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1.
作物分类和时空变化监测信息可以为农业管理提供依据,多年作物种植结构图反映了作物种植方式的变化,对经济和社会分析起着重要作用。然而,用于绘制作物分布图的卫星影像不能同时具有高时间高空间分辨率,在提取作物种类复杂多样地区的种植结构图时,往往难以提供足够的作物生长周期内影像。该研究提出了一种既经济又高效的解决方案,即利用重复周期短的环境一号CCD（HuanJing-1 Charge-Coupled Device,HJ-1 CCD）图像和免费Landsat-8图像来提取中国监利县的作物种植区时空变化图。根据NDVI时间序列曲线定义了不同作物生育期物候指标例如归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）的最大值、日期和天数等,用于作物分类。为了获取物候指标的阈值,首先从15m Landsat-8影像中提取典型种植区,然后利用典型种植区作物生长阶段NDVI时间序列曲线,得到物候指标中的NDVI阈值和时间阈值,再根据这些阈值制定了分类规则,并获得了2009-2016年作物分布图。根据多年主要作物分布图,分析不同作物的土地利用变化。最后利用高空间分辨率卫星图像和监利县统计年鉴中的作物面积数据对作物分类结果进行精度评估。与高空间分辨率图像相比,平均分类精度为84%,与统计作物面积数据相比,分类精度达到81.60%。结果表明,该研究为在像监利县这样复杂地区进行常规的作物分布制图提供了一种可行的分类方法。通过对夏收作物的时空动态变化分析可以发现,油菜农业机械化水平低、劳动力成本高,导致愿意种植油菜的农民较少。对于秋收作物,政府设定了中稻最低收购价标准,大大降低了农民种植中稻的风险,对农民种植秋收作物具有指导作用。 相似文献
2.
利用NDVI指数时序特征监测秋收作物种植面积 总被引：24，自引：8，他引：16
通过对湖北省江陵县各种地物MODIS数据NDVI时序特征的分析,选取夏秋作物轮作期（5月下旬）和NDVI均值为标准,采用分层方法区分秋收作物（中稻、晚稻、棉花）区与其它区,然后利用BP神经网络法对三种作物进行监督分类,得出了三种作物种植的空间分布。并将结果与ETM数据的神经网络监督分类值作为标准值进行了误差分析,得出其平均误差率为13.6%,能准确反映江陵县秋收作物分布状况,该分层模式加BP神经网络监督分类方法适用于多种作物种植区的作物分类。 相似文献
3.
基于异源多时相遥感数据提取灌区作物种植结构 总被引：11，自引：4，他引：11
用遥感技术提取灌区作物种植结构需要源影像具有适宜的时空分辨率以适应其动态变化特征。该文综合运用多种遥感影像数据,将Landsat ETM+与MODIS NDVI数据融合区分灌区土地利用类型,由融合后的时间系列数据非监督分类结果提取植被指数变化信息,结合作物系数变化规律运用光谱耦合技术提取作物种植结构。根据该方法将漳河灌区作物种植结构区分为水稻—油菜、水稻—小麦、单季夏季作物以及双季经济作物。由地面统计数据和高分辨率IKONOS影像进行了检验,分类精度达到91%并且与统计数据相吻合。结果表明该法不仅能提供更为准确的灌区作物种植结构时空信息,而且节省影像购买成本,方便灌区尺度遥感应用。 相似文献
4.
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
5.
基于Landsat8 OLI与MODIS数据的洪涝季节作物种植结构提取 总被引：3，自引：4，他引：3
洪涝灾害会造成农作物严重受损,因此洪涝季节作物的种植结构是估算洪涝灾害损失、进行防灾减灾措施的必要信息。为了能够快速便捷地提取洪涝季节作物种植结构,该文以湖北省监利县为研究区域,探讨了采用空间分辨率较高的Landsat8陆地成像仪(operational land imager,OLI)影像和时间分辨率较高的中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)数据,综合利用多源多时相遥感影像提取中小尺度范围的洪涝季节作物种植结构的方法。首先利用MODIS数据建立作物的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列曲线,并采用改进后的Savitzky-Golay滤波器对曲线进行平滑处理,然后根据作物的物候特征设定阈值,界定作物种类,进而以此为依据在作物关键生育时期的Landsat8 OLI高清影像中选择合适的感兴趣区域(region of interest,ROI)作为先验知识,使用BP(back propagation)神经网络模型对OLI数据进行监督分类,提取作物种植面积分布。最后利用统计数据与资源三号卫星数据对提取结果进行验证,平均精度达到88%,能够较准确地反映监利县洪涝季节作物的分布情况。该研究可为洪涝灾害损失估算提供可靠基础。 相似文献
6.
基于多源遥感数据融合和LSTM算法的作物分类研究 总被引：7，自引：6，他引：1
准确、及时地获取农作物的空间分布信息,对于指导农业生产、制定农业政策具有重要意义。为了检验长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)算法在基于时序遥感数据进行作物分类中的优势,该文以临汾盆地为研究区域,利用Savitzky-Golay滤波对MODIS NDVI进行平滑处理,并采用ESTARFM(enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model)算法对滤波后的MODIS NDVI和Landsat NDVI进行融合,生成空间分辨率为30 m、时间分辨率为8天的时序NDVI。基于Landsat NDVI利用LSTM算法进行作物分类,同时,基于融合NDVI分别利用LSTM算法和神经网络(neuralnetwork,NN)算法进行作物分类,并对比3种方法的分类精度。结果表明,Savitzky-Golay滤波后的时序MODISNDVI能够反映不同作物的物候特征;基于融合NDVI的分类精度明显高于基于LandsatNDVI的分类精度,表明融合后的时序NDVI由于具有更高的时间分辨率,能够更加突出不同作物的物候特征,显著提高作物分类精度;基于融合NDVI和LSTM算法的分类精度高于基于融合NDVI和NN算法的分类精度,前者的冬小麦面积估测精度高于后者的估测精度,表明LSTM算法的分类精度高于NN算法。该文可为基于遥感影像进行不同作物种植区域提取的研究提供重要的方法参考。 相似文献
7.
华北平原冬小麦面积遥感提取及时空变化研究 总被引：10，自引：3，他引：10
多年作物种植面积的时空变化可以反映种植结构的调整结果,并可用于进行驱动力分析。为解决连续遥感监测作物种植面积变化过程中,不同的训练样本或分类规则不能较好地反映作物种植面积时空格局变化的问题,本文首先根据研究区(华北平原)农业气象观测站提供的主要农作物物候观测资料获得主要农作物典型物候期特征,结合HANTS滤波后的NDVI时间序列数据提取不同地物类型的NDVI时序曲线,引入复种指数,探讨了CART算法在提取华北平原冬小麦种植面积的可行性,最后提取了2000—2013年华北平原冬小麦种植面积,并参考市级的农业统计数据进行精度评价。经检验,近13年的遥感监测种植面积与农业统计面积相关系数达到0.94(置信水平为95%),且各市13年面积一致性小于40%的概率仅为15%。利用遥感监测多年冬小麦空间分布信息获得其空间种植概率,能较好地反映研究区冬小麦的主要种植区,该方法可为大范围、连续年份冬小麦种植面积时空格局的遥感监测提供参考。 相似文献
8.
基于GF-1/WFVNDVI时间序列数据的作物分类 总被引：6，自引：11，他引：6
归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列已广泛应用于植被信息提取研究,然而目前NDVI时间序列的研究主要集中于中低分辨率遥感影像,从而影响了植被信息提取的精度。随着中国高分专项首颗卫星高分一号(GF-1)的发射,为高分辨率NDVI时间序列的构建提供了可能。该文尝试利用GF-1卫星16 m宽覆盖(wide field of view,WFV)影像,构建16 m分辨率NDVI时间序列,以河北省唐山市南部区域为研究区,开展作物分类研究。该文采用覆盖作物完整生长期的GF-1数据构建NDVI时间序列,避免了利用自然年(1-12月)数据构建NDVI时间序列的不足,有助于作物信息的提取。通过分析样地的NDVI时序曲线,发现GF-1/WFV NDVI时间序列能够清晰地区分不同作物的物候差异,捕捉作物特有的生长特性,而且能够识别研究区当年的作物种植模式。该文分别采用最大似然法、马氏距离、最小距离、神经网络分类、支持向量机(support vector machine,SVM)等分类方法,基于GF-1/WFV NDVI时间序列对研究区作物进行分类,研究结果表明SVM分类方法总体精度最高,达到96.33%。同时该文还采用时间序列谐波分析法(harmonic analysis of time series,HANTS)对NDVI时间序列进行了平滑处理,结果表明处理后的NDVI时间序列能更好地描述作物的物候特性,作物分类精度得到进一步提高。 相似文献
9.
基于多源数据和决策树估算夏玉米种植面积 总被引：2，自引：0，他引：2
以低空间分辨率遥感数据为主要信息源提取大范围作物种植信息时,为克服混合像元影响,提高提取精度,提出一种基于多源数据和决策树的夏玉米种植面积估算方法。综合FY-3/MERSI数据的时间序列特征和TM数据的中空间分辨率光谱特征,在对作物物候历进行分析的基础上制定多时相决策树规则,融合多时相MERSI数据和TM数据,分析多源融合后NDVI时序数据的光谱特征确定阈值,提取夏玉米种植信息,根据农业统计数据验证种植面积提取精度为95.1%,根据野外调查数据验证位置精度为81.0%。研究结果可为大范围的作物种植信息准确提取提供方法支持。 相似文献
10.
基于HJ时间序列数据的农作物种植面积估算 总被引：13，自引：7，他引：13
通过对长时间序列遥感影像的波谱变化特征分析,可以有效地进行农作物种类识别与信息提取,提高农作物种植面积的遥感监测精度。中空间分辨率多光谱遥感影像适合于中国大范围大宗农作物面积监测,也是能够提供稳定时间序列遥感数据源之一。该研究以河北省衡水市为研究区域,采用2011年10月3日-2012年10月24日期间,16景30 m空间分辨率的HJ-1A/B卫星CCD(电荷耦合元件,charge-coupled device)影像月度NDVI(归一化植被指数,normalized difference vegetation index)时间序列数据,针对冬小麦、夏玉米、春玉米、棉花、花生和大豆等主要作物类型,在全生育期波谱特征曲线分析基础上,提取主要作物类型的曲线特征,采用基于NDVI阈值的决策分类技术,进行了农作物种植面积遥感识别,以15个规则的2 km×2 km的地面实测GPS(全球定位系统,global positioning system)样方进行了精度验证。考虑到大豆和花生2种作物的NDVI时间序列特征相似性较高,将这2种作物合并为一类进行分类,并命名为小宗作物。结果表明,冬小麦、夏玉米、春玉米、棉花和小宗作物等5类目标可以有效识别,分类总体精度达到90.9%,制图精度分别为94.7%、94.7%、82.4%、86.9%和81.2%,其他未分类类别精度为85.9%。利用中高分辨率遥感时间序列卫星影像,在大宗农作物时间序列的变化规律分析基础上,可以准确地提取大宗农作物种植面积,在农作物面积资源调查中具有较大的应用潜力。 相似文献
11.
中低分辨率小波融合的玉米种植面积遥感估算 总被引：4，自引：2，他引：2
采用中分辨率与低分辨率数据相结合的遥感估算方法是获取大范围作物种植面积的主要趋势之一。在MODIS时序影像和TM影像支持下,采用小波变换融合方法获取30m分辨率的NDVI时间序列信息,构建主要秋季作物的NDVI标准生长曲线,以最小距离分类器进行分层分类,获得河南原阳县玉米种植面积总量信息和空间分布,并以野外实测地块样本进行精度评价。由于充分利用MODIS影像的时间序列优势和TM影像的空间分辨率优势,通过秋季作物之间的物候差异,有效地区分出各种秋季作物的空间分布,基于融合NDVI时间序列信息玉米种植面积遥感估算的位置和面积精度分别达到79%和89%,远高于常规的监督分类,为大范围玉米种植面积遥感估算提供了一种可行的方法。 相似文献
12.
时空协同的地块尺度作物分布遥感提取 总被引：3，自引：3，他引：0
地块尺度作物分布信息清晰直观地反映了农田位置、空间形态等空间细节和种植类型信息,对精准农业管理、种植补贴发放和农业资源调查等具有重要价值。虽然遥感时空协同思路为地块尺度作物分布提取提供了解决方案,但在农田地块提取和时序特征构建方面尚存在不足。该研究基于遥感时空协同的思路,以Google Earth高空间分辨率影像为底图,利用擅于学习影像视觉特征的D-LinkNet深度学习模型,快速、精准提取农田地块形态;以地块为观测单元,利用Landsat8和Sentinel-2多源遥感的"碎片化"无云数据构建地块时序数据集,基于加权Double-Logistic函数重建地块归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)时序曲线;提取地块物候特征和多时相光谱特征,经过特征优选和随机森林分类模型构建,开展地块尺度作物分布制图。以广西扶绥县为研究区开展试验,共提取地块43.7万个,边界准确率为84.54%,相较于常规基于多尺度分割的地块提取,基于D-LinkNet的地块提取方法直接排除了非农田地物的干扰,地块形态与现实情况符合度更高;地块NDVI时间序列重建结果能够较好地捕捉作物开始生长、旺盛期、成熟收获期的动态变化趋势;分类特征重要性评价结果显示,红边特征、与时间相关的物候特征在分类中发挥重要作用,当联合物候特征和光谱特征时分类效果最佳;根据特征重要性分析不同特征数量情况下的分类精度,当特征数量大于40维时,作物分类精度和Kappa系数保持稳定,总体分类精度维持在88%左右;对扶绥县地块尺度作物分布进行制图,提取甘蔗地块277 421个、水稻地块33 747个、香蕉地块4 973个、柑橘地块102 055个,分别占农田地块总数的63.48%、7.72%、1.14%、23.35%,种植面积占比分别为69.78%、7.12%、1.71%、18.06%。该研究在理论上构建了遥感时空协同的地块尺度作物分类模型,为大范围、地块尺度作物分布遥感提取提供了实用化方案。 相似文献
13.
为解决岭南地区作物制图中光学影像时空覆盖缺失以及作物种植结构复杂导致不确定性高等问题,以满足对高精度作物制图日益迫切的应用需求。该研究提出了一种基于Sentinel-1的双极化时间序列和作物物候信息建立时空维度典型物候特征的作物分类方法,选择广州市南沙区为试验区,通过XGBoost机器学习算法,实现了田块尺度下的不同作物类型的准确识别及种植面积的精细提取。结果表明：1）相比像素时序特征分类结果,经过雷达时空滤波后的田块时序特征分类方法不仅能有效抑制合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）影像斑点噪声产生,而且总体分类精度和Kappa系数分别提高了12.5个百分点、0.19;2）与仅基于Sentinel-1(VV+VH)时空滤波后的全年时序特征分类方法相比,在分类过程中添加物候特征变量的方法表现出更高的精度,Kappa系数可达0.91,甘蔗和香蕉播种面积提取精度分别达到82.04%和71.01%。研究结果表明中高分辨率SAR影像（10 m×10 m）时间序列结合XGBoost算法和雷达数据时空滤波策略可实现区域作物准确识别及种植面积提取,同时,可从数据源与分类方法上为岭南地区农业遥感应用提供思路,对该地区农业灾害管理和灾后救助具有重要参考价值。 相似文献
14.
乡镇尺度的玉米种植面积遥感监测 总被引：6，自引：2，他引：4
以快速、准确提取玉米种植面积为目标,以多时相HJ-1A/1B CCD影像和数字高程模型（DEM）为信息源,选取吉林省长春市为试验区,将试验区种植结构、物候特征、地形特征、光谱特征及植被指数等多元信息引入决策树分类模型,构建基于决策树分层分类的玉米种植面积遥感估算模型,并将空间化的农普数据作为参考值,以乡镇为基本评价单元对玉米种植面积遥感测量结果进行精度评价。研究表明：利用该方法可以有效提高玉米识别精度,满足作物种植面积估算大范围、多时相的需求,有助于解决作物种植面积遥感估算业务运行时空分辨率的矛盾,乡镇尺度的玉米种植面积总量提取精度可达92.57%。 相似文献
15.
河套灌区沈乌灌域GF-1/WFV遥感耕地提取 总被引：3，自引：2，他引：1
为提高基于遥感影像的灌区耕地自动快速提取,该文针对河套灌区沈乌灌域种植结构特点,利用实地调查结果、Google earth和GF1-WFV遥感影像构建了研究区主要作物及土地利用类型的NDVI时间序列,并利用HANTS滤波法对NDVI时间序列进行了平滑处理。分别采用基于遥感与Google earth的目视解译、监督分类(支持向量机)、基于NDVI时间序列的决策树分类与监督分类相结合的方法、基于HANTS滤波法平滑处理后的NDVI时间序列决策树分类与监督分类相结合的方法对灌区耕地进行提取。利用基于Google earth与目视解译的10 000个随机验证点以及正确率(用户精度)、完整率(生产者精度)和整体精度(提取耕地面积与实际面积的比值)3个指标对提取结果进行了评价。验证结果表明:监督分类(支持向量机)提取结果的正确率、完整率和总体精度仅为84.82%、64.4%和75.68%;基于NDVI时间序列的决策树分类与监督分类相结合的方法提取精度分别为94.28%、84.21%和89.1%;基于HANTS滤波法平滑处理后的NDVI时间序列决策树分类与监督分类相结合的方法提取精度进一步提高,3个指标分别达到94.47%、87.32%和92.24%。在作物种类繁多的大型灌区,时空分辨率优异的GF1-WFV数据在耕地面积提取上具有很强的实用性;结合作物生长规律与遥感信息的联合方法能够有效提高耕地面积的提取精度。 相似文献
16.
利用MODIS_EVI图像时间序列提取作物种植模式初探 总被引：4，自引：9，他引：4
作物种植模式对于高效、可控农业管理具有非常重要的意义,通过遥感手段获取种植模式信息是目前亟待解决的难题.以华北平原为试验区,收集了2003年全年每16天合成的MODIS_EVI时间序列图像,从种植模式的MODIS_EVI时间谱分析入手,提取了表征冬小麦及其后茬夏玉米与其他同季生长作物物候差异性特征,分析表明返青期和峰值时期对冬小麦提取贡献最大,而峰值时间和大小以及表征营养生长向生殖生长转化时生物量累积差异的参量(偏斜度)对玉米提取贡献最大.建立了冬小麦和夏玉米的提取模型,各省17个县的抽样表明,冬小麦的总体提取精度为88.38%最后形成了小麦─玉米、小麦─水稻和小麦─其他种植模式的分布图,与作物熟制气候分布图具有较好的一致性. 相似文献
17.
基于HJ-1卫星数据的甘蔗种植面积调查方法探讨 总被引：5，自引：0，他引：5
以南宁市为研究区,利用手持GPS实地调查取样,获得甘蔗及其它作物训练样本区。通过分析甘蔗等作物年度内光谱特征变化规律,依据不同作物物候历不同的原理,利用多时相HJ-1CCD卫星数据,采用监督分类、决策树分类和逐步剔除相结合的遥感方法,提取研究区甘蔗种植信息。野外验证和分类精度分析表明,无论从空间分布趋势还是面积数据来看,其信息精确度均较高,分类精度达到92.3%。由此可见,环境减灾卫星数据结合分类方法能基本满足制糖企业对甘蔗种植面积提取精度的要求,可以在制糖企业中推广应用。 相似文献
18.
基于MODISNDVI多年时序数据的农作物种植识别 总被引：26，自引：18，他引：8
为了获取陕西省农作物种植模式和类型分布信息,实现对于多年农作物长势分析及精确的估产和耕地生产力的估算,该文以2003-2012年的MOD09Q1时间序列遥感数据集为数据源,以陕西省主要农作物冬小麦、夏玉米、春玉米、水稻和油菜为研究对象,利用Savitzky-Golay滤波方法重建NDVI长时间序列数据集,充分利用农作物的物候信息,构建农作物年际间动态阈值方法,实现了农作物种植模式和类型的识别。通过对混合像元进行分解,更精确地提取农作物种植面积信息。利用空间和定量2种方式对农作物类型识别结果进行分析验证,空间对比分析得到分类的总体精度和Kappa系数为88.18%和59.64%,定量对比分析得到分类的总体一致性为87.56%。研究结果表明,结合物候信息与时间序列数据利用该文的分类方法可以有效的识别大尺度农作物信息。 相似文献
19.
基于MODIS时序数据的Landsat8影像选取及面向对象分类方法的农作物分类 总被引：1，自引：0，他引：1
《土壤与作物》2017,(2)
利用遥感技术进行农作物分类,可近实时地获取各种农作物种植的空间分布状况,对于农业生产管理和农业政策制定等都具有十分重要的意义。为避免单时相遥感影像存在同物异谱、同谱异物的现象,提高以往基于MODIS数据提取农作物分布方法的精度,改善传统分类方法存在椒盐噪声及分类效率低的缺点,本文基于MODIS NDVI时间序列曲线,确定作物识别的最佳时段,结合辐射分辨率较高的多时相Landsat8 OLI影像,采用面向对象的分类方法,充分利用物候特征及光谱信息区分作物类别,并在黑龙江省重点产粮区-北安市进行应用,获得北安市各类农作物的空间分布信息。地面调查验证结果表明,该农作物类别识别方法分类效果较好,总体精度达90.7%,kappa系数为0.88。研究结果说明,基于多时相Landsat 8 OLI影像及面向对象分类的方法,并结合MODIS时间序列数据,可以高效、精确地提取农作物信息,应用潜力巨大。 相似文献
20.
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