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1.
利用MODIS遥感数据监测冬小麦种植面积 总被引：7，自引：8，他引：7
冬小麦是中国最主要的粮食作物之一，利用遥感技术进行冬小麦种植面积监测是粮食安全的核心内容之一。美国1999年发射的TERRA卫星上携带的中分辨率成像光谱仪（MODIs）具有独特的光谱、时相和空间分辨率，为大范围的冬小麦种植面积监测提供了可靠的数据源。但中国耕地破碎，即使是250m分辨率的MODIS数据，采用传统的信息提取方法依然无法取得高的精度。因此结合多源遥感数据和GIS数据，建立了基于TERRA／MODIS数据的冬小麦种植面积遥感监测体系结构。首先利用IKONOS米级高分辨率遥感影像提取试验样区的地块图，用以指导野外采样工作；其次，在采样工作基础上，利用LANDSAT进行区域冬小麦种植面积提取；最后利用2002年TERRA／MODIS时间序列数据的混合像元线性分解模型进行河南省冬小麦种植面积的遥感监测，监测结果与国家统计数据相比，相对误差为5．25％，精度能满足农情监测的需要。研究结果为中国冬小麦种植面积遥感监测提供了一种业务化工作方法。 相似文献
2.
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
3.
基于3S和实测相结合的冬小麦估产研究 总被引：8，自引：1，他引：7
该文运用3S集成技术（地理信息系统、遥感和全球定位系统）,进行冬小麦产量估测的应用研究。结果表明, 3月下旬是运城地区冬小麦面积监测的最佳时相,4月上、中旬是该区冬小麦产量估算的最佳时期。用遥感信息中的TM提取冬小麦面积,AVHRR提取绿度信息,效果较好。根据归一化植被指数的大小把冬小麦分为3类,同类麦田在不同区域的实测产量差异很大。分析研究区域自然地理特征和关键期气象资料,以归一化植被指数、极高温度、相对湿度为主因子建立了冬小麦遥感—气象—产量综合模型。 相似文献
4.
基于地块特征基元与多时相遥感数据的冬小麦播种面积快速提取 总被引：10，自引：6，他引：4
冬小麦播种面积监测是农情遥感的重要研究内容之一,及时、准确地获取冬小麦的播种面积对冬小麦产量估算具有重要的意义。该文在面向对象技术的支持下,首先利用融合的高空间分辨率SPOT5遥感影像提取农田地块专题层信息;然后在专题层控制下对多时相的ETM+遥感数据统一尺度分割,得到不同时相遥感影像相同形状的地块特征基元;通过光谱特征规则集构建不同时相的冬小麦信息提取模型,实现对各个时期冬小麦播种田块对象的提取;最后通过交叉验证,确定最终的冬小麦播种面积。结果表明,该方法能够快速获得冬小麦播种面积,总体精度达到90%以上,基本上能够满足农情遥感监测的需求,为冬小麦种植面积遥感快速监测提供了一种可行的方法。 相似文献
5.
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
6.
基于地块尺度多时相遥感影像的冬小麦种植面积提取 总被引：5，自引：5，他引：0
针对仅利用单一遥感影像数据获取农作物信息精度不够问题,该文选择冬小麦主产地河南省兰考县乡镇作为研究区,以2017年多时相中分辨率Landsat8 OLI影像和Google earth上下载的亚米级高分影像为遥感数据源,结合光谱差异和农田地块信息实现冬小麦的精确提取。该算法首先构建不同时相决策树模型,分别实现2个时相的冬小麦区域初步提取;其次通过将对高分影像多尺度分割产生的地块信息分别与2个时相冬小麦播种面积初步区域相互叠加,完成地块单元控制下的冬小麦播种面积分地块统计,并通过设定不同统计阈值,分析落在每一地块单元下的冬小麦区域,生成基于地块单元的冬小麦播种面积分布图;最后通过多时相交叉验证,获取最终冬小麦播种区域。结果表明：该方法能更加准确提取冬小麦种植面积,保持较低的误判率（1.3%）水平下,得到较高的提取正确率（95.9%）,较通过对比单一Google earth高分辨率影像获取冬小麦精度（85.6%）高,该研究对通过融合多源多时相影像数据获取农作物提供参考。 相似文献
7.
基于历史时序植被指数库的多源数据作物面积自动提取方法 总被引：10，自引：7，他引：3
针对目前作物提取工作中难以综合应用多源遥感数据进行自动分类的现状,该文以新疆博乐市为试验区,使用多年MODIS数据建立各类作物历史参考时序植被指数曲线库。对TM和环境星数据共同构成的当年时序数据通过植被指数转换、曲线相似性比较,并结合区分不同作物的关键时相,在长时期种植制度变化不大的区域,自动提取作物种植面积。结果表明:该方法使用多源(环境星+TM)中高分辨率遥感数据构建的时序植被指数提取作物的总体精度可达到90%以上;与传统的监督分类方法相比,省去了人工采集训练区的步骤,实现了作物种植面积的自动提取。 相似文献
8.
基于CNN-RNN网络的中国冬小麦估产 总被引：1，自引：1，他引：0
在大范围内快速、准确地预估作物产量，对作物管理、粮食安全、粮食贸易和决策有重要意义。遥感为大规模作物估产提供了便利，大多数研究者结合深度学习和遥感影像取得了较好的结果。然而，农作物生长状态随时间变化，其产量具有非线性时空特征，单一的深度学习方法无法充分利用影像信息。因此，该研究提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）混合神经网络估产模型（CNN-GRU），利用CNN从多光谱遥感影像中提取丰富的空间-光谱特征，在此基础上，结合GRU从多时相遥感影像中自适应学习冬小麦生育期各阶段之间的时间依赖，从多尺度融合冬小麦的生长特征并对其产量进行回归预测。该研究以全国冬小麦主产区为研究区，选取2001-2018年MODIS影像和冬小麦产量数据，构建了冬小麦估产数据集，并验证了CNN-GRU估产模型的性能。结果表明：1）以2016-2018年估产样本作为测试集，CNN-GRU估产模型的均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）年平均值为818.3 kg/hm2，相较于CNN、GRU、支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）、随机森林（Random Forest，RF）和决策树（Decision Tree，DT）模型分别降低了20.13%、18.81%、29.51%、34.84%和36.57%；2）将冬小麦整个生育期划分为6个时间窗，CNN-GRU估产模型在灌浆-成熟期时精度最高，RMSE为817 kg/hm2，而抽穗-开花期的RMSE为823 kg/hm2，相较于灌浆-成熟期高0.7%。因此，该估产模型有能力提前2个月预测全国冬小麦主产区产量。 相似文献
9.
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
10.
基于信息扩散和关键期遥感数据的冬小麦估产模型 总被引：5，自引：3，他引：2
农作物估产对于国家制定粮食进出口政策和保障粮食安全具有重要意义。为构建高精度的作物估产模型,探讨了一种将信息扩散原理和关键期遥感数据相结合的农作物遥感估产方法。首先利用信息扩散原理将关键期遥感数据生成的NDVI和实割实测产量数据扩散到多维监控空间,采用模糊合成的方法建立关键期遥感数据和实割实测产量之间的离散关系模型。然后针对模型的稳定性和精度进行交叉验证,并与多元线性回归模型和BP神经网络模型进行对比。结果表明,利用信息扩散方法构建的遥感估产模型稳定性和精度都明显提高,与多元回归方法和BP神经网络方法相比,决定系数分别提高0.180、0.491,均方根误差分别降低173.10、487.79 kg/hm2。该方法能较好地模拟冬小麦遥感估产中归一化植被指数和产量之间的非线性关系,且泛化推广能力优异,为应用关键期遥感数据进行冬小麦估产提供了一种有效方法。 相似文献
11.
冬小麦面积遥感识别精度与空间分辨率的关系 总被引：2，自引：2，他引：2
不同空间分辨率农作物面积识别精度是农情遥感监测数据源选择的依据。该文采用WFV(wide field view)、MODIS(moderate-resolution imaging spectroradiometer)、OLI(operational land imager)、Google Earth影像,在天津市武清区选择了12 km×14 km的冬小麦种植区作为研究区域,采用目视识别的方法,分析了2、5、10、15、30、100、250 m共7个空间分辨率尺度下冬小麦面积识别精度与遥感数据分辨率、农田景观破碎度之间的关系。结果表明,随着空间分辨率由2 m变化到250 m,冬小麦面积识别的总体精度逐步由98.6%降低到70.1%,精度降低28.5%;面积数量比例由5.5%扩大到110.6%,误差增加105.1个百分点;面积精度呈明显下降趋势,数量误差呈明显增加趋势,数量误差的增加速度高于精度下降的趋势。高、中、低3个景观破碎度条件下,随着分辨率由2 m降低到250 m,作物识别精度分别降低了72.8、63.2和47.0个百分点,破碎度的增加导致面积识别精度下降速度更快;同等分辨率下,破碎度越高的地区面积识别精度越低。像元内冬小麦占比与可识别能力密切相关,像元占比达到45.0%以上时才能够被正确识别为冬小麦类型,像元尺度降低导致细小斑块丢失是造成面积识别与数量精度降低的主要原因。像元空间分辨率越高,冬小麦像元的光谱一致性越强,越有利于冬小麦分类精度的提高。针对农情遥感监测业务运行的需要,上述研究结果可以作为区域范围不同用户精度要求前提下遥感数据源选择的依据。 相似文献
12.
中高分辨率遥感协同反演冬小麦覆盖度 总被引：1，自引：0，他引：1
为了开展高精度、高时空分辨率的植被覆盖度(fraction vegetation cover,FVC)监测,该文以华北地区冬小麦地为研究对象,采用4期高分一号卫星多光谱(GF1-PMS)、多光谱宽幅(GF1-WFV)与环境一号卫星多光谱(HJ1-CCD)3种传感器同期影像数据集,基于像元二分法模型,研究多源中高分辨率遥感影像协同估算FVC方法.以基于高空间分辨率GF1-PMS影像反演的FVC作为检验数据,对单源直接获取法、多源全生育期法、多源分期法3种反演模型进行了分析比较.研究结果表明:HJ1-CCD、GF1-WFV数据与GF1-PMS数据的FVC直接反演结果具有较高的一致性,但在冬小麦的初期生长阶段,受卫星观测角度效应的影响,GF1-WFV与HJ1-CCD的FVC结果偏高,偏差随冬小麦的成熟封垄而逐渐减弱;多源分期法的时空反演得到的FVC精度最高,GF1-WFV的决定系数为0.984,均方根误差为0.030;HJ1-CCD的决定系数为0.978,均方根误差为0.034;而在缺少GF1-PMS匹配数据时,可通过多源全生育期法提高GF1-WFV与HJ1-CCD数据的反演精度,GF1-WFV的决定系数为0.964,均方根误差为0.044;HJ1-CCD的决定系数为0.950,均方根误差为0.052.通过多传感器的联合反演获取时间序列的高精度的FVC数据,可为研究植被生长状况及生态环境动态变化提供数据基础. 相似文献
13.
基于环境减灾卫星时序归一化植被指数的冬小麦产量估测 总被引：8，自引：5，他引：3
依托国产环境减灾卫星构建作物归一化植被指数(NDVI)时序曲线,不但能提供与MODIS-NDVI、AVHRR-NDVI几乎相当的作物生长动态变化信息,还能提供更高分辨率的空间信息,将其应用于作物估产应更有优势。该研究以地处鲁西北平原的山东省禹城市为研究区,探讨基于环境减灾卫星影像构建冬小麦NDVI时序曲线,基于曲线特征参数,开展遥感估产的可行性。结果表明,可依赖环境减灾卫星遥感影像,重建冬小麦NDVI时序曲线,求算其生长季最大NDVI、返青期NDVI、生长季累积NDVI、营养生长期NDVI的变化速率、生殖生长期NDVI的变化速率等特征参数,建立可靠的估产模型。所建模型的建模决定系数为0.87,相对误差为5.02%;交叉检验决定系数为0.78,相对误差为6.87%。该研究可为基于遥感的作物估产提供参考。 相似文献
14.
不同时空分辨率遥感数据融合估算冬小麦叶面积指数 总被引：2，自引：1，他引：1
高时空分辨率叶面积指数(leaf area index,LAI)数据能反映作物的长势动态变化,为作物长势评估和产量预测提供有效的生长指标依据。该文综合利用混合像元线性分解与数据同化算法,以高空间分辨率SPOT-5数据反演的LAI修正高时间分辨率HJ-CCD数据反演的LAI序列,生成了覆盖冬小麦主要生育期的高空间分辨率LAI序列,并结合SPOT-5反演的LAI和实测LAI值分析了像元纯度、高空间分辨率遥感数据同化景数对融合效果的影响。结果表明,采用数据融合方法生成的LAI与检验LAI具有较高的一致性,但像元纯度对融合效果影响较大;基于2景SPOT-5影像能够提高LAI序列估测精度,且优于基于1景SPOT-5影像的融合效果。该研究结果可为冬小麦生长监测提供技术支撑。 相似文献
15.
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
16.
基于GF-1卫星遥感的冬小麦面积早期识别 总被引：11，自引：21，他引：11
GF-1号卫星是中国高分卫星系列首颗卫星,自2013年04月26日发射以来,提供了大量的2 m/8 m/16 m空间分辨率的卫星数据,成为中国农业遥感监测的主要数据源之一。该文以GF-1卫星携带的16 m空间分辨率的宽视场(wide field view,WFV)传感器为主要数据源,采用2013年10月2日、10月17日、11月7日和12月5日4个时相的数据,以多尺度分割后的对象为基本分类单元,采用分层决策树分类的方法对冬小麦面积进行提取,并利用地面样方数据对分类结果进行了精度验证。结果表明,北京市顺义区冬小麦面积7 095 hm2,分类总体精度达到96.7%,制图精度为90.0%,其他未分类类别精度为97.3%,Kappa系数为0.8。研究区内冬小麦的播种时间可以分为10月1-5日早播、10月6-10日中播、10月11-15日中晚播、10月16-20日晚播等4个时间段,不同播期对应着归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)不同的变化规律,是分层的基础,结合波段反射率、波段反射率和、波段反射率比值等参数的变化规律,通过分层可以有效的剔除草坪、桃树等容易同冬小麦混淆的地物类型,GF-1/WFV提供的多时相遥感数据能够可靠的反映冬小麦发育变化的规律,是冬小麦面积准确提取的基础,在农作物面积遥感监测业务运行中具有较大的开发应用潜力。 相似文献
17.
华北平原是中国最大的粮食生产基地,准确监测其冬小麦种植面积及其变化对粮食产量预测和国家粮食安全具有重要意义。然而,不同土地利用产品所估算的小麦面积、空间分布及其动态均存在较大分歧,不能有效反映出冬小麦的长期变化特征。该研究结合作物物候特征和已有小麦专题数据产品,首先构建动态阈值决策分类算法,以降低传统方法在阈值设定和样本筛选方面的不确定性;进而分析了2003—2022年华北平原区冬小麦播种面积的长期变化规律。结果表明：1）该研究提出的动态阈值决策分类算法能准确地提取冬小麦面积,平均总体精度为93.44%,且与统计数据具有较高的一致性;2）2003—2022年华北平原冬小麦种植面积整体呈上升趋势,不同地区变化类型差异较大;3）研究时段内,持续种植冬小麦的耕地面积仅占各年份种植范围总面积的5%,种植次数低于10 a的面积占比达55%;4）河北中南部、山东省西部和河南省中北部冬小麦种植面积相对稳定,京津冀地区以及山区冬小麦播种面积变化相对频繁。该研究可为大尺度冬小麦动态监测提供了新的方法视角,并对科学制定耕地调控策略具有重要意义。 相似文献
18.
[目的]分析县域冬小麦干旱的时空异质性,为抗旱减灾提供辅助决策支持。[方法]基于GF1,Landsat, Sentinel-2等中高分辨率遥感数据,选取植被状态指数(Vegetation Condition Index, VCI)作为干旱监测指标,计算2011—2021年禹州市冬小麦VCI,逐年分析禹州市冬小麦干旱分布情况,并通过变异系数、线性趋势法、重心迁移和标准差椭圆等方法,对禹州市冬小麦干旱的稳定性、变化趋势、时空变化等特征进行了多维度分析。[结果](1)空间上,2011—2021年禹州市冬小麦干旱主要分布在北部和西部的山岗丘陵区,干旱面积和干旱强度由平原区向山岗区逐渐延展扩大;变异系数与变化百分率均值分别为0.62,13.12%,冬小麦干旱稳定性与变化趋势空间分布一致性高;重心迁移轨迹总距离和标准差椭圆扁率从无旱到重旱逐渐变小,标准差椭圆面积逐渐变大,表明干旱空间分布由集中趋于分散;(2)时间上,禹州市冬小麦每年都有轻旱发生,中旱和重旱平均2～4年发生一次,2012—2014年连续3年旱情较重,中旱和重旱总占比均超过35%,其次为2016年和2018年。[结论]近11年来禹州市... 相似文献