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基于时空数据融合的县域水稻种植面积提取

农业机械学报 2020年第4期51卷 156-163页

作者：牛海鹏王占奇肖东洋河南理工大学测绘与国土信息工程学院焦作454000 河南理工大学黄河生态文明与高质量发展研究院焦作454000

受云雨天气和卫星自身回访周期的影响,县域尺度水稻种植面积的提取往往难以获取完整时间序列的高空间分辨率影像,利用单一MODIS数据导致提取精度不高。针对上述问题以河南省优良水稻种植区原阳县为例,采用增强型自适应反射率时空融合模... 详细信息

受云雨天气和卫星自身回访周期的影响,县域尺度水稻种植面积的提取往往难以获取完整时间序列的高空间分辨率影像,利用单一MODIS数据导致提取精度不高。针对上述问题以河南省优良水稻种植区原阳县为例,采用增强型自适应反射率时空融合模型(Enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,ESTARFM),融合中高分辨率的Landsat数据和高时间分辨率的MODIS数据,获取完整时间序列的归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)数据,经过TIMESAT滤波平滑处理后,利用研究区内水稻与其他地物的时序NDVI曲线,设置合理的NDVI阈值,采用决策树分类的方法提取水稻种植面积。结果显示,总体分类精度为92.23%,Kappa系数为0.9043。提取的水稻制图精度为96.73%,用户精度为93.51%,说明ESTARFM模型能很好地融合出高空间分辨率影像,解决数据缺失问题,可为县域尺度水稻种植面积提取提供参考。

关键词：水稻种植面积提取县域尺度增强型自适应反射率时空融合模型数据融合

基于多源多时相遥感影像的宁国前胡种植面积提取研究

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中国中药杂志 2017年第22期42卷 4362-4367页

作者：史婷婷张小波张珂郭兰萍黄璐琦中国中医科学院中药资源中心道地药材国家重点实验室培育基地北京100700 安徽中医药大学安徽合肥230012

中药多种植在自然环境条件适宜而地形复杂的山区,种植地块分布零散,传统调查方法很难获得准确的种植面积。通过研究基于遥感的中药材种植面积提取方法,为中药资源保护和利用提供决策支持有着至关重要的意义。该文以安徽省宁国市前胡种... 详细信息

中药多种植在自然环境条件适宜而地形复杂的山区,种植地块分布零散,传统调查方法很难获得准确的种植面积。通过研究基于遥感的中药材种植面积提取方法,为中药资源保护和利用提供决策支持有着至关重要的意义。该文以安徽省宁国市前胡种植为例,分别以30 m分辨率的Landsat-8和16 m分辨率的国产"高分一号"(GF-1)多光谱遥感影像为数据源,首先利用前胡在不同时相的影像光谱特征变化来提取宁国市耕地中的前胡种植区域,其次利用与前胡套种的山核桃幼林的纹理和光谱特征来提取宁国市林地中的前胡种植区域。结果表明:利用30 m和16 m空间分辨率影像提取的前胡种植面积分别为25 635.43,24 585.43亩(1亩≈667 m2)。与统计数据相比,16 m分辨率影像提取的结果精度较高。

关键词： Landsat-8 TM GF-1 宁国前胡种植面积提取

基于面向对象分类法的陕西佳县大枣种植面积提取研究

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中国中药杂志 2019年第19期44卷 4116-4120页

作者：黄文静蔡兴航张严磊梁艳妮王楠李铂徐蓉蓉张小波史婷婷唐志书陕西中医药大学陕西省中药资源产业化协同创新中心陕西咸阳712083 中国中医科学院中药资源中心道地药材国家重点实验室培育基地北京100700

以高分一号(GF-1)卫星遥感影像为数据源,采用面向对象分类法提取了陕西佳县2018年大枣种植面积及其分布信息。研究结果表明:基于规则集的面向对象分类法可以有效地提取出研究区内的大枣种植地块并估算出种植面积。整个佳县枣树种植面积... 详细信息

以高分一号(GF-1)卫星遥感影像为数据源,采用面向对象分类法提取了陕西佳县2018年大枣种植面积及其分布信息。研究结果表明:基于规则集的面向对象分类法可以有效地提取出研究区内的大枣种植地块并估算出种植面积。整个佳县枣树种植面积约为5. 34×10~4hm^2,测量面积一致性精度高达97. 27%。该研究方法可为同类型药材的面积提取提供技术参考,而研究结果则可为大枣资源的保护和利用提供决策支持。

关键词：佳县大枣种植面积提取卫星遥感影像面向对象分类

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基于NDVI密度分割的冬小麦种植面积提取

麦类作物学报 2014年第7期34卷 997-1002页

作者：葛广秀李卫国景元书南京信息工程大学应用气象学院江苏南京210044 江苏省农业科学院农业经济与信息所江苏南京210014

为解决作物面积遥感监测中常遇的混合像元问题,选用江苏省沭阳县冬小麦扬花期HJ-1A卫星遥感影像,基于不同地物光谱信息的差异性与可分割性,提出基于归一化植被指数(NDVI)密度分割的冬小麦种植面积提取方法。在利用GPS实地取样调查和建... 详细信息

为解决作物面积遥感监测中常遇的混合像元问题,选用江苏省沭阳县冬小麦扬花期HJ-1A卫星遥感影像,基于不同地物光谱信息的差异性与可分割性,提出基于归一化植被指数(NDVI)密度分割的冬小麦种植面积提取方法。在利用GPS实地取样调查和建立解译标志的基础上,对HJ-1A卫星影像进行了几何与大气校正。利用NDVI灰度影像提取混合像元训练样本的NDVI值和小麦种植面积,计算小麦面积权重,确定混合像元的NDVI阈值。利用NDVI再归一化结果对NDVI灰度影像进行密度分割,依据不同密度分割系数下像元总面积及其所对应的小麦面积权重关系,最终得到沭阳县冬小麦种植面积。结果表明,根据NDVI密度分割法提取冬小麦面积为8.37×104 hm2,面积精度为92.37%,样本精度为93.31%。基于密度分割系数(P>0.5)制作沭阳县冬小麦种植分布图,获取了全县冬小麦空间分布特征信息。以上结果说明NDVI密度分割法能较准确地提取研究区内冬小麦种植面积,可有效解决农作物种植面积提取中混合像元问题。

关键词： NDVI密度分割冬小麦面积权重种植面积提取

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基于光谱特征分异的玉米种植面积提取

江苏农业学报 2017年第4期33卷 822-827页

作者：王尔美李卫国顾晓鹤张云华陈华安徽农业大学资源与环境学院安徽合肥230036 江苏省农业科学院农业信息研究所江苏南京210014 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097

玉米种植面积的准确获取是进行玉米长势监测和产量估测的前提与基础。在对Landsat-8/OLI影像进行辐射定标、大气校正、几何精校正和裁剪等预处理的基础上,基于典型地物光谱空间差异与物候特征的异同,选取具有代表性的4种植被指数[归一... 详细信息

玉米种植面积的准确获取是进行玉米长势监测和产量估测的前提与基础。在对Landsat-8/OLI影像进行辐射定标、大气校正、几何精校正和裁剪等预处理的基础上,基于典型地物光谱空间差异与物候特征的异同,选取具有代表性的4种植被指数[归一化差值植被指数(NDVI)、差值植被指数(DVI)、比值植被指数(RVI)、绿度植被指数(GVI)]和近红外波段反射率,通过构建植被光谱特征指标阈值对不同地物进行识别和分类,最后获取玉米种植面积。结果表明,利用近红外波段反射率可以将农作物与其他地物区分开来,即当其反射率值大于0.37时,地物为农作物。对不同种类农作物识别时,选择NDVI>0.86、DVI>0.53、RVI>13.00、GVI>3 713.60作为分类阈值,可以将玉米与水稻和大豆区分,准确提取到玉米的种植面积。利用样本数据和当地农业部门提供的数据进行面积提取精度验证,总体精度为92.75%,说明基于多光谱特征指标建立分类阈值的方法可以准确提取玉米种植面积,该方法可以为江淮玉米种植区县域玉米种植面积的提取提供参考。

关键词：玉米光谱特征植被指数种植面积提取

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多种光谱指标构建决策树的水稻种植面积提取

江苏农业学报 2016年第5期32卷 1066-1072页

作者：张晓忆李卫国景元书葛广秀王庆林南京信息工程大学应用气象学院江苏南京210044 江苏省农业科学院农业经济与信息研究所江苏南京210014 合肥师范学院安徽合肥230061

合理选取不同光谱指标制定决策树规则,能有效提高决策树分类法提取水稻面积的精度。本研究以江苏省淮安市为例,选取30 m空间分辨率HJ1A和16 m空间分辨率GF1多光谱影像,在对不同地物样点像元光谱特征分析的基础上,选择地物光谱特征明显... 详细信息

合理选取不同光谱指标制定决策树规则,能有效提高决策树分类法提取水稻面积的精度。本研究以江苏省淮安市为例,选取30 m空间分辨率HJ1A和16 m空间分辨率GF1多光谱影像,在对不同地物样点像元光谱特征分析的基础上,选择地物光谱特征明显的GF影像计算NDVI、EVI、DVI和RVI,并提取影像近红外波段反射率,利用上述5种光谱指标确定不同地物分类阈值来对两景影像进行决策树分类,进而获取淮安市水稻面积和分布情况。结果表明,GF影像地物光谱特征较明显,有利于识别不同地物,可用来确定基于多种光谱指标分类的阈值范围。其中,水稻判别条件为NDVI>0.70,0.255.5且0.30提取水稻面积的样本精度分别为87.29%和93.70%,GF影像比HJ影像的水稻面积提取精度提高了6.41个百分点,说明利用多种光谱指标构建决策树分类模型是一种有效提取水稻种植面积的方法。

关键词：水稻多光谱遥感决策树分类种植面积提取

基于多源遥感数据的大蒜种植面积提取方法研究

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基于多源遥感数据的大蒜种植面积提取方法研究

作者：孙逸飞山东农业大学

学位级别：硕士

大蒜是我国重要的经济作物。近年来受大蒜市场供需不平衡、国际贸易环境不稳定及信息不透明等因素影响,造成我国大蒜价格频繁大幅度波动,价格波动又进一步引起了大蒜种植面积的波动。大蒜种植面积是大蒜产业的基础,准确把握大蒜种植面积... 详细信息

大蒜是我国重要的经济作物。近年来受大蒜市场供需不平衡、国际贸易环境不稳定及信息不透明等因素影响,造成我国大蒜价格频繁大幅度波动,价格波动又进一步引起了大蒜种植面积的波动。大蒜种植面积是大蒜产业的基础,准确把握大蒜种植面积,对于指导农业生产、减少盲目性种植具有十分重要的研究意义。遥感已成为快速获取大蒜种植面积的重要手段,针对传统的大蒜种植面积遥感技术提取中存在的精度欠佳、效率低、在大尺度上对大蒜面积监测不足等问题,研究提出了基于U-Net神经网络与遥感云计算技术构建大蒜面积提取模型的解决方案,以期实现大尺度下的大蒜种植面积的精准高效提取。主要的工作和结论如下:（1）数据采集与影像预处理。基于对大蒜种植特点及遥感影像中大蒜种植区特点进行分析,对研究区内的Landsat-8 OLI和Sentinel-2A遥感影像数据进行去云等基本预处理操作,并运用SFIM算法融合上述遥感影像数据,得到了多期高质量的去云合成影像。除了利用遥感影像原始的光谱特征外,结合实地调研采集到的野外采样点数据与目视解译样本点数据,计算了归一化植被指数、陆地表面水分指数、绿色叶绿素植被指数、归一化差异衰败植被指数、归一化耕作指数、增强型植被指数六种植被指数,将每种指数作为一个独立的光谱波段添加到原始影像中。光谱、植被指数信息和时相信息的相互补充,有效提高了大蒜种植面积提取的准确性。（2）大蒜种植面积提取模型构建。基于影像的光谱指数、植被指数和时相信息,构建传统的随机森林、支持向量机和U-Net提取模型,并对模型的关键参数进行调优。采用不同时相影像组合的方式,选取出大蒜种植面积提取的关键物候期影像输入到模型中进行训练,进一步提升了模型的提取精度。引入总体精度、Kappa系数、用户精度和制图精度四种评价指标对随机森林、支持向量机和U-Net三种分类模型的提取精度进行对比验证,最终得到U-Net分类模型四年提取结果的平均总体精度为93.74%,平均用户精度为91.59%,平均生产者精度为91.44%,平均Kappa系数为0.92,比随机森林和支持向量机的平均总体精度分别提升了8.52%、10.02%,Kappa系数分别提升了0.08、0.09,证明U-Net模型的提取精度和性能最优。利用U-Net模型对2018-2021年北方大蒜种植面积进行提取,并在整体分布特点和主产区分布特点两个方面对提取结果进行分析。（3）大蒜种植面积可视化系统开发。在构建大蒜种植面积提取模型的基础上,实现了大蒜种植面积可视化系统的开发。所开发的系统具有大蒜主产区定位、大蒜种植面积查询、数据共享等功能,能更加直观地呈现大蒜的种植面积及空间分布情况,可为大蒜从业者提供科学、及时的大蒜种植面积信息支持。

关键词：多源数据大蒜种植面积提取 U-Net

基于面向对象分类方法的烟草种植面积提取研究

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基于面向对象分类方法的烟草种植面积提取研究

作者：李天坤四川农业大学

学位级别：硕士

遥感技术是空间技术的核心组成部分,它具有高信息量、宏观性、客观性和时效性的优势,使其成为农业、林业、国土资源等部门进行监测管理不可替代的技术手段。农作物种植面积的准确估算关系到产量预测、市场价格等重要的现实问题。传统面... 详细信息

遥感技术是空间技术的核心组成部分,它具有高信息量、宏观性、客观性和时效性的优势,使其成为农业、林业、国土资源等部门进行监测管理不可替代的技术手段。农作物种植面积的准确估算关系到产量预测、市场价格等重要的现实问题。传统面积估算方法耗时耗力耗资金,且受人为因素影响导致结果不甚准确,已不能满足管理需求。农作物种植面积的遥感提取是农业遥感的重要议题之一,目前已在大宗作物中广泛开展。近年来,对经济作物的遥感面积提取已逐步被重视并成为热点话题。烟草行业具有显著的经济效应,烟草种植面积的遥感提取值得深入研究。本文基于面向对象分类方法,运用ENVI4.8和ENVI EX4.8软件平台,以四川省凉山州普格县螺髯山镇为例,从遥感应用的角度探讨了烟草种植面积的提取。依照烟草种植的特殊性和研究区各作物物候期,本研究选用中巴资源卫星ZY-102C星的HR相机得到的分辨率为2.36m遥感影像和PMS相机得到的分辨率为10m的多光谱数据为遥感数据源,遥感时相为5月11日(烟草地膜覆盖期)。在对影像进行预处理后,截取研究区域的遥感影像,采用HSV融合、Brovey融合、PCA融合、CN融合、Gram-Schmidt融合和PAN融合方法对HR影像和PMS影像进行融合处理,通过主观评价和客观评价对融合结果进行选择,结果表明PAN融合为其最优融合方法。然后利用面向对象软件ENVI EX4.8对影像进行影像分割,通过预览窗口对比分析并将分割参数选为40、合并参数选为90,然后对分割后的影像进行特征选择分析和选择,建立了烟草提取的知识规则,包括归一化植被指数(NDVI)规则进行烟田和水体、水田、植被覆盖区的划分,光谱规则中选用红外光的均值和标准差属性进行剔除建筑用地、裸地和部分林地信息,纹理规则进行其他耕地的剔除,再基于形状特征选择延伸性和面积属性进行与烟田光谱极为相似的公路信息的剔除和小面积分块的剔除,得到螺髻山镇的烟田分布图,并导出分类结果图估算烟草种植面积为0.75万亩,略大于实际面积。为了证明方法的有效性,本研究选用了支持向量机的传统监督分类和分割后支持向量机的监督分类与面向对象分类方法进行精度对比,分别得到分类精度和Kappa系数为85.59%和0.57、90.63%和0.71、93.74%和0.81。结果表明,面向对象分类方法能有效的提取螺髯山镇的烟草种植面积。

关键词：面向对象分类烟草分类规则种植面积提取 ZY-102C

融合GF-6 WFV影像主成分分析特征的县域冬小麦种植面积提取

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湖北农业科学 2024年第8期63卷 201-208页

作者：张萌徐建鹏周鹿扬王杰王状岳伟安徽省农村综合经济信息中心合肥230031 安徽省气象科学研究所合肥230031

为准确、快速获得县域冬小麦的种植信息,针对多时相方法存在的成本高、效率低、过程复杂等问题,以安徽省固镇县为研究区,提出基于单时相GF-6 WFV影像主成分分析特征与原始光谱波段归一化融合、并使用K-最近邻算法进行土地覆盖物分类的... 详细信息

为准确、快速获得县域冬小麦的种植信息,针对多时相方法存在的成本高、效率低、过程复杂等问题,以安徽省固镇县为研究区,提出基于单时相GF-6 WFV影像主成分分析特征与原始光谱波段归一化融合、并使用K-最近邻算法进行土地覆盖物分类的有效面积提取方法。结果表明,所提出方法优于RAW和PDR这2种基准方法,且降维维度参数为3时效果最好,总体精度和Kappa系数分别为89.71%和0.87,实际冬小麦提取面积精度达98.49%,相对误差仅为1.51%。

关键词：遥感冬小麦种植面积提取主成分分析特征 GF-6 WFV影像固镇县

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