早期的农作物监测和估产系统主要应用光学数据源,近几十年来,微波遥感数据应用于农业的研究逐渐开展。介绍了植被的微波散射与辐射机理,综述了微波遥感在农作物识别和面积提取、长势监测和农作物覆盖下的土壤湿度估算、农作物产量估算研究的最新进展,展望了未来微波遥感应用于农业的研究重点。     

基于SPOT/VEGETATION时间序列的冬小麦物候提取方法

农作物物候信息的获取十分重要。近年来,开展了大量利用时序遥感数据提取植被物候的研究,但这些研究中提出的方法主要应用于森林或草地等植被类型。由于冬小麦的光谱指数时间序列有着独特的特性,利用这些方法不能获取较好的冬小麦物候提取结果。研究提出了一种新的物候提取方法,能够从SPOT/VEGETATION NDVI S10产品时间序列中成功的提取出冬小麦的返青期等详细的物候信息。研究选取一个位于山东省济宁市的典型的冬小麦种植区对该方法进行验证。结果表明,这种方法能够有效的消除遥感数据中的噪音对提取结果造成的影响,可以达到较以往的物候提取方法更满意的拟合效果和更符合实际的物候提取结果。