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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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新疆渭-库绿洲棉花种植面积遥感监测研究 总被引：1，自引：0，他引：1
渭干河-库车河三角洲绿洲是新疆的棉花主要生产区域之一,准确掌握该区种棉面积及空间分布情况,对新疆棉田的优化布局和棉花产业的可持续发展具有重要意义。本文利用TM遥感影像及野外调查数据,建立研究区典型地物类型解译标志,通过遥感分类确定了渭-库绿洲种棉区域范围。结果显示,研究区棉花主要集中分布于西南和南边沿塔里木河北边的新开垦地,零星分部于中部和北部。遥感监测得到的研究区棉花总面积为155210 hm2,2011年统计面积为147493 hm2,棉花面积信息提取总精度为94.77%;库车县、沙雅县、新和县的棉花面积遥感提取精度分别为92.16%、97.83%和93.19%。研究表明,利用TM遥感影像并结合野外调查是区域尺度快速提取棉花种植面积信息的有效手段。 相似文献
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针对遥感与抽样相结合的农作物种植面积估算方法中,子总体的作物种植面积估算需要新的抽样体系设计和样本野外调查等繁重工作,缺少基于总体下对子总体的作物种植面积估算的方法,以沙湾县、玛纳斯县和呼图壁县为总研究区,提出了基于遥感和PPS抽样相结合的总体抽样下子总体追加抽样设计的子总体研究区呼图壁县棉花种植面积估算方法,并以新疆建设兵团统计局公布数据为真值对其估算结果进行对比分析。结果显示,基于总体抽样下子总体追加抽样设计后,子总体研究区估计量的变异系数为0.023 3,远低于0.05,而追加抽样设计前变异系数为0.122 3,说明样本在该方法下的代表性得到极大提高。以新疆建设兵团统计局公布数据为真值进行对比发现,子总体研究区棉花种植面积提取精度达到94.2%,能够有效提取子总体中的棉花种植面积,同时避免了重新建立子总体研究区抽样体系所需要的人力、物力、财力等资源的消耗。 相似文献
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基于高分遥感数据的昌吉市棉花面积识别研究 总被引：2，自引：0，他引：2
《天津农业科学》2017,(10):55-60
本文探讨了如何利用高分遥感数据大范围快速提取棉花种植面积。本研究以昌吉市为研究区,基于高分一号(GF-1)遥感影像,利用实地调查的2015年昌吉市作物种植信息,选取不同的监督分类方法,加入耕地掩膜,分析得出昌吉市棉花识别的最佳识别时相以及最佳识别方法。结果表明,棉花与其他种植作物分离程度最好月份为7月,棉花种植面积最佳识别月份为7月,支持向量机分类方法总体精度最高,总体精度为95.24%,Kappa系数0.935。棉花种植面积提取以小于6个像元为最小图斑时结果最佳。高分一号遥感影像7月以支持向量机分类法解译出的2015年昌吉市棉花面积为15 974 hm2,棉花面积提取精度为95.79%。 相似文献
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以研究区2012年的HJ卫星CCD影像为数据源,通过物候历和主要农作物的光谱特征分析,确定棉花识别最佳时相。采用分类回归树分析(CART)的决策树方法提取棉花种植面积信息,并以农田实地调查样点和统计数据为参考对提取的棉花种植面积结果进行评价。结果表明,基于HJ-CCD数据,使用CART算法的决策树可以较好地提取棉花覆盖信息,最终提取的棉花种植面积总量精度为94.29%,位置精度为88.57%;本研究采用的决策树方法,操作方便、容易实
现,分类结果较为实际,基本满足棉花种植面积遥感监测的需求,可对棉花种植面积估算和种植结构分析提供一定的参考。 相似文献
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基于RS的冬小麦种植面积提取及最佳时相选择 总被引：1，自引：0，他引：1
为探求冬小麦种植面积提取的方法,本研究通过多种图像处理方法对TM数据进行处理,结合实地调查和研究区主要种植作物的物候历,利用TM数据提取了冬小麦的种植面积。同时为了提高解译精度,结合GIS进行了两次目视解译过程,消除了分类器分类会出现的多分和漏分现象。结果表明:通过分类后计算混淆矩阵与地面真实感兴趣区(ROI)进行比较,发现Mahalanobis Distance分类法阈值(最大误差距离)为2.9时分类效果最佳。得到2007年研究区域冬小麦遥感监测面积为560 650 hm2,提取精度达到了95.23%。三个地区以临汾地区提取精度最高,而晋中地区最低。因此利用该方法提取冬小麦种植面积是可行的。 相似文献