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1.
水稻是中国的第一大粮食作物,准确的获得水稻种植面积具有重要的现实意义。IRS-P 6卫星数据产品是近年来中等分辨率数据中有广泛应用前景的数据源之一,但是它在农作物种植面积提取方面的应用还有待进一步验证。选取中国典型水稻种植区安徽省怀远县作为试验区,利用2005年6月24日和9月9日的两个水稻典型物候期的IRS-P 6卫星AW iFS数据对水稻种植面积识别进行了试验研究,根据两期水稻提取结果进行分区提取得到了较为准确的水稻种植面积。经过与IRS-P 6高分辨率L ISS-3识别结果进行对比分析,测量结果总体像元精度为88.58%,区域总量一致性为97.63%,略低于高分辨率识别结果。通过试验研究得到以下初步结论:1)利用多时相的IRS-P 6卫星AW iFS数据分别分类后结果,进行分区提取的方法可以较精确的提取水稻的种植面积;2)水稻种植面积同样可以利用乳熟期的IRS-P 6卫星AW iFS单期影像较准确的获得;3)IRS-P 6卫星影像数据在农作物种植面积提取应用中有巨大的应用潜力。 相似文献
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无人机遥感影像面向对象分类方法估算市域水稻面积 总被引：7，自引：5，他引：2
针对如何高效地从无人机遥感影像中提取农作物样方数据,用于农作物面积遥感估算,该文以浙江省平湖市为例,利用面向对象分类方法对无人机影像进行水稻自动化识别,作为样方数据与卫星遥感全覆盖空间分布分类结果结合,采用分层联合比估计进行2014年单季晚稻面积估算。然后,与人工目视解译识别方法获取的水稻样方数据推断的区域水稻面积估算的结果进行精度、效率对比分析。研究结果表明:1)利用面向对象分类方法对无人机影像进行分类,总体分类精度达到93%以上,满足构建样本的要求;2)通过区域作物估算对比分析发现,面向对象分类方法对无人机影像进行水稻识别,构建平湖市单季晚稻的样方数据,能够替代人工目视解译样方准确推断区域作物种植面积,有效地提高了无人机影像在遥感面积估算中的应用效率。 相似文献
3.
基于GF-1卫星数据的农作物种植面积遥感抽样调查方法 总被引：8，自引：7，他引：8
GF-1号卫星是中国2013年4月26日发射的一颗高分辨率遥感卫星,为解决该新型卫星数据在农作物对地抽样遥感调查中的应用技术方法问题,该文针对GF-1号卫星数据的特点,研究了基于GF-1号卫星16m WFV传感器和2m/8m PMS传感器卫星数据的农作物种植面积遥感抽样调查方法。根据研究区物候历,选择农作物识别关键期的16m WFV传感器数据进行多时相农作物种植面积的中分辨率遥感提取;在中分辨率农作物面积遥感分类图基础上,计算研究区域的MORAN I指数,确定格网抽样单元的大小,进行多目标农作物的MPPS(multivariate probability proportional to size)抽样;对抽样单元采用2m/8 m PMS传感器卫星数据进行高分辨率农作物面积制图;最后根据MPPS抽样方法进行总体农作物种植面积的推断,并计算CV值,评价抽样精度。以江苏省东台市为研究区对GF-1号卫星数据进行了应用研究。研究结果表明,GF-1号卫星数据完全可以应用于县级农作物种植面积的提取,农作物种植面积提取精度优于90%。 相似文献
4.
基于多时相GF-6遥感影像的水稻种植面积提取 总被引：2，自引：1，他引：1
为获取高精度水稻种植面积提取方法和分析红边信息在作物识别能力上的优越性,该研究选取辽宁省盘锦市为研究区域,利用2020年水稻关键物候期的多时相高分6号宽幅相机（GF-6 WFV）遥感影像,构建归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）、归一化水体指数（Normalized Difference Water Index,NDWI）、比值植被指数（Ratio Vegetation Index,RVI）和归一化差异红边1指数（Normalized Difference Red-Edge 1 Index,NDRE1）,根据各地物类型进行时序分析,在获得水稻面积粗提取结果的基础上对其他地类进行掩膜,准确提取水稻种植面积。对2020年盘锦市水稻提取结果进行精度分析,结果表明,基于实测数据进行精度验证的总体精度为94.44%,基于目视解译数据进行精度验证的总体精度和Kappa系数分别为95.60%和0.91。根据目视解译数据对有无红边波段参与的水稻提取结果进行对比分析可知,红边波段的引入使总体分类精度、水稻制图精度和Kappa系数分别提高了3.20个百分点、6.00个百分点和0.06。该研究证明红边波段可以有效降低作物的错分、漏分情况,对水稻精准估产和丰富农作物遥感监测方法具有重要作用,显示出国产红边卫星数据在作物分类、面积提取方面具有巨大应用潜力。 相似文献
5.
利用多源时序遥感数据提取大范围水稻种植面积 总被引：18，自引：10，他引：8
为避免大范围作物面积提取中的分区问题,提出了一种新的采用时序MODIS日反射率产品（MOD09GA）和HJ-1CCD数据的大范围水稻种植面积提取方法。利用样区多时相高分辨率HJ-1CCD数据,进行高分辨率水稻制图,获取水稻移栽期和生长期的特征。再利用时序MODIS日反射率产品自动提取移栽期稻田水分信息和生长期生长信息,实现大范围的水稻种植面积测量。以江苏省为试验区对该方法进行了试验,结果表明该方法可以较高精度的测量大范围的水稻种植面积,水稻提取精度为93.3%,Kappa系数0.88。 相似文献
6.
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
7.
基于改进多元纹理信息模型和GF-1影像的县域冬小麦面积提取 总被引：8，自引：7，他引：1
作物面积监测具有较强的时效性,应用不断发展的遥感技术能够及时可靠地监测主要作物的种植面积。该文围绕国产高分一号卫星(GF-1)农业应用关键技术,研究县域尺度农作物种植面积快速准确提取的方法。在考虑多光谱遥感影像空间相关性的基础上,利用矩阵分解和距离空间转换等数学工具设计一种改进多元纹理信息(modified multivariate texture,MMT)提取模型,实现基于GF-1遥感影像的改进多元纹理信息提取、纹理与光谱信息融合以及基于融合影像分类的县域尺度冬小麦识别和面积提取。选用冬小麦出苗和越冬2期GF-1宽视场影像,结合地面实测数据和最佳识别时相遥感参考数据,对比分析基于光谱信息、单变量纹理与光谱融合信息、改进多元纹理与光谱融合信息的3种冬小麦识别和面积量算结果,实现对改进多元纹理信息效果以及小区域和较大区域上冬小麦面积提取的精度验证。试验结果表明:1)与基于其他2种传统分类特征信息的结果相比,改进多元纹理信息的加入能够显著提高冬小麦识别精度(出苗期提高4.12%和2.36%,越冬期提高2.59%和0.94%);2)在不考虑影像质量、生育期和地面样方测量精度等客观因素的影响下,基于该文方法的小区域内冬小麦面积提取精度普遍优于90%;3)在冬小麦长势稳定的时相(越冬期),基于该文方法的较大区域冬小麦面积量算结果能够达到接近最佳识别时相(孕穗期)的面积提取精度,二者的一致性程度超过97%。因而,利用GF-1宽视场影像能够有效提取县域尺度冬小麦种植面积,可为农作物监测业务运行提供遥感数据保障。 相似文献
8.
基于多时相OLI数据的宁夏大尺度水稻面积遥感估算 总被引：5，自引：3，他引：2
为客观获取宁夏水稻面积空间分布信息,也为区域农作物遥感监测奠定技术基础,该文以宁夏回族自治区为研究区域,选择美国LandSat-8携带的陆地成像仪(operational land imager,OLI)数据,采用2016年3月11日-7月01日间的15景影像,基于水稻田耕地与水体特征反射率随着季节变化规律的分析,采用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、近红外波段反射率(infrared reflectance,IR)、短波指数(short waved index,SWI)3个指数,以及多时相NDVI最大值、IR最小值、SWI最小值3个衍生指数,共6个指数为基础进行决策分类树构建,对全区水稻进行识别与提取,采用该区水稻面积本底遥感调查结果进行精度验证,水稻种植面积提取误差仅.4.22%,Kappa系数为0.83,水稻空间分布的用户分类精度分别为85.11%,制图精度为81.67%;同时与监督分类方法提取的水稻面积进行对比,该文方法提取水稻的用户精度提高了8.13个百分点,制图精度更是提高了20.01个百分点。研究结果表明,利用中高分辨率的OLI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,构建分类决策树,可以准确地提取大宗农作物种植面积,是区域农作物面积遥感监测业务运行中具有潜力的方法。 相似文献
9.
倒伏水稻的识别对灾后农业生产管理、灾害保险、补贴等工作有重要意义。为应用高分辨率遥感影像准确提取倒伏水稻面积,本文利用2019年9月27日获取的哨兵2号多光谱遥感影像,研究黑龙江省同江市倒伏水稻的光谱、纹理特征,并基于光谱与纹理特征建立倒伏水稻的遥感提取模型。研究结果表明水稻倒伏后可见光-近红外-短波红外等8个波段的反射率均升高,其中短波红外、红光和红边1等3个波段的反射率上升大于0.06。倒伏水稻的典型植被指数中,归一化植被指数、比值植被指数、增强植被指数和红边位置指数均降低,但差值植被指数升高。倒伏与正常水稻在红光、红边1和短波红外等3个波段的均值纹理数值差距明显,红光波段的纹理均值差异最大。利用归一化植被指数、地表水分指数、比值植被指数和差值植被指数以及红光波段的纹理均值构建决策树分类模型,监测结果表明农场内倒伏水稻分布较散,其西部和南部水稻受灾面积较大,北部受灾面积较小,中部偏北和东部基本未倒伏。将本文模型所提取的结果与实测面积对比,正常与倒伏水稻的面积识别误差分别为3.33%和2.23%。利用随机验证样本与模型验证结果进行混淆矩阵分析,倒伏水稻的用户精度和制图精度均为92.0%,Kappa系数为0.93。该方法能够适用于大区域倒伏水稻提取,可为高分辨率多光谱遥感数据调查水稻倒伏面积提供相关依据。 相似文献
10.
利用掩膜主动轮廓模型提取水库水面面积 总被引：1，自引：0，他引：1
利用遥感数据以月度或更短时间周期对密云水库水面面积进行连续动态监测,对及时掌握水库的水资源动态变化十分重要.为了减少提取过程中的系统误差和人为误差,真实准确地反映水面的实际变化趋势,以密云水库水面面积提取为例,试验利用掩膜主动轮廓模型进行水库水面提取.基于2006-2008年多期北京一号小卫星32 m多光谱影像,利用掩膜主动轮廓模型从各时相图像中提取水库水面,并计算面积.利用人机交互解译法从6期同期获取的高分辨率影像上提取水库水面作为验证数据,验证多光谱影像上水面提取精度.结果表明,掩膜主动轮廓模型多期提取结果的平均精度为97.54%,与验证数据线性拟合的R2为0.896 1,表明该方法进行水库水面连续动态监测,水库面积提取结果具有较高的稳定性,不同时相间具有较高的可比性,能够准确地反映水库水面面积变化的趋势.该方法为水库水面面积提取方法的探索提出了一种新的思路. 相似文献
11.
The spatial pattern of rice paddies is an essential parameter used for studies of greenhouse gas emissions, agricultural resource management, and environmental monitoring. On large spatial scales, previous studies have usually mapped rice paddies using a single vegetation index product based on a traditional classification method, or a combined analysis of various vegetation and water indices derived from the moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) satellite data. However, different indices increase the computational cost and constrain the satellite data sources, and traditional classification methods (e.g., maximum likelihood classification) may be time-consuming and difficult to carry out over a large area like China. In this study, we designed an auto-thresholding and single vegetation index (normalized difference vegetation index (NDVI))-based procedure to estimate the spatial distribution of rice paddies in China. The MOD09Q1 product, which was available at MODIS''s highest spatial resolution (250 m), was taken as the input source. An auto-threshold function was also introduced into the change detection process to distinguish rice paddies from other croplands. Our MODIS-derived maps were validated with ground surveys and then compared with China national statistical data of rice paddy areas. The results indicated that the best classification result was achieved for plain regions, and that the accuracy declined for hilly regions, where the complex landscape could lead to an underestimation of the rice paddy area. A comparison between the modeled results and other analyses using 500-m MODIS data suggests that rice paddies may be identified routinely using a single vegetation index with finer resolution on large spatial scales. 相似文献
12.
基于时间序列环境卫星影像的作物分类识别 总被引：17，自引：11，他引：6
环境星影像具有较高的时间和空间分辨率,利用其时序遥感数据进行作物信息提取优势明显。该文以黑龙江垦区友谊农场作物为研究对象,利用2010年6月至9月共10景HJ-CCD数据进行作物种植分类信息提取。首先,通过SPLINE算法对云影响区域插值去噪,重构时间序列影像数据;其次,通过分析试验区主要作物的光谱和植被指数时序变化特征,构建基于决策树分层分类的主要作物遥感分类模型,成功提取了黑龙江友谊农场大豆、玉米和水稻的种植信息,分类总体精度达到96.33%。同时,将分类结果同基于时间序列植被指数影像的支持向量机和最大似然法分类结果相比较,结果表明,决策树分类效果最好,支持向量机次之,最大似然分类较差。研究表明,通过去云处理后构建的时间序列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,借助于决策树分类方法能够有效提高黑龙江垦区主要种植作物分类的准确性和精度。 相似文献
13.
基于遥感与多变量概率抽样调查的作物种植面积测量 总被引：10，自引：4，他引：6
针对传统抽样调查工作中调查基础资料时效性不高和野外调查工作量较大等问题,该文提出了一种遥感与MPPS(multivariate probability proportional to size)抽样调查相结合的农作物种植面积测量方法。利用第2次农业普查数据进行抽样框的编制;利用时序中分辨率遥感数据进行农作物种植面积的分类;在中分辨率遥感分类图的基础上进行MPPS抽样;采用高空间分辨率遥感数据对抽选样本进行面向对象的分类;根据MPPS抽样方法进行总体农作物种植面积的推断;计算CV值,评价抽样精度,以国家统计局公布数据为标准进行总体面积精度评价。以辽宁省北镇市为研究区对该方法进行了测试。结果显示,该方法能够有效的提取县级农作物种植面积,农作物种植面积提取精度优于92%。 相似文献
14.
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
15.
硫在稻根微域中化学行为及其对水稻吸收重金属的影响机理 总被引：9，自引：0，他引：9
我国水稻种植面积和产量分别占世界23%和40%.人类活动,如农药和除草剂施用、采矿、污水灌溉,已经导致了一些地区水稻土污染.开发能够控制、减少水稻对重金属吸收和经食物链传递的技术与方法,对确保食物安全具有重要意义.硫(S)有6个化合态,土壤硫化合物种类多,其在土壤中转化相当复杂,在土壤环境化学研究中具有重要地位.本文收集了国内外有关文献,评述了S在水稻土中的含量、形态及转化,重点阐述了S在根际微域化学行为及其与水稻吸收重金属之间的关联,并提出了未来应开展的主要研究方向. 相似文献
16.
数字高程模型和多时相MODIS数据复合的水稻种植面积遥感估算方法研究 总被引：19，自引：3，他引：16
随着搭载在TERRA卫星上的中分辨率成像光谱仪(MODIS)的出现,它以数据丰富、时间分辨率高和覆盖范围广等特点,为水稻遥感估产提供了较好的数据源。该文利用水稻种植易受坡度影响的特性,从数字高程模型(Digital Elevation Models简称DEM)中提取坡度信息,考虑到MODIS能提供多时相及丰富的数据,采用DEM产生的坡度和两个时相MODIS影像数据及植被指数复合提取水稻种植面积,经过比较试验证明,在南方丘陵山区的复杂地形区域,多源信息复合相对于单纯利用单景影像数据可以明显提高水稻种植面积估算的精度。 相似文献
17.
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
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基于遥感技术监测作物收获指数(HI)的可行性分析 总被引：1，自引：0，他引：1
鉴于作物收获指数(HI)在遥感定量监测作物单产研究中的重要性,本文通过分析作物HI的形成机制和总结目前相关的遥感技术应用情况,探讨了利用遥感技术估算HI的可行性,认为结合遥感信息的时空特点,可以对HI的形成过程进行动态监测,进而建模估算最终的HI。通过分析,文中将遥感估算HI方法归纳为三类:(1)通过高时间分辨率的遥感数据对作物的整个生长过程进行监测,然后基于作物生长过程的遥感监测实现HI实时估算;(2)通过遥感技术手段获取影响HI形成的因素,然后基于环境影响因子的遥感监测进行HI的估算;(3)随着雷达、激光雷达数据获取和测量精度的提高,将可能基于作物结构参数的遥感监测来反演HI。并且分析了不同遥感数据的自身特点及其用于监测HI的缺陷和不足之处,指出遥感数据源的多元化趋势和新型传感器的出现必将推动遥感估算HI模型的改进和估算精度的提高;鉴于遥感信息的优势主要体现在空间差异化,认为遥感估算HI的结果验证应该以像元尺度为主,结合其他数据(区域统计数据等)对比分析为辅。 相似文献