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归一化植被指数(NDVI)是利用遥感技术提取作物信息的重要指标,其时序曲线能反映植被的生长变化,在农作物种植面积信息提取上有较大优势。以河北平原为研究区,利用空间分辨率250 m的MODIS NDVI数据提取2011—2016年冬小麦种植面积。首先利用HANTS滤波建立NDVI时序曲线,结合区域物候信息和种植模式,提取冬小麦种植像元。因MODIS影像空间分辨率较低,结果受混合像元影响大。运用像元二分模型分解混合像元,计算单一像元冬小麦覆盖度进而计算研究区冬小麦种植面积,并利用Landsat数据对结果进行验证。结果表明,利用时间序列谐波分析法(HANTS)滤波和像元二分模型相结合可提高冬小麦种植面积提取精度,总体分类精度达90%以上;2011—2016年河北平原冬小麦种植面积总体减少,其中河北平原北部和山前平原冬小麦面积缩减,近海平原呈增长趋势。 相似文献
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为获取当地精准、详实的冬小麦空间信息,为冬小麦种植区域规划提供技术支撑,本文基于多时间序列的归一化植被指数构建模型,估算了2018-2021年归一化植被指数（Normalize Difference Vegetation Index, NDVI）模型提取的冬小麦面积,获取其时空分布情况,并参考农业数据进行精度评定,研究了多时相指数模型与黄土高原冬小麦的相关性,探讨了多时相归一化植被指数模型对冬小麦提取的可行性。结果表明：(1)基于多时相NDVI模型,利用随机森林算法提取冬小麦具有较高精度。每年2、4、6月（越冬期、拔节期、乳熟期）为冬小麦识别的关键期,其构建的指数模型提取效果最佳。(2)单期遥感影像容易受到同期植被的干扰,多时相指数模型可以有效提高冬小麦提取的精度。分别对2018-2021年冬小麦提取,对提取结果进行检验,总体精度分别为91.16%、90.35%、94.26%。(3)基于Sentinel-2影像数据的甘谷县提取结果,近3年冬小麦种植面积整体呈现平稳态势。种植的时空分布上看,冬小麦主要集中于甘谷县中部断陷河谷地区,南北山区向中部种植区域逐渐增加,且分布在海拔在2 036 ... 相似文献
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为建立不依赖时序数据的水稻生育期识别模型,基于四波段辐射计(SKYE)获取的水稻全生育期每日的冠层光谱反射率数据,利用K近邻(k-nearest neighbors, KNN)、决策树(Decision trees)、支持向量机(Support vector machines, SVM)、随机森林(Random forests, RF)和梯度提升决策树(Gradient boosted decision trees, GBDT)共5种机器学习算法开展水稻生育期识别研究。结果表明:RF算法的识别准确率最高,达93.00%,KNN算法的识别准确率也达到了91.92%,其他3种算法的准确率也都超过90%。在此基础上,将建立的水稻生育期识别模型应用至无人机(UAV)影像数据,KNN算法适用性最好,识别准确率为83.54%,RF算法的适用性一般,识别准确率为74.38%,SVM算法的适用性最差,识别准确率仅为62.92%,但5种机器学习算法都容易错误地将抽穗扬花期识别为拔节孕穗期;而新构建的KNN算法结合可见光大气修正指数(Visible atmospherically resistant index,VARI)的水稻生育期识别模型对无人机数据的识别准确率可达86.04%,与单独应用KNN算法相比,对水稻各个生育期的识别精度更加均衡。 相似文献
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2019年11月3日发射的GF-7号卫星是我国的第二颗亚米级、多角度民用商业卫星,其在农作物面积分布精细化识别方面潜力有待评估.依据2018年国家统计局数据,全国冬小麦播种面积占粮食作物总播种面积的19.23％,通过遥感手段准确识别冬小麦分布情况,是作物长势和作物估产等后续遥感产品准确评估的保证,对确保粮食安全具有极其重要的意义.通过支撑向量机和随机森林2种机器学习算法,分析高分七号亚米级光谱特征及其纹理特征对冬小麦的精细化识别能力.结果表明,基于影像光谱特征,SVM分类器取得了最优的分类精度,其中冬小麦识别精度为93.96％,总体精度为91.01％,Kappa系数为0.7632,面积精度为91.46％. 相似文献
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鉴于农作物类型识别中存在严重的"异物同谱"效应,基于归一化植被指数(normalized difference vegetation index,简称NDVI)时间序列数据及物候特征的农作物遥感识别已成为热点。针对现阶段NDVI时间序列数据空间分辨率普遍较低的问题,以河北省辛集市为研究区,基于Sentinel-2A数据构建了10 m高空间分辨率NDVI时间序列,并提出了积分法、斜率法和决策树法3种冬小麦识别模型,同时与传统的光谱角质图(spectral angle mapper,简称SAM)法进行了比较。结果表明,以上方法均达到了较好的识别效果,其中积分法、斜率法和决策树法的总体精度均优于97.6%,而SAM法因仅仅考虑了时间序列曲线的形态,使得稀疏林地与冬小麦之间容易误分;Sentinel-2A卫星(Sentinel-2星座重访周期为5 d)提供的高时空分辨率时间序列数据,在农作物的季相节律特征提取以及农作物的识别中具有巨大潜力。 相似文献
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《中国农业科学》2020,(9)
【目的】通过对河南省2001—2015年间不同时期(2001—2005、2006—2010及2011—2015年)冬小麦种植频率(winter wheat planting frequency,WWPF)时空变化及其主要影响因素定量分析,进一步明晰区域作物种植频率变化时空变化分布特征和主要影响因素顺序。【方法】以河南省为研究区,冬小麦为研究作物,在利用中低分辨率MODIS EVI时序遥感数据和CART决策树算法进行连续15年(2001—2015年)作物种植空间分布信息提取基础上,获取了研究区不同时期冬小麦种植频率空间信息。在此基础上,开展不同时期冬小麦种植频率时空变化分析,并利用相关分析、主成分分析和线性回归分析等数理统计方法对不同时期研究区种植频率变化的影响因素进行分析,最终确定主要影响因素的重要性排序。【结果】基于MODIS EVI时序遥感数据和CART决策树算法可获得河南省较高精度连续多年冬小麦种植空间分布信息,经验证,研究区冬小麦遥感提取平均总体精度为90.39%,Kappa系数在0.82—0.92之间,可满足区域冬小麦种植频率变化研究所需作物空间分布精度要求;通过分析河南省不同时期冬小麦种植频率时空变化信息,省域内冬小麦主产区大部分具有较高的冬小麦种植频率(WWPF80%),而豫西南和豫南等山区由于地形复杂、自然条件较差导致冬小麦种植频率普遍较低(WWPF≤40%)。此外,3个时段期间,河南省冬小麦主产区高频种植冬小麦面积呈逐步增加趋势,WWPF80%的面积比例分别为42.68%、59.94%和63.07%,低频种植面积呈减小趋势,WWPF≤40%的面积比例分别为28.53%、17.99%和16.63%,这对我国冬小麦主产区稳定粮食种植面积具有重要意义;从冬小麦种植频率影响因素分析结果看,河南省冬小麦种植频率与有效灌溉面积比例、土壤质量综合指数、播期气候适宜度、坡度和高程等指标间均存在显著的相关性,且除与坡度、高程呈负相关外,与其余因素均为正相关关系。以上指标对河南省冬小麦种植频率变化影响程度的排序结果为土壤综合质量指数播期气候适宜度有效灌溉面积比例坡度(高程),即土壤质量播期气候条件灌溉条件地形条件。【结论】通过对河南省冬小麦种植频率时空变化及其影响因素进行定量分析,明确了河南省冬小麦种植频率时空分布特征和变化规律,明晰了河南省区域冬小麦种植频率变化影响因素及其重要性排序,为开展作物种植面积变化分析提供了一定技术方法和思路借鉴,为区域农业土地利用决策模型构建提供一定基础理论支撑。 相似文献
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基于MODIS EVI时序数据的冬小麦种植面积提取 总被引：1，自引：0，他引：1
基于MODIS EVI构建的时间序列谱,结合冬小麦生育期形态变化特征,提取了河南省冬小麦种植面积.结果表明,冬小麦在EVI特征空间中具有独特的序列谱相特征,返青期后冬小麦整体EVI表现为逐渐升高,EVI在开花期后下降,灌浆后期快速降低;采用决策树分类方法实现冬小麦分离提取,整个河南省冬小麦识别面积与官方统计面积仅相差482.00×103 hm2,精度达到90.88％;EVI时间序列谱反映的作物生长过程的生理意义明确,采用MODIS 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,满足冬小麦的长势监测和遥感估产的需要. 相似文献
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小麦种植面积遥感监测是小麦估产的基本要素,准确而及时地提取不同灌溉类型冬小麦种植面积及其空间分布信息可为冬小麦长势监测以及产量评估提供科学依据。以山西省闻喜县冬小麦为研究对象,以Sentinel-2A影像为基础数据源,选择主成分(PCA)、红边归一化植被指数(RENDVI)、纹理特征等3个特征变量,结合实地调查样本点,采用随机森林算法,提取冬小麦种植面积,并结合数字高程模型(DEM)提取雨养区和灌溉区冬小麦种植面积。结果表明,Sentinel-2A遥感数据适合作为县域尺度冬小麦监测的数据源;主成分分析、纹理特征和RENDVI的引入可以提高单时相遥感影像对县域冬小麦分类的识别能力;随机森林算法和数字高程模型结合可以实现雨养区和灌溉区冬小麦种植面积的提取。 相似文献
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【目的】通过对河南省2001—2015年间不同时期（2001—2005、2006—2010及2011—2015年）冬小麦种植频率（winter wheat planting frequency,WWPF）时空变化及其主要影响因素定量分析,进一步明晰区域作物种植频率变化时空变化分布特征和主要影响因素顺序。【方法】以河南省为研究区,冬小麦为研究作物,在利用中低分辨率MODIS EVI时序遥感数据和CART决策树算法进行连续15年（2001—2015年）作物种植空间分布信息提取基础上,获取了研究区不同时期冬小麦种植频率空间信息。在此基础上,开展不同时期冬小麦种植频率时空变化分析,并利用相关分析、主成分分析和线性回归分析等数理统计方法对不同时期研究区种植频率变化的影响因素进行分析,最终确定主要影响因素的重要性排序。【结果】基于MODIS EVI时序遥感数据和CART决策树算法可获得河南省较高精度连续多年冬小麦种植空间分布信息,经验证,研究区冬小麦遥感提取平均总体精度为90.39%,Kappa系数在0.82—0.92之间,可满足区域冬小麦种植频率变化研究所需作物空间分布精度要求;通过分析河南省不同时期冬小麦种植频率时空变化信息,省域内冬小麦主产区大部分具有较高的冬小麦种植频率（WWPF>80%）,而豫西南和豫南等山区由于地形复杂、自然条件较差导致冬小麦种植频率普遍较低（WWPF≤40%）。此外,3个时段期间,河南省冬小麦主产区高频种植冬小麦面积呈逐步增加趋势,WWPF>80%的面积比例分别为42.68%、59.94%和63.07%,低频种植面积呈减小趋势,WWPF≤40%的面积比例分别为28.53%、17.99%和16.63%,这对我国冬小麦主产区稳定粮食种植面积具有重要意义;从冬小麦种植频率影响因素分析结果看,河南省冬小麦种植频率与有效灌溉面积比例、土壤质量综合指数、播期气候适宜度、坡度和高程等指标间均存在显著的相关性,且除与坡度、高程呈负相关外,与其余因素均为正相关关系。以上指标对河南省冬小麦种植频率变化影响程度的排序结果为土壤综合质量指数>播期气候适宜度>有效灌溉面积比例>坡度（高程）,即土壤质量>播期气候条件>灌溉条件>地形条件。【结论】通过对河南省冬小麦种植频率时空变化及其影响因素进行定量分析,明确了河南省冬小麦种植频率时空分布特征和变化规律,明晰了河南省区域冬小麦种植频率变化影响因素及其重要性排序,为开展作物种植面积变化分析提供了一定技术方法和思路借鉴,为区域农业土地利用决策模型构建提供一定基础理论支撑。 相似文献
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【目的】 文章旨在探讨基于高分辨率多光谱遥感影像进行冬小麦种植面积早期快速提取、冬小麦空间分布情况快速制图与精度验证的方法,为山东省冬小麦高产、优质种植和农艺肥水的处方决策提供全局性信息。【方法】 （1）对Sentinel-2遥感影像数据进行预处理,然后采用历史种植分布数据自动提取与人工选取相结合方式构建冬小麦识别样本库,将样本分为小麦、林地、水体、建筑和道路及其他作物五大类;（2）采用随机森林算法计算机自动分类与影像人工解译相结合的方式,提取研究区冬小麦种植面积,绘制冬小麦种植空间分布图,并进行精度验证。【结果】 （1）解译得到研究区冬小麦种植面积为54.41万hm2,冬小麦种植面积的总体分布精度为97.05%,kappa系数为0.94,解译效果良好;（2）该文提出的方法可实现冬小麦种植面积高精度提取以及快速制图。【结论】 早期精准掌握冬小麦种植面积及空间分布信息,能够为地方政府和农业部门指导农事活动提供科学依据。 相似文献
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针对棉花病虫害文本语料数据匮乏且缺少中文命名实体识别语料库,棉花病虫害实体内容复杂、类型多样且分布不均等问题,构建了包含11种类别的棉花病虫害中文实体识别语料库CDIPNER,提出了一种基于RoBERTa多特征融合的命名实体识别模型。该模型采用掩码学习能力更强的RoBERTa预训练模型进行字符级嵌入向量转换,通过BiLSTM和IDCNN模型联合抽取特征向量,分别捕捉文本的时序和空间特征,使用多头自注意力机制将抽取的特征向量进行融合,最后利用CRF算法生成预测序列。结果表明,该模型对于棉花病虫害文本中命名实体的识别精确率为96.60%,召回率为95.76%,F1值为96.18%;在ResumeNER等公开数据集上也有较好的效果。表明该模型能有效地识别棉花病虫害命名实体且具有一定的泛化能力。 相似文献
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针对皖北大豆主产区——阜阳市太和县境内的典型破碎农田环境，基于无人机RGB影像与多种机器学习算法构建大豆遥感识别模型，据此实现种植区的精细制图。除了R、G、B波段的相对反射率外，还选取了3个HLS色彩空间分量、9个可见光植被指数、6个纹理特征和1个几何特征共22个候选特征变量扩大RGB影像的信息量。采用与分类器相耦合的特征选择方法筛选出针对4种算法——随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、极端梯度提升(XGBoost)和BP神经网络(BPNN)的特征子集，并基于最优特征子集和相应的算法构建监督分类模型进行大豆分布区的提取制图，并对比效果差异。结果表明，在4种算法下，基于优选特征子集构建的监督分类模型的提取效果全部优于基于原始RGB波段的提取效果，其中，RF算法结合优选特征的表现最佳，总体精度为93.96%,Kappa系数达到0.87。总的来看，RF算法结合特征优选方法在无人机大豆遥感识别中具有较大的应用潜力，通过特征筛选可在较高的分类精度与较少的数据量之间取得平衡。 相似文献
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应用无人机影像提取毛竹林立竹度 总被引：1，自引：0，他引：1
采用无人机航拍影像,依据毛竹冠幅几何特点,依据面向对象多尺度分割原理构建毛竹株数量识别单元,比对分析K邻近法(KNN)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)的提取效果,确定毛竹立竹度提取的最优算法.结果表明:1株毛竹几何形状趋近圆形,2株趋近于长椭圆形,3株以上近似于长条形,与图像中毛竹的冠层形状特征与毛竹识别单元类型具有一致性.验证结果KNN、SVM、RF提取立竹度总体精度平均值分别为90.70％、89.64％、94.56％,对应的Kappa系数分别为0.8597、0.8306、0.9456,其中RF的精度最高.整体上,基于毛竹立竹度识别单元的构建,结合RF分类方法比其他两类分类方法更具优势,实现了有效的毛竹林立竹度提取. 相似文献
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《信阳农业高等专科学校学报》2021,(1):121-126
针对传统支持向量机(support vector machine,SVM)对时间序列数据分类,仅通过样本在空间中的几何距离判别样本的类别,提出了一种基于改进核函数的支持向量机算法(SVM_IK,SVM with improved kernel function)。该算法计算样本与空间基数据的时间序列互相关距离,将样本数据映射到新的特征空间中,实现对线性核函数改进,最终根据改进的线性核函数SVM算法对样本数据进行分类。算法通过25组UCR数据集的验证,实验结果显示与1-NN算法和传统SVM算法相比,SVM_IK算法对时间序列数据具有较好的分类效果。 相似文献
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《现代农业科技》2019,(13)
精确、快速估算冬小麦叶片氮含量,对冬小麦长势监测及田间管理指导具有重要的研究意义。为精确反演冬小麦叶片氮含量(leaf nitrogen content,LNC),本文利用遥感方法 ,依托不同氮处理水平对冬小麦的影响试验,基于获取的高光谱遥感数据和LNC地面实测数据,对比分析光谱指数与随机森林算法(random forest,RF)反演冬小麦叶片氮含量的精度和稳健性。结果表明,以敏感波段496 nm和604 nm为自变量,利用随机森林算法构建的LNC回归模型精度较光谱指数法有了大幅提高,模型的建模精度为R2=0.922,均方根误差为0.290;验证精度为R2=0.873,均方根误差为0.397,并且相对分析误差值为2.220,表明将敏感波段与随机森林算法组合构建的反演模型能较好地反演冬小麦叶片氮含量。 相似文献
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基于多生育期MODIS-NDVI的区域冬小麦遥感估产研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以河南省开封市为研究区,采用2005—2013年种植区域冬小麦生育期内16 d合成的250 m空间分辨率的归一化植被指数(NDVI)之和,与冬小麦产量数据进行相关分析,筛选得到最佳遥感估产时相,建立单变量回归模型;同时,基于冬小麦生长的各个关键时期NDVI构建多元回归模型,再通过主成分分析方法对多元回归模型参数进行改进,得到新的估产模型;最后使用开封市2014年的产量数据对估产模型进行验证,旨在构建具有较高精度的估产模型,从而更好地指导小麦生产。结果显示,3种估产模型的估产误差均控制在10.55%内,根据3个模型得到研究区内冬小麦最佳产量预测时段为3月下旬,即拔节期;3个模型中,主成分回归估产模型的产量拟合精度最高,达93.12%,具有一定的实用价值。 相似文献
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2009年江苏省冬小麦和水稻种植面积信息遥感提取及长势监测 总被引：4，自引：0，他引：4
以中国农业遥感监测系统(CHARMS)大尺度业务运行作物长势监测需求为实际驱动力,进行基于遥感影像全覆盖的大尺度农作物类型遥感综合自动识别的方法研究,通过分析2009年江苏地区冬小麦和水稻的种植结构、物候历特征及其生物学特性和时序NDVI曲线特征,确定冬小麦和水稻信息提取的NDVI阈值,建立不同作物面积提取模型,并最终获取了2009年CHARMS中江苏冬小麦和水稻长势监测所需的作物空间分布,并与多年平均统计数据比较,总体精度分别达到了78%和85%以上,基本可以满足农情业务化需要.其次,基于面积识别的结果,利用目前长势监测中应用最广泛的归一化植被指数NDVI对江苏2009年冬小麦和水稻长势进行监测,并用差值模型,与近5年长势的平均状况进行对比研究.结果表明,2009年江苏冬小麦和水稻长势均呈现"前期较好,中期变差,后期恢复"的趋势;空间分布上,淮北和苏中地区冬小麦全年长势较多年平均稍差,而水稻长势较差的地区主要分布在苏南地区. 相似文献
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利用TM影像更新研究区的土地利用数据,提取冬小麦可能出现的区域作为掩膜限定识别范围,从而可以减少其他植被类型信息的干扰;通过选取冬小麦样点,在时间序列NDVI数据中提取纯冬小麦的时序曲线,根据曲线特征构建时相识别模型;在限定的范围内根据识别模型提取冬小麦,进而将两个尺度数据进行综合处理和面积统计,冬小麦面积为268.65×10~3 hm~2;利用统计年鉴数据和随机抽样两种方法进行精度分析,结果显示面积精度为91.56%,位置精度为87.46%。与实地调查和人工解译相比,大大提供了工作效率,减少了工作量,适用于大面积区域尺度的冬小麦监测。 相似文献
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遥感技术能够获取大区域下冬小麦的空间分布，为冬小麦估产提供良好基础。基于2020年5月4日的高分2号多光谱卫星影像，构建包含光谱特征和植被指数的数据集，并通过改进UPerNet模型的上采样结构、激活函数以及增加注意力模块来优化模型提取冬小麦效果。选取杨凌示范区2块地物类型丰富地区作为研究区域，以此探究方法的可行性；然后基于最优方法，提取杨凌区冬小麦种植区域。研究区域结果表明，与仅使用光谱信息作为模型输入特征相比，基于多光谱和植被指数的分类效果更好。在融合光谱特征和植被指数的数据集上，改进的UPerNet模型分类精度最高，冬小麦提取精度为97.78%,总体分类精度相比于改进前的UPerNet提升了2.49%,对比DeepLab V3+提升了3.48%。基于改进方法，实现了杨凌示范区的冬小麦种植区提取；通过实地调查以及对比统计年鉴数据的方式，验证了杨凌示范区冬小麦空间分布与实际情况基本一致。改进后的UPerNet模型能够有效区分遥感数据中的地物类别，提升冬小麦种植区域提取精度，也为基于卫星影像获取冬小麦空间分布提供了技术支持。 相似文献