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利用MODIS遥感数据监测冬小麦种植面积 总被引：15，自引：8，他引：7
冬小麦是中国最主要的粮食作物之一,利用遥感技术进行冬小麦种植面积监测是粮食安全的核心内容之一。美国1999年发射的TERRA卫星上携带的中分辨率成像光谱仪（MODIs）具有独特的光谱、时相和空间分辨率,为大范围的冬小麦种植面积监测提供了可靠的数据源。但中国耕地破碎,即使是250m分辨率的MODIS数据,采用传统的信息提取方法依然无法取得高的精度。因此结合多源遥感数据和GIS数据,建立了基于TERRA／MODIS数据的冬小麦种植面积遥感监测体系结构。首先利用IKONOS米级高分辨率遥感影像提取试验样区的地块图,用以指导野外采样工作;其次,在采样工作基础上,利用LANDSAT进行区域冬小麦种植面积提取;最后利用2002年TERRA／MODIS时间序列数据的混合像元线性分解模型进行河南省冬小麦种植面积的遥感监测,监测结果与国家统计数据相比,相对误差为5．25％,精度能满足农情监测的需要。研究结果为中国冬小麦种植面积遥感监测提供了一种业务化工作方法。 相似文献
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基于改进N-FINDR算法的华北平原冬小麦面积提取 总被引：4，自引：3，他引：1
为了解决MODIS数据中普遍存在的混合像元问题,该文利用2008年和2009年多时相的MODIS13Q1影像,以经过优化的N-FINDR算法进行线性混合像元分解提取冬小麦种植面积,各省的误差均控制在正负4%左右。利用同期多时相的HJ-1星分类数据作为参考值,在试验区域选择14个均匀分布的样区验证混合像元分解结果。结果显示6个样区的相对误差在10%以内,其余8个样区的误差基本在15%左右。该研究可为冬小麦种植面积的监测提供参考。 相似文献
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综合季相节律和特征光谱的冬小麦种植面积遥感估算 总被引：7，自引：3，他引：4
及时准确地获取区域和国家尺度的作物种植面积和空间分布具有重要意义。针对目前中低分辨率遥感数据相结合方法的局限,提出一种新的作物类型识别方法。首先基于MODIS NDVI数据的时间优势,提取研究区各类植被的NDVI时间序列曲线,从而分析冬小麦在季相节律上的识别特征,构建冬小麦识别模型。再将MODIS像元分类处理,纯耕地像元利用冬小麦的季相节律特征识别;耕地与其他植被的混合像元利用混合像元分解的思想提取耕地组分的NDVI时间序列,从而进行识别,进一步根据空间关系将识别结果重新定位到中分辨率尺度上;冬小麦与其他作物的混合像元覆盖区则利用TM遥感影像的光谱差异加以区分。在伊洛河流域主要农业区,以冬小麦为识别对象,结果表明识别精度达到96.3%。该方法为作物种植信息的提取提供了新的解决问题的途径,也对其他类型作物的识别也具有重要的参考价值。 相似文献
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基于决策树和混合像元分解的江苏省冬小麦种植面积提取 总被引：11，自引：6，他引：5
归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列曲线能提供作物生长动态变化信息,将其应用于农作物种植面积提取具有一定优势。该文以江苏省为研究区域,采用2013年1月1日-2014年12月19日46景250 m空间分辨率的MODIS-NDVI时间序列数据、2014年4月23日的MOD09A1反射率影像及Landsat数据,开展冬小麦种植面积的遥感识别,首先利用MODIS数据建立作物的归一化植被指数时间序列曲线,再采用Savitzky-Golay滤波方法对NDVI时间序列数据进行重构,并基于农作物物候历、种植结构和种植模式等信息,提取研究区域典型地物物候生长期的关键值,在分析冬小麦、林地、水稻物候期(生长期开始时间、生长期结束时间、生长期幅度、生长期长度及生长期的NDVI最大值)变化趋势的基础上,综合比较分析不同地物平滑重构后的NDVI时间序列曲线特征,界定作物种类,确定训练规则,利用快速、高效的决策树方法,通过多阈值限定进行分类,初步提取冬小麦的空间分布范围;但是由于存在混合像元,阈值范围的设定会影响冬小麦种植面积的提取精度,针对此类问题,运用地表反射率影像数据提取冬小麦端元波谱曲线,结合线性光谱混合模型进行混合像元分解,进而根据冬小麦丰度比例精确提取冬小麦种植面积;最后利用统计数据和空间分辨率较高的Landsat TM 8影像数据对提取结果进行县域级验证。精度评价结果表明,研究区域的冬小麦种植面积提取精度达到90%,能够较准确地反映研究区域冬小麦的分布情况,表明运用中高分辨率遥感时间序列影像数据可以准确提取作物种植面积,为农作物种植面积信息提取提供参考。 相似文献
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基于混合像元分解提取大豆种植面积的应用探讨 总被引：7，自引：3，他引：4
利用中低分辨率卫星影像进行大宗作物面积提取时,需要考虑混合像元产生的影响,以提高面积提取的精度.以吉林省梨树县大豆种植面积为例,选取线性光谱混合模型对TM影像进行分类并计算出大豆种植面积,将其结果与Quickbird影像解译结果对比分析,采用以数量精度为基础的精度评价方法,分类精度达到92%.同时,使用典型的最大似然法监督分类和自组织迭代法非监督分类提取大豆种植面积,分类精度分别为87%和84%.结果表明,混合像元分解方法与其他遥感定量提取方法相比,能够提高大豆种植面积提取的精度. 相似文献
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基于分层多端元混合像元分解的水稻面积信息提取 总被引：6，自引：2，他引：4
为了解决中低分辨率遥感影像混合像元问题以提高水稻种植信息的提取精度,该文提出了一种基于层次分类与多端元混合像元分解相结合提取水稻面积信息的方法(stratified multiple endmember spectral mixture analysis,SMESMA)。层次分类有效降低了地物复杂度,而多端元混合像元分解通过对每一类地物选取多个端元光谱参与解混,克服了"同物异谱"造成的光谱变异问题,两者结合可有效提高分类精度。以江苏如皋市为研究区,基于HJ-1B CCD影像,分3个层次,当某类地物信息被提取后便将其从影像中去除,进行下一层次分类,各层次均采用多端元混合像元分解方法,综合EARMSE、MASA、CoB等算法以选取最佳端元,实现了如皋市水稻种植面积信息有效提取。结果显示SMESMA法分类精度达85.78%,kappa系数为0.85,基于最大似然分类法(MLC)的分类精度为79.1%,kappa系数为0.78。表明SMESMA是一种适合基于中低分辨率影像进行作物分类和面积提取的有效方法。 相似文献
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基于多季相光谱混合分解和决策树的干旱区土地利用分类 总被引：6，自引：5，他引：1
该文利用2015年Landsat 8多季相数据,以民勤县为例探讨了干旱区土地覆被/利用分类方法。首先进行了研究区多季相遥感数据的主成分变换,确定了Landsat OLI光谱空间的内在维数。其次通过对各季相主成分空间的分析,确定了光谱混合分解的端元类型及各自的代表性季相。获取端元光谱之后,采用全约束线性光谱混合模型分解各个季相的遥感影像,估计各端元组分占像元的面积百分比（端元丰度值）。最后利用端元丰度值的多季相估计结果,依据先验知识和训练样本建立决策树分类规则进行土地覆被/利用分类。分类方法的总体精度达到90.94%,Kappa系数为0.90。研究表明：将物理意义明确的端元丰度值作为分类变量,能够快速、有效地获取分类规则,生成树的结构简单、合理、清晰,对训练数据的依赖性较低,因此具有应用于整个旱地系统土地覆被/利用分类的潜力。 相似文献
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基于相似性分析及线性光谱混合模型的双季稻面积估算 总被引：2，自引：1，他引：1
为了解决大范围水稻种植信息提取时的混合像元问题,以便能够准确及时地获取水稻信息、指导水稻生产、保证粮食安全,该文提出了一种基于相似性分析和线性光谱混合模型复合的水稻提取业务化方法。以江西省为研究区,利用2010年4月15日至2010年10月31日的MODIS合成地表反射率数据(MODIS09A1),计算出时间序列MODIS-EVI指数,运用Savizky-Golay滤波方法对其进行平滑处理减少云等噪声的影响。根据双季稻的生长规律,结合野外调查和HJ-1ACCD2影像,确定双季稻样点,提取出标准双季稻EVI生长变化曲线,构建图像像元相似性指数,然后采用线性光谱混合像元分解模型对疑似双季稻像元进行混合像元分解,获得江西省双季稻种植面积信息的分布情况。结果显示,运用该方法提取的江西省双季稻种植分布情况与实际情况吻合,与江西省2010年统计年鉴中全省双季稻种植面积相比,提取精度为93%,精度较理想,与各地区统计面积相关性较好,R2=0.9659,可以为今后高精度水稻种植信息业务化的提取提供参考。 相似文献
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为了获取多时相的土地覆盖基础数据以支持区域土壤侵蚀定量评价,基于线性光谱混合模型分解MODIS多光谱影像,并对分解结果进行了定性、定量评价。结果表明,结合像元年内植被指数变化特征,基于线性混合像元分解,可解译出耕地、林地、草地、裸地、水体、居民地等类型。分类结果与2006年TM分类结果的总体一致性为64.46%,Kappa系数为0.519 9,土地覆盖类型分类结果可靠;各类端元估算误差基本小于20%,且与对应TM分类结果具有相关性,总体精度较好;林地端元能够较好地反映植被盖度信息。基于LSMM分解MODIS影像可为区域环境研究提供可靠的土地覆盖类型图和植被覆盖信息。 相似文献
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基于结构规模的冬小麦种植面积遥感抽样估算 总被引：6，自引：3，他引：3
在种植结构复杂地区,由于受到混合像元和同期作物的影响,传统的以规模为分层标志进行冬小麦种植面积遥感估算难以保证抽样效率和精度。该文综合考虑混合像元、同期作物的影响,构建了结构规模指标进行冬小麦种植面积遥感抽样估算。采用TM和QuickBird为研究数据,设计不同的抽样方案估算冬小麦的种植面积,计算标准误差、准确度和变异系数衡量估算精度,与传统简单随机、规模指标分层抽样进行对比分析,验证本文方法的有效性。试验结果表明,以结构规模指标分层抽样的反推结果在各项指标上均明显优于传统简单随机、规模指标分层抽样方式,尤其在小样本量时,标准误差降低2.0×105m2,准确度提升了1%。该研究结果为在大范围种植结构复杂地区进行冬小麦种植面积遥感估算的改进提供了试验依据。 相似文献
12.
基于GF-1影像的冬小麦种植面积核算及直补政策实施评价 总被引：6，自引：2，他引：4
粮食直接补贴政策的实施,对于促进粮食生产和农民增收、推动农业农村发展发挥了积极的作用。补贴资金发放的精准程度在一定程度上影响着财政资金的支农效率。该文拟研究基于卫星数据进行粮食直补政策落实效果评价的可行性。以安徽省濉溪县为研究区,采用GF-1卫星16 m多光谱影像,在扣除线状地物、小地物的基础上,精准核算冬小麦种植面积。以乡镇为单位,比较统计发放面积与遥感核算面积,完成基于GF-1卫星数据的粮食补贴政策落实效果评价。结果表明：1）全县范围内,冬小麦直补发放统计面积与遥感核算面积较为吻合。直补发放统计面积为1239.17 km2,遥感核算面积为1227.37 km2,相对误差仅为0.96%;2）在乡镇尺度上,11个乡镇和1个开发区中共5个乡镇直补发放统计面积与遥感核算面积的相对误差<10%,8个乡镇<13%。相对误差最大的开发区、濉溪镇2个乡镇,以工商业用地为主,冬小麦种植面积少,地块零碎,遥感解译难度大。整体上,直补发放统计面积与遥感核算面积的 Nash-Sutcliffe 系数（Nash-Sutcliffe coefficient,ENS）为0.90,决定系数为0.93,两者相关程度较高。研究可为改进完善粮食补贴政策提供参考提供依据。 相似文献
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冬小麦是中国重要的粮食作物，开展县级冬小麦产量预测对粮食宏观调控和农业精准化发展具有重要指导意义。该研究从县级产量预测角度出发，结合卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和反向传播神经网络（Back Propagation Neural Networks，BP）技术提出了冬小麦县级产量预测方法，使用CNN卷积神经网络对Sentinel-2遥感数据进行冬小麦种植区的分析和提取，将得到的种植区分布数据与MODIS EVI数据和耕地分布数据进行了融合，利用BP神经网络对融合后的数据进行产量特征提取和预测并选取均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）和样本决定系数（Coefficient of Determination，R2）作为精度指标对试验结果进行分析和评价。结果表明，基于CNN卷积神经网络和BP神经网络的冬小麦县级产量预测方法在山东省2014－2016年冬小麦县级产量验证集中R2达到0.87以上，MAE低于269.48 kg/hm2，RMSE低于346.56 kg/hm2，93%的县单产相对误差小于9%，试验结果平均值与中位数的偏差小于1.2%；在河南省2015－2019年冬小麦县级产量验证集中R2达到0.96以上，MAE低于304.84 kg/hm2，RMSE低于418.14 kg/hm2，91%的县单产相对误差小于9%，试验结果平均值与中位数的偏差小于1.6%，方法所构建模型具有良好的预测准确率、鲁棒性和泛化性，可以实现县级尺度下的冬小麦产量预测。 相似文献
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冬小麦面积遥感识别精度与空间分辨率的关系 总被引：2，自引：2，他引：2
不同空间分辨率农作物面积识别精度是农情遥感监测数据源选择的依据。该文采用WFV(wide field view)、MODIS(moderate-resolution imaging spectroradiometer)、OLI(operational land imager)、Google Earth影像,在天津市武清区选择了12 km×14 km的冬小麦种植区作为研究区域,采用目视识别的方法,分析了2、5、10、15、30、100、250 m共7个空间分辨率尺度下冬小麦面积识别精度与遥感数据分辨率、农田景观破碎度之间的关系。结果表明,随着空间分辨率由2 m变化到250 m,冬小麦面积识别的总体精度逐步由98.6%降低到70.1%,精度降低28.5%;面积数量比例由5.5%扩大到110.6%,误差增加105.1个百分点;面积精度呈明显下降趋势,数量误差呈明显增加趋势,数量误差的增加速度高于精度下降的趋势。高、中、低3个景观破碎度条件下,随着分辨率由2 m降低到250 m,作物识别精度分别降低了72.8、63.2和47.0个百分点,破碎度的增加导致面积识别精度下降速度更快;同等分辨率下,破碎度越高的地区面积识别精度越低。像元内冬小麦占比与可识别能力密切相关,像元占比达到45.0%以上时才能够被正确识别为冬小麦类型,像元尺度降低导致细小斑块丢失是造成面积识别与数量精度降低的主要原因。像元空间分辨率越高,冬小麦像元的光谱一致性越强,越有利于冬小麦分类精度的提高。针对农情遥感监测业务运行的需要,上述研究结果可以作为区域范围不同用户精度要求前提下遥感数据源选择的依据。 相似文献
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基于多时相遥感影像的作物种植信息提取 总被引：5，自引：8，他引：5
为了快速、准确地在遥感影像上对作物种植信息进行提取,该研究运用多时相的TM/ETM+遥感影像数据和13幅时间序列的MODISEVI遥感影像数据,采取基于生态分类法的监督分类与决策树分类相结合的人机交互解译方法,建立决策树识别模型,对黑龙港地区的主要作物进行遥感解译,总体分类精度达到了91.3%,与单纯对TM影像进行监督分类相比,棉花、玉米、小麦、蔬菜4类作物的相对误差的绝对值分别降低了1.3%、20.5%、2.0%、13.8%。结果表明该方法的分类精度高,能较好的反映作物的分布状况,可为该地区主要作物种植结构调整提供科学依据,还可为其他区域尺度作物分布信息的提取提供参考。 相似文献
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华北平原2001-2011年冬小麦播种面积变化遥感监测 总被引：10，自引：9，他引：10
为及时、准确地获取华北平原冬小麦时空分布信息,构建多源遥感监测系统,基于MODIS EVI时间序列数据和两景TM影像,建立华北平原冬小麦时序波谱曲线库,并结合农作物物候历制订统一规则,在此基础上,重建华北平原2001-2011年冬小麦播种面积时空变化过程。结果表明:1)多源遥感监测系统提取华北平原2001-2011年冬小麦信息,在栅格尺度上获得了稳定的较高分类精度,平均为76.36%;在县域行政单元尺度上,2011年的冬小麦遥感监测面积与统计数据的耦合度也较高(决定系数为0.89,均方根误差为1.29×104 hm2);2)华北平原2001-2011年的冬小麦播种面积呈持续上升趋势,2011年比2001年增加了156.05×104 hm2(14.96%);3)冬小麦播种面积大致呈"南增北减"的时空变化格局:平原中南部的鲁西南平原、胶莱平原、豫东平原和皖北平原冬小麦种植面积扩张趋势显著;而北部的京津冀地区冬小麦面积明显收缩。该研究旨在为华北平原调整农业种植结构、制订粮食安全策略及优化水资源管理提供数据支持,也可为大范围、长时间尺度的作物播种面积时空变化遥感监测提供方法借鉴。 相似文献