共查询到16条相似文献，搜索用时 250 毫秒
1.
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
2.
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
3.
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
4.
基于物候模型的作物种植面积变化监测方法 总被引：4，自引：2，他引：2
在利用多时相数据进行作物变化监测中,通常根据日历选取同一天或相近日期的遥感数据来减小植物季相变化所导致辐射差异所带来的“伪变化”。但是物候存在着年际变化,且与日历日期并不完全一致,不同年份的作物的生长发育状况可能不同。该文利用气候数据建立了作物物候指标模型,利用该模型计算出的熟度指数作为选择季相差别最小的两时期遥感数据依据,选择了用于顺义地区冬小麦播种面积变化信息提取的两时期数据,并利用NOAA AVHRR/NDVI序列数据对选择结果进行了验证。结果表明利用该物候模型选择的两时期遥感数据季相匹配较好。该方法为消除或减小变化监测过程中植被季相差异所导致的辐射误差提供了新思路并进行了有益探索。该文还利用该方法,以北京顺义地区为研究区,采用图像差值法提取1999～2000年冬小麦播种面积变化信息,其中变化像元提取精度达到90%。 相似文献
5.
基于MODIS EVI图像时间序列的冬小麦面积提取 总被引：5，自引：4，他引：1
植被指数的时间序列能够很好的反映植被在时间维上的生长变化,这为地表植被的分类以及作物面积的提取提供了思路。将TM数据作为过渡数据,利用地面测量数据间接对MODIS EVI数据进行了样本提取和验证,并结合冬小麦物候信息,将冬小麦植被指数时间曲线参量化为生长速率、衰减速率和峰值与休眠期比值,建立了华北平原冬小麦的面积提取模型。经验证,兖州地区MODIS数据和TM数据提取的冬小麦面积一致性为89.13%,整个华北地区选取13县市的MODIS提取面积与官方统计数据比对,表明有12县市的提取误差小于20%,误差主要源于MODIS的空间分辨率较粗而华北平原的地块较为细碎。 相似文献
6.
基于低空无人机遥感的冬小麦覆盖度变化监测 总被引：25，自引：12，他引：13
无人机遥感作为卫星遥感的有益补充,具有高时效、高分辨率、低成本、低损耗、低风险及可重复等优点。为了利用无人机遥感系统进行快速机动地监测大面积农作物覆盖度变化,更好地服务和指导农业生产,该文设计了一套以低空无人直升机为平台的多光谱载荷观测系统,并以冬小麦为研究对象,对冬小麦生长过程中的5个主要生育期进行监测,提出一种从时间序列影像的植被指数直方图曲线中获取植被指数阈值的方法,并利用植被指数阈值法提取研究区域内冬小麦覆盖度时序变化曲线,分析了空间尺度对提取植被覆盖度的影响。研究结果表明,利用低空无人机遥感监测冬小麦覆盖度变化的方法可行,分析结果可靠,在大面积农作物覆盖度的测量有很好的应用前景。 相似文献
7.
基于物候参数和面向对象法的濒海生态脆弱区植被遥感提取 总被引：1，自引：3，他引：1
用遥感数据快速准确地提取植被信息对生态环境监测和发展气候模型具有基础性和关键性的意义。由于中国黄河三角洲地区植被类型插花分布,传统遥感提取方法精度较低。该文选取近代黄河三角洲典型生态脆弱区为研究区,基于MODIS和LANDSAT8数据,通过提取研究区的物候参数和不同分辨率遥感影像的融合处理,根据植被类型斑块大小确定分割尺度,根据典型植被类型的物候特征、光谱和空间等特征值构建分类规则,利用分区策略自上而下进行面向对象分类。结果表明,该方法总体精度为80.75%,Kappa系数0.79,高于传统物候和面向对象分类方法。广生态幅的棉田与其他植被的光谱混淆是传统面向对象分类方法植被分类精度低的主要原因,利用物候参数进行植被分区能规避棉田和自然植被的光谱混淆,有利于对植被类型的区分。分类结果与当地植被分布情况相符,可以用于研究区植被类型的精细提取。 相似文献
8.
实时准确地获取林农间作模式下的果树结构信息对推进新疆特色林果业的提质增效，增加农民收入，稳定脱贫攻坚成果，实现乡村振兴具有重要意义。该研究以新疆和田绿洲林农间作区为研究对象，提出一种综合高分遥感数据的纹理和光谱特征以及中分遥感数据的时序物候特征的果树提取方法。基于GF-2遥感数据利用面向对象方法提取高分辨率的林田地块空间信息；基于多时相Sentinel-2遥感数据构建植被归一化指数（Normalized Difference Vegetable Index，NDVI）时间序列产品，并依据果树物候特征建立决策树模型，提取间作核桃、纯核桃、枣树和葡萄4种类型；最后将多时相的分类结果与高分的林田地块叠加，获取和田绿洲特色林果作物分布信息。该方法对2020年和田绿洲核桃、枣树和葡萄提取结果的用户精度和总体分类精度均在90%以上，Kappa系数为0.95，能够满足县市级尺度的林果遥感监测精度需求。基于遥感提取的和田绿洲主要林果作物面积为4.28×105 hm2，以核桃（间作和纯核桃）为主，间作核桃面积占比63.80%，其次为枣树（19.38%）和葡萄（3.30%）。该方法可为林农间作立体种植模式下的果树类型和面积精确信息提取研究提供参考和借鉴。 相似文献
9.
基于Ts-EVI时间序列谱的冬小麦面积提取 总被引：4，自引：0，他引：4
冬小麦是中国重要的粮食作物,利用遥感技术准确获取冬小麦分布面积对于从宏观上实现冬小麦生长状况和病虫害监测预警等田间精细管理以及产量预测具有十分重要的意义。采用NASA提供的2005年2～6月MYD09A1和MYD11A2数据产品,结合冬小麦生育期形态变化特征,以Ts和EVI构建的时间序列谱对河北省冬小麦种植面积的提取方法进行了研究。结果表明：冬小麦在Ts-EVI特征空间中具有独特的序列谱相特征,返青期后冬小麦的Ts在整体上表现为逐渐升高,EVI在开花期后下降,灌浆后期快速降低;对Ts-EVI空间信息的一维化处理后,采用主成分分析方法对时间信息降维,以ISODATA非监督分类方法实现冬小麦分离提取结果的样点验证精度为91.20%;Ts-EVI时间序列谱反映的作物生长过程的生理意义明确,采用Ts-EVI时间序列谱的遥感分类方法可以较好地实现冬小麦的遥感分类提取,具有较好的可行性。 相似文献
10.
NDVI时间序列谐波分析与地表物候信息获取 总被引：11，自引：3，他引：8
植被指数具有明显的季节节律,NDVI时间序列分析可以获取地表植被物候信息,但已有的AVHRR NDVI数据产品仍然存在高噪声,需要进一步校正。在考虑农业植被季节变化特征的基础上,基于先验知识对NDVI时间序列数据傅立叶校正算法进行了改进。利用1992年旬最大值合成1 km NOAA-AVHRR NDVI数据,使用该方法对河北省南部地区几种不同植被类型的NDVI数据进行校正,结果显示：改进的傅立叶谐波校正算法能更好地反映农业植被NDVI季节变化节律,且对自然植被同样适用。对校正后的NDVI 时间序列数据进行谐波分析表明：谐波的特征值(谐波余项、振幅和位相)与地表植被动态之间存在相关性,谐波余项表征NDVI 时间序列的均值,谐波振幅表征NDVI年内波动幅度大小,不同谐波的位相可以表征NDVI 季节变化的时间特征,利用这些参数可以获取地表植被物候信息,并可用于土地覆被和土地利用分类研究以及全球变化研究。 相似文献
11.
NDVI时序相似性对冬小麦种植面积总量控制的制图精度影响 总被引：1，自引：1，他引：0
遥感技术获取的区域作物面积与作物面积统计数据间常常存在不一致的问题,这在一定程度上影响了作物分布遥感制图信息的应用。为获得与作物面积统计数据一致的高精度作物分布遥感制图信息,该研究以河北省衡水市武邑县为研究区,以时序Sentinel-2遥感影像生成的归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)为研究数据,将冬小麦面积目视解译数据作为遥感提取的区域冬小麦面积总量参考,提出基于复合型混合演化算法(Shuffled Complex Evolution-University of Arizona, SCE-UA)和区域作物种植面积总量控制的NDVI时序相似性阈值优化冬小麦分布制图方法,并进行精度验证。在此基础上,进一步开展不同生育阶段NDVI时序相似性及其相似性组合的冬小麦分布提取精度对比研究。结果表明,利用全生育期NDVI时序相似性获得的冬小麦分布制图结果总量精度达99.99%以上,总体精度达98.08%,Kappa系数为0.96,可以保证遥感提取的区域冬小麦面积与冬小麦种植面积总量控制参考间的高度一致性且能获得较高的作物遥感识别精度。从不同生育阶段NDVI时序相似性及其相似性组合的冬小麦分布提取结果可知,利用出苗期-分蘖期、返青期-拔节期的NDVI时序可获得高精度冬小麦分布提取结果,而利用抽穗期-成熟期的NDVI时序数据提取冬小麦结果则精度较低,且综合不同生育阶段NDVI时序数据有利于冬小麦制图精度的提高。该研究可为高精度冬小麦分布提取和制图技术及其方案优化提供一定参考依据,也可为遥感数据和作物面积统计数据融合的大范围农作物分布遥感制图及统计数据空间化提供一定技术方法参考和思路借鉴。 相似文献
12.
及时、准确的农作物空间分布信息是进行作物长势监测、灾害评估与产量估计的基础。传统方法一般在作物收获期前后进行作物的识别，时间上滞后，难以满足农业生产的应用，时空泛化能力差，模型复用程度低。该研究以历史知识为支撑，提出冬小麦像元匹配模型（Pixel-matched Model，PMM）进行冬小麦空间分布提取，旨在生长季内实现冬小麦空间分布的快速提取。研究结果表明，PMM能充分利用作物物候特征变化，排除冬小麦种植物候空间异质性的影响，能够在播种后2个月内实现冬小麦的准确提取，总体精度达到了95.49%，F1分数为0.83，且不随物候曲线的延伸而大幅提高精度。与传统参考曲线模型（Reference Curve Model，RCM）相比，PMM在消除区域内冬小麦生长物候差异方面具有优势，可在年际间实现冬小麦的准确识别，具有较强的时间泛化能力，能够实现冬小麦的自动化识别。 相似文献
13.
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.
基于关键发育期的冬小麦长势遥感监测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
利用遥感方法识别中国冬小麦关键发育期并基于识别发育期进行长势监测。通过冬小麦主产区271个气象站2005-2010年的农业气象资料和同期MODIS-EVI(增强植被指数)遥感资料,综合分析EVI时间序列与冬小麦返青、抽穗和成熟期的关系,使用最大变化斜率法、窗口转折点法和简单转折点法识别冬小麦关键发育期。然后基于遥感识别抽穗期数据,使用相邻年抽穗期EVI值比较方法对冬小麦2006-2010年长势进行遥感监测。遥感识别冬小麦主要发育期均方根均值为14.61d,平均绝对偏差均值为11.2d;冬小麦遥感长势监测结果显示基于识别抽穗期的遥感长势监测方法监测效果好于传统长势监测方法。 相似文献
16.
基于NDVI加权指数的冬小麦种植面积遥感监测 总被引：8，自引：2，他引：8
该文针对农业信息服务中冬小麦种植面积调查业务的现状与需求,提出了一种基于NDVI（normal difference vegetation index）时间序列的冬小麦NDVI加权指数（WNDVI,weighted NDVI index）影像算法,可在训练样本、验证样本选择的基础上实现冬小麦面积的自动提取,并以河北省安平县及周边地区2013－2014年度冬小麦面积提取为例,采用GF-1/WFV（wide field view）数据进行了算法实现。算法的主要思路是在时序影像基础上,通过冬小麦NDVI加权指数影像的构建,扩大冬小麦地类与其他地类的差异,结合自适应的阈值获取方法,区分冬小麦地类,获取冬小麦作物面积。算法包括冬小麦时间序列影像的获取、基于网格的样本点设置、构建冬小麦 NDVI 加权指数影像、迭代确定冬小麦NDVI加权指数提取阈值、精度验证这5个部分。影像的获取根据冬小麦的生长时间确定,保证每月1景GF-1/WFV无云影像,并进行预处理及NDVI计算;同时将研究区划分为一定数量的网格,每个网格再等分为2×2个子网格,根据目视解译、专家知识、实地调查等方法,确定左上网格中心点及右下网格中心点的地物类型。统计该期所有左上网格点冬小麦及其他地物的NDVI均值,冬小麦NDVI大于其他地物的将该期影像的权值设置为1,否则设置为?1,将所有时相NDVI影像进行加权平均,即可获取冬小麦NDVI加权指数影像。获取冬小麦NDVI加权指数影像后,还需设置合适的阈值提取冬小麦。该文选用右下网格点目视解译分类结果作为阈值提取依据,具体方法是将冬小麦指数从小到大按照一定间隔划分,作为冬小麦 NDVI 加权指数提取阈值,将各阈值二值法运用,与右下网格点的冬小麦提取的目视解译结果对比,精度最高的就是最优冬小麦 NDVI 加权指数分割阈值。在所有网格中,以初始识别获取的冬小麦面积为准,等概率选择10个样方作为精度验证样方进行验证。精度验证结果表明分类总体精度达到94.4%,Kappa系数达0.88。该文通过构建冬小麦NDVI加权指数,将比较复杂的多个参数转换为一个参数,并且农学意义明确,相比传统的NDVI时序影像进行冬小麦面积的提取,具有自动化程度高、面积提取精度高、分类结果稳定的特点,已经在全国农作物面积遥感监测业务中进行了应用。 相似文献