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1.
《山东农业科学》2019,(7):143-151
作物种植结构监测和估产是精准农业遥感应用的重点领域,其研究对于指导作物种植结构和制定农业政策具有重要意义。本文以新疆阿克苏地区为研究区,以2016年多时相Landsat8 OLI和GF-1影像为数据源,基于物候信息、时相特征、积温和光谱特征确定农作物识别关键时期和特征参数,构建决策树分类模型,开展作物种植结构监测研究。结果表明:多源与多时相遥感数据可以反映不同农作物的季相特征,研究中所构建的决策树分类模型能够在大区域范围内高精度地实现作物分类,总体精度达83%,Kappa系数为0.77。与统计数据对比,棉花面积精度在85%以上,玉米为81%,小麦为80%以上,水稻达80%以上。因此,利用Landsat 8和GF-1影像在大区域提取农作种植结构是可行的,为今后遥感在农业上的应用提供一个广阔前景。 相似文献
2.
基于高光谱遥感的农作物分类研究进展 总被引：3，自引：1，他引：2
【目的】农作物类型识别是农作物面积、长势监测与产量预测的重要前提。及时、准确地获取农作物类型、空间分布以及种植面积对制定农业政策、促进社会经济发展和保障国家粮食安全具有重要意义。近年来,高光谱遥感凭借光谱分辨率高、光谱信息丰富等优点,已广泛应用于农作物制图中。【方法】文章归纳了高光谱遥感应用于农作物分类的研究进展,总结了国内外农作物分类常用的高光谱数据源,并分析了各种数据源的适用范围。梳理了农作物高光谱遥感分类方法,讨论了各种分类方法的优缺点。【结果】现有农作物高光谱遥感分类研究存在一些不足:(1)机载高光谱影像光谱分辨率高,但影像监测面积小,不适合大区域农作物面积提取研究;(2)星载高光谱影像监测面积较大,但空间分辨率较低,某些农作物面积提取实际应用中精度较低;(3)由于缺乏对农作物高光谱特征的研究,导致分类算法机理性不足,普适性较差。【结论】农作物高光谱遥感分类未来研究方向是:(1)丰富高光谱遥感监测的农作物类型;(2)提高高光谱影像的空间分辨率,实现农作物种植结构复杂、地块破碎地区的农作物分类研究;(3)进一步研究利用高光谱遥感进行农作物分类的机理和多源数据融合的方法。 相似文献
3.
农作物种植结构遥感提取研究进展 总被引：37，自引：2，他引：35
农作物种植结构信息对农业生产管理、农业可持续发展及国家粮食安全等具有重要意义。本文中概括了农作物种植结构遥感提取的理论基础,归类了近10年间不同农作物种植结构遥感提取技术方法,重点评述了不同技术方法的特点及应用情况,讨论和展望了未来农作物种植结构遥感提取研究的发展方向。当前,光谱特征、时相特征和空间特征是农作物种植结构遥感提取的三大理论基础。基于单一影像源的种植结构提取方法操作简单,但往往难以获取种植结构“最佳识别期”的遥感影像;基于多时序影像源的种植结构提取方法可以充分利用农作物季相节律特征,成为当前农作物种植结构遥感提取的主流方法。在基于多时序影像源的种植结构提取方法中,多特征参量法较单一特征参量法更适用于农作物种植结构复杂区域,基于多特征参量的统计模型法一定程度上解决了混合像元问题,但模型的鲁棒性有待提高。此外,遥感与统计数据融合的农作物种植结构提取法在国家及全球大尺度的农作物种植结构提取中具有优势,但较低的制图分辨率使得数据产品的区域适宜性较差。未来农作物种植结构遥感提取将以区域“作物一张图”为目标,充分发挥多源数据组合利用的优势,围绕多类型作物同步提取和大范围作物种植结构提取开展深入研究,重点加强遥感数据预处理、特征参量提取和分类器高效选择等关键技术研究,从而提升农作物种植结构遥感提取的时空尺度,满足多方位的农业应用需求。 相似文献
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针对目前利用深度学习技术进行高分光学遥感图像分类方法研究中尚存在的不足,本文提出了一种以多时相遥感数据为数据源,面向农作物种植信息提取的分类算法。该算法首先获取农作物在若干典型生长时期的光学遥感图像并进行配准等预处理,然后建立了一种以像素为单位的数据组织结构,该结构包含不同生长时期的作物信息、纹理信息,能较好地解决现有分类研究中信息不足的问题;接着以前馈神经网络为基础,建立了一种以像素为单位的分类算法,最后以得到的逐像素分类结果为基础进行成图。与同类方法相比,本文提出的算法综合考虑了农作物在不同生长时期的特征,更能发挥深度学习技术的优势,且多时相数据在提高农作物提取信息精度方面具有明显优势。 相似文献
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及时准确地获取农作物种植信息对把握区域农作物生产情况、种植结构调整等具有重大战略意义。大豆是国家重要农作物,在农业生产中占有重要地位。本文以大豆为目标作物,利用Sentinel-2遥感影像数据开展县域尺度大豆种植信息提取研究。以Sentinel-2影像为数据源,利用监督分类的最大似然算法提取县域尺度大豆种植信息,并进行精度验证。利用此种方法获取到2023年黑龙江省海伦市大豆种植信息,种植面积为959.51km2,用户精度为0.938,Kappa系数为0.809,与实际情况高度一致。基于Sentinel-2影像数据的最大似然法监督分类能够应用于县域尺度农作物信息提取,并将其应用到种植结构调整,农作物长势监测及估产等环节中,为制定农业政策、保障粮食安全等提供数据支持。 相似文献
6.
【目的】农作物种植面积遥感监测是世界农业大国农情遥感监测业务的主要内容,监测结果也是政府宏观监测与生产管理的重要依据。所以农作物种植面积"一张图"遥感监测业务的设计及应用为农业生产定量化管理提供进一步服务。【方法】文章在农作物种植面积"一张图"概念定义的基础上,提出了基于低、中高空间分辨率2种数据源的"一张图"遥感监测技术方案,并采用EOS/MODIS、GF-1/WFV数据实现了全球、中国大陆区域冬小麦空间分布"一张图"的监测方案应用。【结果】农作物种植面积"一张图"概念的提出,是从监测范围与监测内容上对农作物种植面积遥感监测业务的规范,对遥感监测技术从基础研究向实际应用具有推动作用。【结论】现有遥感数据、分类识别技术能够保证"一张图"遥感监测业务方案的实施与实现。限制遥感数据向"一张图"成果转化的技术瓶颈,是遥感监测自动识别技术的精度与能力。在今后较长一个时期内,从全球及国家尺度出发,开展作物光谱分布规律研究,进而提出普适性较高的算法,是提高全球、国家尺度农作物种植面积"一张图"遥感监测业务效率的主要途径。 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
8.
基于多源遥感影像的农作物分类提取 总被引：1，自引：0，他引：1
《山东农业大学学报(自然科学版)》2021,(4)
合成孔径雷达数据因其较强的纹理特征近年来被广泛应用于农作物分类的研究中。针对多光谱影像无法实现农作物的精确分类问题,本文选取鲁西南济宁市为研究区,融合了2020年4-9月的Sentinel-1 SAR数据和Sentinel-2多光谱数据作为数据源,提取光谱特征、纹理特征、双极化后向散射系数共52个特征变量,通过独立主成分分析算法进行特征选择,选出占方差95%的前6个分量。对提取的特征进行多尺度分割,使用随机森林分类器进行分类,较好地证明了多源遥感数据融合在农作物分类提取中的优势地位。研究结果表明,面向对象分类精度为89.62%,相比于面向像元分类精度提升7.7%;且在同等条件下,SAR数据的加入可以将农作物分类精度提升17%,本研究成果能为后续多源遥感数据融合后农作物分类提取提供理论支撑。 相似文献
9.
在提取作物种植分类信息方面,多时相和多光谱特征信息综合应用十分重要。环境与灾害监测预报小卫星影像具有较高的时间、空间分辨率,采用时间序列分析的方法提取作物种植分类信息优势显著。本研究以宁夏平罗地区作物为研究对象,利用HJ-CCD数据提取主要农作物分类信息,采用非监督分类、最大似然分类、决策树分类3种算法挖掘数据。研究表明,通过构建的时间序列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,能够有效进行农作物分类。 相似文献
10.
【目的】农作物精细分类是面积估算、长势监测、产量预测及灾害评估的重要前提和基
础。近年来,无人机低空遥感技术因其操作成本低、空间分辨率高、灵活性强等优势,成为田
块尺度下农作物精细分类的重要工具。【方法】文章系统总结了国内外近10 余年无人机遥感在
农作物分类领域的研究进展,介绍了目前常用的无人机平台和传感器,归纳了农作物分类特征
及算法的使用情况,指出了无人机遥感农作物精细分类研究存在的问题。【结果】当前无人机
遥感农作物精细分类研究存在一些不足之处：（1）无人机遥感监测面积小,无法在较大尺度区
域实现农作物精准监测。（2）适用于无人机遥感的农作物分类特征仍需进一步挖掘,面向高光
谱影像的农作物分类特征及特征组合尚需进一步明确。（3）分类器使用单一,分类算法的普适性
和稳定性不强。【结论】无人机遥感农作物精细分类研究的发展趋势主要包括3 个方面：（1）无人
机遥感影像与星载遥感数据的高效融合,拓宽无人机的监测范围。（2）面向无人机遥感影像
的农作物分类特征提取与优化研究。（3）适合无人机遥感的农作物分类算法改进。 相似文献
11.
农作物空间格局遥感监测研究进展 总被引：73，自引：10，他引：63
遥感技术因其高时效、宽范围和低成本等优点正被广泛应用于对地观测活动中,为大区域尺度掌握农作物空间格局提供了新的科学技术手段。本文系统总结了近10年来国内外农作物空间格局遥感监测在理论、方法、实践应用等方面取得的新进展,指出了亟待解决的问题,并对今后的发展方向进行了展望。研究认为,农作物种植面积遥感监测主要根据遥感传感器记录的不同农作物光谱特征的差异,进行不同农作物种植面积的识别,方法主要包括:基于光谱特征、基于作物物候特征和基于多源数据的农作物遥感识别方法。遥感技术应用于农作物复种模式监测主要根据时间序列植被指数描述的作物季节活动过程,利用不同的拟合方法得到作物生长曲线,实现作物复种模式有效监测。农作物种植方式遥感监测是更高层次的遥感应用,主要利用时间序列遥感数据,根据作物植被指数的变化规律区分不同作物生育周期,判断不同复种模式下作物的种植顺序和方式。在未来相当长的一段时间内,建立农作物空间格局遥感监测的理论和技术体系、发展和改进遥感影像分类方法、优化时间序列遥感数据平滑技术和提高信息提取的自动化与流程化将是农作物空间格局遥感监测需要重点解决的几个关键问题。 相似文献
12.
基于条件随机场的高光谱遥感影像农作物精细分类 总被引：2，自引：2，他引：0
【目的】农作物精细分类对于农作物长势监测、产量预估、灾害评估、保障国家粮食安全具有重要意义。高光谱遥感影像具有丰富的光谱波段,能够探测到各类农作物之间细微差别,已逐渐成为分类的理想数据源。【方法】研究以由AVIRIS传感器收集的美国加利福尼亚州南部萨利纳斯山谷的农作物区域的高光谱数据为数据源,提出了一种基于条件随机场的高光谱遥感农作物精细分类方法,利用SVM分类器计算各类地物的概率,并定义为条件随机场的一元势函数以融合空间特征信息;将空间平滑项和局部类别标签成本项加入到二元势函数中,以考虑空间背景信息,并保留各类别中的详细信息。最后与传统的最小距离法和SVM算法进行比较。【结果】文章提出的方法较最小距离分类法、SVM传统方法相比,整体精度分别提高了16%和2%,除了C15类(葡萄园3)精度为72.32%与74.11%外,各类地物精度均在94%以上,各种"椒盐"噪声与分类混淆现象得到了改善。【结论】实验结果表明,该方法在农作物精细分类应用中具有较大优势。 相似文献
13.
传统农业统计野外调查方式的调查效率、数据质量已经不能满足我国社会经济发展对农业统计调查数据及时精准的要求,基于空间信息技术发展新的农业统计调查方法对提升我国农业统计调查能力具有重要意义。本研究在充分了解基于遥感抽样的农作物种植面积测量业务流程的基础上,设计开发了基于遥感抽样的农作物种植面积测量野外调查系统,将农作物面积测量野外调查的数据组织与管理、数据采集、任务分配、调查进展实时监测等整个业务流程集成为一个数字化系统平台,并基于可移动终端设备实现了野外调查数据采集的核心系统功能。2016年基于遥感抽样的农作物种植面积测量野外调查系统已广泛应用到31个省区和1 100个粮食大县及第三次全国农业普查农作物种植面积遥感测量工作中,实践应用表明该系统可满足农作物面积遥感抽样调查的业务要求,能够显著提升野外调查工作的效率。 相似文献
14.
根据农作物的反射光谱特征和物候历差异,基于遥感影像及其反演指标可以监测农作物长势,获取作物播种面积、作物布局等农业种植结构信息。研究表明内蒙古包头市土默特右旗主要农作物为玉米、小麦和向日葵等,旗中部农作物整齐度高、长势较好;旗南部黄河周边地区,作物整齐度和长势均较差,农田荒芜严重;研究区域满足麦类+蔬菜复种的光温资源需求,可提高土地和农业气候资源利用率。农业种植结构的遥感分析有助于把握作物长势的空间变异,反映土地资源和农业气候资源的时空利用状况,对于把握农情、指导农业生产、调整农业产业结构等具有重要意义。 相似文献
15.
基于随机森林算法的多作物同步识别 总被引：1，自引：1，他引：0
作物类型遥感识别是农业遥感的重要组成部分,为获取作物种植面积、长势信息并进行产量估算提供了手段。目前,对玉米、水稻和小麦等大宗农作物进行单一识别或两类间分类识别的技术研究较多,对研究区多种农作物同步分类识别的研究较少。本研究基于随机森林分类器利用Landsat 8数据开展宁夏农作物分类,对八种主要农作物春小麦、玉米、水稻、苜蓿、蔬菜、葡萄、枸杞和瓜类进行同步分类试验。结果表明:随机森林方法可以满足研究区内多类作物同步监测的需求,精度可达80%以上。单时相分类精度可达到81.8%,后分类处理精度可达到82.8%,时间序列分类精度可达到85.1%,时间序列分类和后分类处理可以有效提高分类精度。随机森林分类精度随着树数量的增加而增大,当树的数量足够多时,模型趋于稳定,特征变量对精度的影响被控制在一定范围内,当特征变量设置为总特征变量的平方根或对数时,精度达到最佳。因此,基于对分类实验时效性的考虑,将参数分别设置为Ntree=100,Mtry=总特征变量的平方根或对数。 相似文献
16.
随着设施农业的不断发展,快速准确获取农业大棚的空间分布和种植面积有助于农业经济增长模式调整,实现农业资源的高效利用。以2017年5月的GF-2遥感影像 为数据源,在构建最优特征空间的基础上,采用面向对象随机森林分类方法开展南方丘陵地区葡萄大棚信息提取。结果表明：①利用尺度评价工具ESP和邻域差分绝对值与标准差比RMAS结合的方法可以实现特定地物目标的最优分割尺度选择,分割效果良好;②通过Gini指数进行特征选择能减少数据冗余,提高分类精度,在优选的15个特征变量中,光谱特征占有绝对优势,其次是纹理特征和几何特征;③基于最优特征子空间的随机森林模型能有效提取葡萄大棚的分布信息,总体精度高达92.5%,F值为0.91,其面向对象的精度评价指数GTC为0.12。 结果表明,该方法对基于GF-2影像的南方丘陵区域葡萄大棚信息提取具有较大的应用潜力,并可为其他地区的农业大棚信息提取提供较好的解决思路。 相似文献
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随着设施农业的不断发展,快速准确获取农业大棚的空间分布和种植面积有助于农业经济增长模式调整,实现农业资源的高效利用。以2017年5月的GF-2遥感影像 为数据源,在构建最优特征空间的基础上,采用面向对象随机森林分类方法开展南方丘陵地区葡萄大棚信息提取。结果表明：①利用尺度评价工具ESP和邻域差分绝对值与标准差比RMAS结合的方法可以实现特定地物目标的最优分割尺度选择,分割效果良好;②通过Gini指数进行特征选择能减少数据冗余,提高分类精度,在优选的15个特征变量中,光谱特征占有绝对优势,其次是纹理特征和几何特征;③基于最优特征子空间的随机森林模型能有效提取葡萄大棚的分布信息,总体精度高达92.5%,F值为0.91,其面向对象的精度评价指数GTC为0.12。 结果表明,该方法对基于GF-2影像的南方丘陵区域葡萄大棚信息提取具有较大的应用潜力,并可为其他地区的农业大棚信息提取提供较好的解决思路。 相似文献
18.
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TWDTW的时间序列GF-1 WFV农作物分类 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】焉耆盆地是新疆重要的特色农产品生产基地,农作物种植结构较为复杂。利用时间序列的遥感数据对研究区内的农作物进行分类识别,获得不同农作物的空间分布、种植面积等信息,为政府部门制定粮食政策、经济计划提供重要依据。同时探讨时间加权的动态时间弯曲(time weighted dynamic time warping,TWDTW)方法在农作物分类识别中的适用性以及高分一号(GF-1)WFV在农业领域的应用潜力。【方法】以新疆焉耆盆地为研究区域,利用2018年作物生长季的GF-1 WFV时间序列数据集计算归一化植被指数(NDVI),基于TWDTW方法开展农作物分类识别研究。分别采集不同作物的样本点,形成各作物NDVI的标准序列。利用TWDTW相似性匹配算法计算每个待分类像元与不同作物标准序列间的相似度距离,距离值越小则相似性越高,通过对比确定像元的农作物类型,得到最终的分类结果,同时根据时间序列NDVI曲线建立决策树(decision trees,DTs)分类规则,人工设置分类阈值得到分类结果,并与TWDTW方法的结果进行对比分析。【结果】2种方法的分类结果较为一致,辣椒的种植范围最广,小麦主要分布在焉耆盆地北部和西部的农二师二十一团,番茄和甜菜的种植分布较为零星。在种植面积统计中,辣椒的种植面积最大,其后依次为番茄、小麦和甜菜。利用野外样本点对决策树和TWDTW两种方法的分类结果进行精度验证,总体精度分别为89.58%和90.97%,kappa系数为0.804和0.830,TWDTW方法的分类精度相比于决策树法略有提高。【结论】相比于决策树分类方法,TWDTW方法的分类精度略有提高的同时,分类结果客观可靠,而且算法不受地域因素限制,具有较强的灵活性和适用性。基于密集时相的GF-1 WFV数据集,采用TWDTW算法对农作物进行分类,得到较好的分类结果,能够满足农业部门的管理决策需求,该方法在农业领域具有较大的应用和推广价值。 相似文献
20.
基于颜色特征进行农作物图像分类识别的应用研究综述 总被引：4，自引：1，他引：4
利用农作物自身的特征对农作物图像进行分类识别是计算机视觉技术在农业自动化应用中的重要前提条件。本文首先探讨了基于颜色特征的两种图像分类识别方法：统计直方图法和颜色参量的统计特征法，并分析比较了两类方法的特点，试图为以农作物颜色为特征的图像分类识别应用提供思路。最后综述了从分析农作物外在的颜色特征进行农作物图像分类识别的国内外最新研究方法和成果，以促进计算机视觉技术在我国农业领域的应用和发展。 相似文献