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一年一季农作物遥感分类的时效性分析 总被引：4，自引：1，他引：3
【目的】基于遥感影像的作物分类研究是提取作物种植面积和长势分析及产量估测的基础,也是推动现代化农业快速发展的动力。研究结果可为农业等相关部门掌握农情,进行宏观调控提供依据。目前,农业遥感研究主要集中于中低分辨率遥感影像,影响植被信息提取的精度,应用高分辨率多时相遥感影像和选择最优分类方法可以提高植被信息提取精度。明确农作物遥感分类的时效性与最优分类方法,为快速、准确地获取作物空间分布数据和农情定量遥感监测提供依据。【方法】基于黑龙江省虎林市2014年5—10月覆盖完整生长期的20幅遥感影像,构建16 m分辨率NDVI时间序列曲线,建立决策树分类模型,通过分类影像进行系列阈值分割,并结合辅助背景数据及专家知识,成功提取虎林市土地利用覆被信息;利用20幅影像依次波段合成的方式进行作物分类,明确最优时相;将提取的耕地范围作为作物分类规则,并与未提取耕地范围的作物分类结果进行比较;同时通过最大似然法、马氏距离法、神经网络法、最小距离法、支持向量机、波谱角分类法、主成分分析法多种分类方法进行作物分类;利用农业保险投保地块数据进行精度验证。【结果】(1)7月初、7月末到8月初、9月末是研究区一年一季作物遥感分类的3个关键时相;(2)决策树分类方法在提取土地利用覆被信息的结果中精度最高,总体精度90.24%,Kappa系数0.87;(3)6月初与7月初2幅影像结合采用最大似然法对作物进行分类的总体精度高达94.01%,Kappa系数为0.79,6月初与7月初的影像结合,可以解决作物分类的时效性;(4)结合9月21日的影像,总体精度进一步提高,大豆分类精度明显提高,最终确定最大似然法为最优作物分类方法。【结论】通过遥感数据能实现在7月上旬对作物进行精准分类,拓展了遥感数据在农业领域的应用价值,对一年一季地区作物快速分类与农情定量遥感监测有重要意义。 相似文献
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农作物分布格局动态变化的遥感监测——以东北三省为例 总被引：4，自引：1，他引：3
【目的】当前对涉及到耕地内部不同作物空间分布及其变化的研究较少。本文旨在探讨大尺度作物种植面积和分布格局遥感提取方法及景观生态学中景观格局指数在作物格局动态变化分析中的应用。【方法】基于2005年和2010年作物生育期内遥感影像全覆盖的MODIS-NDVI数据,利用RS、GIS技术,通过分析东北地区主要作物（水稻、玉米、大豆）的种植结构、物候历及NDVI曲线特征,建立不同作物面积遥感提取模型,提取大尺度农作物空间分布格局信息。同时,利用景观格局指数方法分析农作物格局动态变化特征和变化规律。【结果】与多年平均统计数据比较,基于MODIS遥感数据提取的作物面积信息,2005年和2010年平均精度达到了90%以上;5年间,东北地区主要作物种植结构发生了较大变化。其中大豆平均斑块面积减少,面积年动态度为-4.47%,水稻和玉米平均斑块面积均增加,且5年的变化幅度均超过20%。【结论】成本和收益是作物面积增加或减少的主要原因;用中等分辨率的遥感数据进行大尺度作物面积提取的方法是可行的;景观生态学中格局指数可以用来分析耕地内部作物格局的动态变化规律。 相似文献
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【目的】基于多时相的高分一号(GF-1)影像,利用面向地块对象分类法提取广西崇左市江州区大宗农作物种植面积,为南方多云雨丘陵地区提取作物信息提供参考。【方法】以2 m分辨率的GF-1影像为数据源,采用人机交互的方式准确识别地表覆盖的地块信息,基于对多时相GF-1影像进行云影检测,并处理生成影像的光谱、归一化植被指数(NDVI)、亮度等特征,采用面向地块对象的分类方法提取甘蔗、水稻和香蕉的作物信息。【结果】根据混淆矩阵评价分类的结果可知,提取大宗农作物的总体精度为90.08%,Kappa系数达0.85,满足农业成果应用的精度要求。【结论】利用有效影像数据,结合地块数据完成作物信息提取,该技术方法能够准确提取丘陵地区大宗农作物信息,为解决南方多云雨丘陵地区提取作物信息难题提供了有效途径。 相似文献
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HJ-1号卫星数据与统计抽样相结合的冬小麦区域面积估算 总被引：18，自引：0，他引：18
【目的】探讨利用HJ-1号卫星遥感数据进行冬小麦种植面积测量的可行性,并进一步结合统计抽样的方法,估算区域冬小麦种植面积,解决单靠遥感进行冬小麦种植面积测量时多期影像信息误差积累和生长差异性影响的问题。【方法】以北京市为研究区,采用多时相HJ-1号卫星遥感数据与分层抽样相结合的方法进行冬小麦种植面积测量:利用多时相HJ-1号卫星遥感数据获取冬小麦遥感识别结果(56506.67hm2),结合耕地地块数据建立入样总体,以耕地地块内冬小麦遥感识别面积作为分层标志进行分层随机抽样,反推得到北京市冬小麦面积总量(59680hm2)。【结果】多时相冬小麦遥感识别结果MAE为0.17,bias为-0.05,抽样反推区域总量面积提高了约5%,在一定程度上纠正了HJ-1号卫星多期遥感影像提取冬小麦区域面积偏低的问题。【结论】本文方法能够准确测量出区域冬小麦总量面积,具有较强的应用性和普适性,为采用HJ-1号卫星遥感数据进行农作物种植面积遥感测量进行了先期的方法探讨,深化了该遥感数据源的应用。 相似文献
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湿地高分辨率遥感影像的变化检测 总被引：1，自引：1，他引：0
【目的】研究高分辨率遥感影像的湿地动态检测,为湿地资源的可持续发展提供信息支撑。【方法】充分利用面向像元和面向对象两种方法的优势和特点,结合多变量变化检测（MAD）,提出对MAD变量的面向对象后分类方法（OB-M方法）。【结果】基于MAD变换的差异影像集中了两期影像的变化信息,基于像元差异影像的面向对象后分类方法能成功的检测多时相遥感影像的几何配准误差、单时相阴影、光照季节变化等“伪变化信息”,成功提取变化/未变化信息。【结论】比较传统的面向对象分类后比较和MAD方法,提出的OB-M方法能较好地提高湿地变化/未变化信息检测的精度。 相似文献
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基于纹理的风蚀水蚀过渡区TM影像土地利用信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】探索在风蚀水蚀过渡区,利用TM遥感影像提取土地利用信息的方法。【方法】以榆林市西北部风蚀水蚀过渡区为对象,应用主成分变换与基于灰度共生矩阵纹理特征相结合的方法对TM影像进行分析,选取均值作为分类指标,采用分层分类法进行信息提取。【结果】不同土地利用类型之间纹理特征参数差异明显,荒漠化土地的均值、方差值较高,灰度分布不均匀,相邻像元反差明显,内部变化剧烈;水体和灌溉耕地的均值、方差值很低,灰度值均匀,内部变化小;林地和旱耕地信息介于上述两类土地之间。【结论】与传统分类方法相比较,纹理分析方法可以获得更高的分类精度。 相似文献
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高分一号GF1/WFV遥感影像具有较高的时间和空间分辨率,利用多时相影像开展农作物分类调查具有明显优势。以安徽省颍上县为研究区域,利用2017年5月至9月共6景多时相GF-1/WFV卫星遥感影像数据对主要农作物的分类识别提取。首先,通过分析研究区主要农作物的典型植被指数NDVI、EVI和WDRVI时序变化特征,明析了不同作物在各时相对不同VI的响应特征;其次,基于作物在不同时相的敏感VI变化响应,构建了决策树分层分类模型,成功提取了研究区玉米、水稻、大豆和甘薯四种主要作物种植空间分布情况。结果表明:总体精度达到90.9%,Kappa系数为0.895。同时,采用最大似然法、支持向量机对研究区作物进行分类,通过分类效果对比发现,最大似然法最差,支持向量机次之,决策树分类方法最佳。研究表明:利用多时相时间序列的遥感影像数据,结合作物植被指数特征,采用决策树分类方法可以有效提高作物分类的精度。 相似文献
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【目的】及时准确地提取耕地空间分布与变化信息是科学保护和有效管理耕地资源的重要技术手段，对保障区域粮食安全、制定耕地保护政策具有重要指导意义。研究粤港澳大湾区耕地时空变化，可以为粤港澳大湾区耕地保护和粮食安全保障提供数据支撑。【方法】以多时相的Landsat遥感影像为数据源，利用支持向量机方法进行土地覆盖分类，获取粤港澳大湾区2010、2015和2020年的耕地空间分布信息，分别从数量变化、空间转移和景观格局3个方面分析2010—2020年粤港澳大湾区耕地时空变化特征。【结果】数量变化上，2010—2020年粤港澳大湾区耕地表现为先少量减少后缓慢增加的变化趋势，从2010年的16 155.56 km2减少至2015年的15 740.54 km2，再增加至2020年的16 473.93 km2，其中江门耕地净增加量最多、为176.99 km2，东莞耕地净减少量最多、为74.68 km2。空间转移上，新增耕地60.25%来源于林地，35.85%来源于水体；减少的耕地有49.53%转... 相似文献
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在提取作物种植分类信息方面,多时相和多光谱特征信息综合应用十分重要。环境与灾害监测预报小卫星影像具有较高的时间、空间分辨率,采用时间序列分析的方法提取作物种植分类信息优势显著。本研究以宁夏平罗地区作物为研究对象,利用HJ-CCD数据提取主要农作物分类信息,采用非监督分类、最大似然分类、决策树分类3种算法挖掘数据。研究表明,通过构建的时间序列HJ卫星遥感影像,结合作物的光谱和典型植被指数时序变化特征,能够有效进行农作物分类。 相似文献
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【目的】 针对云南省大理市耕地地块不规整、破碎且农作物空间种植结构复杂的特点,结合多源数据在时间和空间分辨率的优势,达到准确地提取农作物信息的目的。【方法】 协同BJ-2数据和Sentinal-2数据进行农作物精细信息提取。首先,利用空间分辨率较高的BJ-2数据进行面向对象的图像分割,获得农作物地块信息;其次,在农作物物候规律分析的基础上,通过标准差分析获得关键时相,利用相应时间分辨率较高的Sentinal-2数据获取农作物地类信息,实现基于地块的小春农作物的快速精细提取。【结果】 采用实地调查地块真值与提取地类生成混淆矩阵进行精度验证,总体精度和Kappa系数分别为87.4%和0.83。其中,连片种植的农作物如蚕豆和马铃薯提取精度较高,地块细碎且内部种植结构复杂的作物提取精度略低。【结论】 多源遥感数据协同的农作物提取方法,通过高分辨率影像上获得的对象分析单元能很好地对单一地块中的农作物空间特征进行统计分析,很大程度上弥补了中分辨率影像由于分辨率偏低所导致的混合像元处错分的不足;不仅能从耕地地块级别获得农作物种植结构,更直观地反映农作物种植,能有效提升农作物提取的精细化程度,有利于精细化的农作物种植结构管理。 相似文献
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基于无人机可见光遥感影像的耕地精准分类方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
无人机可见光遥感具有使用成本低、操作简单、实时获取遥感影像、地面分辨率高等优势。提出了一种利用无人机可见光遥感影像进行耕地精准分类的方法,以广东省惠州市惠东县铁涌镇石桥村部分耕地的可见光遥感影像为研究对象,对耕地的面积信息、形状信息以及位置信息进行监测和提取,采用面向对象法对影像中两种基于可见光波段的植被指数、纹理信息、形状信息进行分析,研究出分类提取耕地信息的较佳方案。经过反复实验确定分割尺度45、合并尺度90为分割参数,同时利用波段信息和纹理信息对未种植作物耕地和其他地物进行分离。该方法总体精度为89.23%,Kappa系数为0.72。实验结果表明利用无人机可见光遥感数据对耕地进行分类虽然存在一些细碎地块被错提、误提的情况,但总体精度仍然保持在一个很高的水准,可以为耕地作物分类提供参考,为实现精准农业提供精准的数据基础。 相似文献
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【目的 】分析东北地区高标准农田粮食作物种植分布及空间变化情况,为高标准农田的监测监管提供依据。【方法 】文章选取中国东北地区为研究范围,利用卫星遥感影像提取2017—2021年水稻、玉米和大豆等主粮作物的空间分布,并将其与已建成的高标准农田项目空间数据以及一般耕地数据进行叠加分析,以对高标准农田和一般耕地上的主粮作物种植面积和占比进行分析对比。【结果 】2017—2021年东北地区高标准农田种植的主粮作物比例平均高出一般耕地约14%。高标准农田建设比例高、且主粮作物占比增加的地区主要分布在黑龙江东部及东北部、吉林西部;而高标准农田建设比例低、且主粮作物占比降低的县有23个,主要分布在山脉附近。【结论 】2017—2021年东北地区高标准农田主粮作物面积占比高于一般耕地,高标准农田在落实“良田粮用”政策和保障粮食供给方面成效显著。 相似文献
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基于多时相棉花长势遥感的棉田质量诊断 总被引：4，自引：0，他引：4
【目的】研究多时相遥感信息对棉田质量进行诊断的技术和方法,为棉花生产提供具有针对性的管理方案,促进棉田均衡增产、增效。【方法】研究分析多时相遥感数据对地物信息的动态分析与评判能力,以及棉花长势指标动态变化与棉田质量的关系,对棉花生长盛期多时相的LANDSAT-5多时相遥感数据进行融合,将棉田质量状况划分为健康棉田、有障碍棉田和疑似有障碍棉田三类。【结果】数据分析结果表明,棉花生长盛期（花铃期）单时相的LANDSAT-5反射率数据可以作为棉田生长状况的判断指标,划分健康生长与生长障碍的阈值为0.820;利用多时相遥感数据的棉田质量划分方法,可以将棉田质量分为健康、有障碍和疑似有障碍三类。依据此方法对新疆建设兵团148团约1 1705.3 ha的417块棉田进行分类,得出健康、有障碍和疑似有障碍三类棉田所占比例分别为36.4%、34.1%和29.5%;经过8块条田（426.5 ha）的地面同步调查证实了这种方法的准确性,造成该区棉田质量障碍的主要因素为耕地盐渍化、不平整、土壤质地不匀。【结论】研究表明棉田多时相遥感数据进行棉田质量诊断是可行的。利用这种方法,结合不同质量棉田形成机理,能够得到棉田质量状况及影响因素精细分布的信息,为进一步进行的棉田土壤改良与生产管理采取针对性的措施提供数据支撑。 相似文献
14.
【目的】探究研究区农作物分类最佳时相;结合遥感指数探究一种有效的多时相分类方法,提取主要农作物种植分布情况。【方法】基于多时相Sentinel-2卫星数据,采用支持向量机的分类方法对不同时相进行分类,对比分类精度;融合时间序列的NDVI、MNDWI指数之后采用支持向量机的方法进行分类,之后分别利用MNDWI和CI指数结合决策树的分类方法提取水域和田埂。【结果】7月份的分类效果最好,总体精度达到91.05%,Kappa系数达到0.8518;通过时相数据不同组合的分类精度比较,采用3—10月NDVI数据叠加后分类的效果较好,总体精度达到92.25%,Kappa系数达到0.8736;对比3种不同分类方法,以支持向量机的分类结果精度最高,总体精度达到94.19%,Kappa系数达到0.9024。【结论】7月份是研究区农作物分类的最佳时相;多时相分类精度明显高于单景数据分类;结合多时相NDVI、MNDWI、CI 3种遥感指数进行分类可以有效提取研究区主要农作物的种植分布情况。 相似文献
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【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。 相似文献
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基于高空间分辨率卫星影像的新疆阿拉尔市棉花与枣树分类 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】 枣树和棉花是新疆地区的两大优势作物。利用高空间分辨率遥感影像对作物进行识别,更加快速、准确地获取枣树和棉花的种植面积及其分布区域,以利于相关部门政策的制定及农作物的精确管理。【方法】 本文以新疆阿拉尔市主要农作物为研究对象,运用基于像素与面向对象的遥感影像分类方法,通过比较光谱角制图（SAM）、支持向量机（SVM）、CART决策树（DTs）、随机森林（RF）这4种机器学习算法在高空间分辨率卫星影像分类中的作物识别精度,探究影像获取时期（2016-05-10、2016-09-07、2016-10-08）及面向对象的信息提取技术对作物分类精度的影响。【结果】 5月份影像（即棉花覆膜期影像）作物分类精度最高,10月份影像次之,9月份影像最差;与基于像素的作物分类方法相比,面向对象的作物分类方法可以使各时期的作物分类总体精度得到一定提高（除SAM之外）,各时期分类精度分别提高了4.83%、7.77%、7.22%,最高分类精度分别为93.52%（2016-05-10）、85.36%（2016-09-07）、88.88%（2016-10-08）,均实现了较好的作物分类效果。【结论】 5月份（棉花覆膜期）影像对棉花和枣树分类效果最好,该时期的棉花被地膜覆盖,且枣树表现出明显的植被光谱特性,两种作物生长早期呈现出差异化的光谱特征,因此棉花和枣树的遥感识别应在作物生长早期进行;面向对象的分类方法可以综合运用光谱、纹理及空间信息,特别是纹理信息的加入,可以取得比基于像素方法更高的分类精度,且提供一种高效提取田块边界的手段,对当地农田信息化管理具有重要应用价值。在棉花和枣树识别过程中,纹理特征的重要性高于光谱和空间特征,红光和绿光波段在所有波段中对棉花和枣树的识别贡献最大。 相似文献
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基于高光谱遥感的农作物分类研究进展 总被引：3，自引：1，他引：2
【目的】农作物类型识别是农作物面积、长势监测与产量预测的重要前提。及时、准确地获取农作物类型、空间分布以及种植面积对制定农业政策、促进社会经济发展和保障国家粮食安全具有重要意义。近年来,高光谱遥感凭借光谱分辨率高、光谱信息丰富等优点,已广泛应用于农作物制图中。【方法】文章归纳了高光谱遥感应用于农作物分类的研究进展,总结了国内外农作物分类常用的高光谱数据源,并分析了各种数据源的适用范围。梳理了农作物高光谱遥感分类方法,讨论了各种分类方法的优缺点。【结果】现有农作物高光谱遥感分类研究存在一些不足:(1)机载高光谱影像光谱分辨率高,但影像监测面积小,不适合大区域农作物面积提取研究;(2)星载高光谱影像监测面积较大,但空间分辨率较低,某些农作物面积提取实际应用中精度较低;(3)由于缺乏对农作物高光谱特征的研究,导致分类算法机理性不足,普适性较差。【结论】农作物高光谱遥感分类未来研究方向是:(1)丰富高光谱遥感监测的农作物类型;(2)提高高光谱影像的空间分辨率,实现农作物种植结构复杂、地块破碎地区的农作物分类研究;(3)进一步研究利用高光谱遥感进行农作物分类的机理和多源数据融合的方法。 相似文献
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《西南大学学报(自然科学版)》2021,(6)
通过对Sentinel-2光学影像主成分特征波段、植被指数和多时相Sentinel-1 SAR不同极化散射特征波段构建多种地物特征影像集组合,基于支持向量机分类(SVM)算法对重庆市合川区2019年产季冬油菜分布进行识别提取精度分析.结果表明:植被指数可以大幅度提高油菜作物分布提取的制图精度,基于红边波段的植被指数要比传统的近红外波段对改善油菜提取的制图精度更加有效,制图精度提高4.5%;在一定程度上,多时相极化SAR数据VV-VH特征组合可以替代光学影像用于丘陵山地地块破碎地区油菜种植分布信息的提取,油菜制图精度提高15.74%,融合绿熟期油菜作物光学特征和同期SAR散射特征的波段组合因冠层角果含水量增加,油菜作物雷达散射特征加强,油菜制图精度由46.07%提高到66.29%,总体精度提高到60.40%.在光学影像主成分特征与多时相SAR散射特征下,油菜制图精度提高到70.79%,用户精度提高至85.14%,总体精度提高10%左右.在西南多云雾地区,以时间序列SAR数据为主导,光学影像为补充的方法用于西南丘陵山地作物种植信息提取是一种较为可靠的方法,可为我国西南地区农作物信息提取提供参考. 相似文献
19.
农作物种植结构遥感提取研究进展 总被引：37，自引：2，他引：35
农作物种植结构信息对农业生产管理、农业可持续发展及国家粮食安全等具有重要意义。本文中概括了农作物种植结构遥感提取的理论基础,归类了近10年间不同农作物种植结构遥感提取技术方法,重点评述了不同技术方法的特点及应用情况,讨论和展望了未来农作物种植结构遥感提取研究的发展方向。当前,光谱特征、时相特征和空间特征是农作物种植结构遥感提取的三大理论基础。基于单一影像源的种植结构提取方法操作简单,但往往难以获取种植结构“最佳识别期”的遥感影像;基于多时序影像源的种植结构提取方法可以充分利用农作物季相节律特征,成为当前农作物种植结构遥感提取的主流方法。在基于多时序影像源的种植结构提取方法中,多特征参量法较单一特征参量法更适用于农作物种植结构复杂区域,基于多特征参量的统计模型法一定程度上解决了混合像元问题,但模型的鲁棒性有待提高。此外,遥感与统计数据融合的农作物种植结构提取法在国家及全球大尺度的农作物种植结构提取中具有优势,但较低的制图分辨率使得数据产品的区域适宜性较差。未来农作物种植结构遥感提取将以区域“作物一张图”为目标,充分发挥多源数据组合利用的优势,围绕多类型作物同步提取和大范围作物种植结构提取开展深入研究,重点加强遥感数据预处理、特征参量提取和分类器高效选择等关键技术研究,从而提升农作物种植结构遥感提取的时空尺度,满足多方位的农业应用需求。 相似文献
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准确提取耕地信息对农业资源调查、遥感估产以及灾害监测等具有重要意义,从遥感图像中提取耕地的信息属于图像识别和分类的问题,目前深度学习是非常适合的方法。以语义图像分割(Deeplab)模型为基础,选择耕地为提取目标,建立了一种从高分2号遥感影像上提取耕地信息的方法耕地提取语义图像分割(ECLDeeplab)。首先分析了耕地在高分2号遥感影像上的表现特点;其次依据耕地的具体特点对Deeplab的结构进行调整,形成了能够提取耕地的网络结构;最后用训练成功的网络进行提取耕地,得到精度较高的分割结果。应用方法对山东省肥城市的2016年12月至2017年3月的10幅影像进行了试验,试验结果表明,该方法获取的耕地精度为88.3%,提取耕地信息得到了较好的结果。 相似文献