基于高分六号WFV数据的冬小麦种植面积提取

冬小麦是我国重要的粮食作物之一,准确获取冬小麦种植面积具有重要的现实意义。为探究高分六号卫星影像进行冬小麦遥感监测的可行性和精确性,本文选取甘肃省崆峒区为研究区,运用红边波段+监督分类中的支持向量机法,提取了2019年崆峒区冬小麦种植面积,并利用混淆矩阵对分类结果进行精度验证。结果表明:提取崆峒区冬小麦种植面积为15045 hm 2,与实际种植面积相比,误差率为1.02%;该模型能有效地提取崆峒区冬小麦,总体精度为98.88%,Kappa系数为0.97;红边波段能有效地提取干扰地物,提取精度比直接使用监督分类高7.88个百分点;GF6影像在提取冬小麦种植面积上具有明显优势。     

FY-3250m分辨率数据的华北平原冬小麦提取

冬小麦是中国最主要的粮食作物之一,利用遥感技术提取冬小麦种植区是遥感应用研究的一个重要方向。2008年以来发射的系列风云三号(FY-3)卫星均携带着中分辨率光谱成像仪(MERSI),该传感器有5个250 m分辨率的波段,波段范围包括可见光、近红外和热红外,观测数据包含丰富的地表信息,为大范围冬小麦种植区提取提供了新的数据源。首先,选取生长季前期多幅高质量的MERSI数据,采用分层提取的方法,对于不同的层次选用与待提取类别最为敏感的特征波段来构建相应的决策树,从而将每一幅影像中冬小麦种植区提取出来,然后,将多幅数据融合为一幅生长季内的冬小麦种植区图。最后,使用野外实地调查的数据进行精度验证,面积提取精度为90.8%。结果表明,在春季返青后,即可做出当季冬小麦种植分布图,为农情监测提供及时的信息支撑。     

Sentinel-2遥感图像的细小水体提取

基于卫星遥感的水体提取算法对面积较大的水体效果较好,应用于细小水体时受混合像元、异物同谱等因素影响,容易出现误判。Sentinel-2卫星多光谱遥感数据空间分辨率为10 m、20 m、60 m,双星时间分辨率5 d,时间和空间分辨率较高,因此本文采用了Sentinel-2绿光波段（560 nm）、红边波段（705 nm）、近红外波段（842 nm、865 nm）和短波红外波段（2190 nm）的遥感反射率,提出了一种植被红边水体指数算法RWI（Vegetation Red Edge based Water Index）。对比分析了植被、阴影、建筑物、混合像元、裸土、水体6种地物的归一化遥感反射率,从机理上解释了为什么RWI比其他水体指数具有更好的提取细小水体的效果。本文对比了常用的几种水体提取算法,包括改进的归一化差异水体指数MNDWI（Modified Normalized Difference Water Index）、多波段水体指数MBWI（Multi-Band Water Index）、自动水提取指数AWEI（Automated Water Extraction Index）,以人工目视解译的水体结果为准,对比以上几种算法得到的水体提取结果,得出RWI、MNDWI、MBWI、AWEI_sh、AWEI_nsh的面积提取差异分别为3.6%,4.2%,12.2%,8.8%,19.8%。从结果可以看出RWI算法精度最高。从影像提取结果来看,本文提出的RWI算法提取的水体边界效果更佳,而且能够一定程度上消除山体和建筑物阴影、云阴影以及混合像元的影响。同时,在2016-01—2018-12时间范围内筛选选取了共43景无云的Sentinel-2影像,利用本文提出的算法对雄安新区、神东矿区、永城矿区3个区域的细小水体分布开展了多时相分析。观察后发现每个时相的结果均十分良好,细小水体的边界区分度较高,基本没有错提、漏提,算法具有良好的适用性和稳定性。     

MODIS与TM冬小麦种植面积遥感测量一致性研究——小区域实验研究

针对大范围冬小麦种植面积遥感测量业务化运行中所存在的不同空间分辨率遥感影像的获取能力、空间分辨率与测量精度之间相互制约的现实问题,选择典型实验区,采取全覆盖的多时相低分辨率MODIS数据与中高分辨率TM样区数据相结合的方法,以支持向量机（SVM）为主要技术手段,通过选取不同比例的TM样本量,对MODIS进行混合像元分解,并对MODIS冬小麦测量结果与TM测量结果进行一致性分析,进而提出了一套可用于大范围冬小麦种植面积遥感测量业务化推广的识别和精度检验方法。研究结果表明：当TM样本量大于5%时,相对于TM识别结果而言,MODIS像元精度可以稳定在82%以上;当TM样本量大于40%时,区域精度可以稳定在97%。因此,从理论上讲,在实际业务化运行中,只要能够获得监测区40%的中高分辨率的影像,采用本研究提出的多尺度冬小麦种植面积测量方法,基本上可以满足业务化运行的精度要求。     

面向对象的复杂地形下冬小麦多时相遥感分类提取研究

河南省各地地形地貌差异较大,如何准确地获取不同地形冬小麦种植面积对农业调查来说是关键问题。本文选取河南省鹤壁市淇县作为典型的复杂地形区,选取Sentinel-2影像作为数据源进行多植被指数及红边指数计算,采用面向对象分类方法进行多尺度分割并计算分割对象的光谱特征、纹理特征、指数特征等信息,然后对淇县进行冬小麦种植多时相遥感分类,分析不同时相冬小麦解译面积与精度,最终得到最优精度冬小麦种植面积。结果表明：淇县东部平原地区冬小麦大量种植,西部山区小麦种植多以点状分布于山谷与河滩地等。采用预留样本点对解译结果进行精度验证,整体验证精度在95%以上;其中平原地区冬小麦分类精度在97%左右,西部山区冬小麦分类精度为95%。结合数字高程数据及不同时期植被指数进行分析,结果显示鹤壁淇县冬小麦空间分布与其生长周期、空间分布特性高度吻合。     

时序Sentinel-2A影像光谱特征的茶园提取应用

针对当前茶园遥感识别研究未充分分析利用光谱特征提取茶园的问题,该文详细探讨了光谱时间变化特征在茶园遥感识别中的应用潜力。研究利用时序Sentinel-2A影像,分析7种典型地物的时序光谱变化与NDVI变化,发掘出可用于区分茶园与其他地物的特征波段——红边2、红边3、近红外、红边4、短波红外1、短波红外2。基于上述波段或NDVI构造18个茶园提取特征,最终确定14个茶园提取特征,并基于每种特征分别构建决策树,实现茶园提取,并验证每种特征的可行性。结果表明,分类精度较高的前3个特征分别为SR-SWIR2-NIR_(_May)、SD-NIR-SWIR2_(_May)、SR-NDVI_(_MayDec);总体精度依次为96.71%、94.24%、93.43%。     

融合时间序列环境卫星数据与物候特征的水稻种植区提取

获取高精度的区域水稻种植面积对于农业规划、配置与决策具有重要意义。区域尺度的水稻面积获取依赖于高时空分辨率影像,但受卫星回访周期和气候影响,难以获取足够时间序列的高时空分辨率影像,从而影响水稻种植面积遥感提取的精度。为此,提出适应于中国南方多雨云天气地区,基于国产环境卫星(HJ-1A/1B)与MODIS融合数据的水稻种植面积提取的新方法。以洞庭湖区为实验区,利用STARFM模型融合环境卫星NDVI数据与MODIS13Q1数据,获取时间序列的环境卫星NDVI数据,利用水稻关键期的NDVI数据结合物候特征参数对水稻种植区域进行提取。结果表明,该方法能有效提取区域水稻种植的面积,水稻种植面积提取的总体精度与Kappa系数分别达到91.71%与0.9024,分类结果明显优于仅采用多光谱影像或NDVI数据。该研究为中国南方多雨云天气地区水稻种植面积提取提供了有效的方法。     

基于HJ-1号卫星数据灌区小麦提取应用研究

及时准确获取灌区小麦分布和面积,可以为流域水量调度、抗旱减灾提供数据支持。本文利用多时相HJ-1号卫星数据分析人民胜利渠灌区小麦生长期影像特征,研究灌区小麦快速提取方法。研究结果表明,利用灌区小麦越冬前多时相HJ-1号卫星影像NDVI数据进行小麦提取,能够准确获取小麦分布和面积信息,精度达到90%以上。     

基于图像分割和NDVI时间序列曲线分类模型的冬小麦种植区域识别与提取

为自动获取大面积冬小麦种植区域,通常利用中等空间分辨率遥感影像中的物候信息,基于时间序列曲线进行识别与提取。但在实际工程项目中,只使用物候信息提取精度偏低。因此提出了一种基于时间序列曲线数据分类模型与图像分割相结合的冬小麦识别方法。首先,构建多源数据的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列曲线,采用时间序列谐波分析方法(harmonic analysis of time series,HANTS)对NDVI时间序列数据进行平滑和去噪;然后,对NDVI时间序列进行坐标转换,获取波段均值、标准差和均方根3个参数,构建新的分类模型,提升冬小麦与其他作物的差异值;最后,通过与高空间分辨率数据的分割结果相结合,利用图像的空间结构信息,提高地物边界的准确性。以南京市江宁区为例,利用2017年12月—2018年6月间高分一号、Landsat8和Sentinel-2A 3种类型的共21景多源数据进行实验,最终提取精度达到98. 74%,比其他方法有所提高,为农业管理部门提供了准确的冬小麦种植区域和分布的地理信息数据。     

期刊博览

基于多时相HJ卫星的冬小麦面积提取 我国环境与灾害监测预报小卫星HJ-1A／B具有较高的时间和空间分辨率,在作物种植面积提取和长势监测等方面具有较大优势。本文根据冬小麦的物候规律和季相节律的差异性,选取返青期和拔节期两个生育期的HJ卫星影像,借鉴分层信息提取法原理,综合利用监督分类和非监督分类法,结合人及交互目视解译和实地定位调查等资料提取了姜堰市的冬小麦种植面积,总体面积提取精度达到90．22％,样点空间匹配精度为81．25％,     

无人机倾斜摄影测量在房屋建筑面积测算中的应用

针对目前房屋建筑面积测量外业工作强度大、测量精度低、成图效率低等主要问题,本文提出了基于无人机倾斜摄影测量的房屋建筑面积测算方法。首先从无人机倾斜摄影、实景三维建模、数字正射影像制作、三维数字化测图、图件制作和面积指标计算等方面进行了研究,然后对试验结果进行了精度评定。结果表明,地形图平面位置中误差为4.6 cm,高程中误差为4.2 cm,房角点点位中误差为4.6 cm,建筑物边长中误差为4.5 cm,房屋建筑物面积较差小于城市商品房二级精度面积限差,各项精度均符合国家标准规范要求,该方法用于房屋建筑面积测算是可行的。     

一种聚集性面群中毗邻区自动识别与处理方法

毗邻化操作是具有毗邻特性的聚集性面状要素群(简称毗邻区)开展地图综合的核心内容,传统方法只给出了笼统的处理思路,难以支撑机器智能化、自动化处理。为此,本文提出一种在各种聚集性面状要素群中自动识别毗邻区及其毗邻化处理方法。首先基于Gestalt原则,提炼代表毗邻区典型特征的桥接面宽度指数(WI)、分布格局指数(DPI)、有效连接指数(ECI)和重叠度指数(OI),并进行毗邻区自动辨识;其次优化外围边界轮廓计算、毗邻化线提取等毗邻化操作关键算法,实现自动化处理;最后经江苏省某典型区域的地形图实际数据测试,检验了该自动化方法的可靠性和高效性。     

地图测绘与中国疆域变迁

地图已成为反映制图者空间观,政治势力及其与外界环境关系的一种文化和意识上的人工制品。任何地图都不能脱离它所产生的背景而成为纯粹客观的表现物。从我国清代以来,地图测绘与中国疆域的变迁有着密不可分的关系。本分从三个方面做了详实地论述:统定疆域,即测版图,说明地图与版图的关系;列强欲掠我土,必先偷测舆图,或将我国地图偷寄国外;列举了中俄在伊犁和帕米尔边界谈判中的实例说明,熟悉边疆地理地图才能寸土必争,否则就丧权辱国。     

塞罕坝地区高空间分辨率叶面积指数时序估算与变化检测

叶面积指数LAI (Leaf Area Index)是调节植被冠层生理过程的最重要的生物物理变量之一,高空间分辨率时间序列LAI对于植被生长检测、地表过程模拟与区域和全球变化研究至关重要,但是由于数据缺失和反演方法限制,目前还没有时空连续的高分辨率LAI数据产品。本研究提出了一种生成时间连续的高空间分辨率LAI数据的算法,首先对MODIS LAI产品滤波平滑,生成时间序列LAI的上包络曲线,根据上包络曲线提供的变化信息构建LAI动态模型。然后利用地面实测的LAI数据与Landsat反射率数据构建LAI反演的BP (Back Propagation)神经网络模型。将反演得到的高分辨率LAI数据作为LAI观测数据,利用集合卡尔曼滤波EnKF (Ensemble Kalman Filter)方法实时更新动态模型,生成时间连续的30 m空间分辨率LAI数据集。基于该算法生成了塞罕坝地区2000年—2018年长时间序列LAI数据集,利用Prophet深度学习模型进行模拟和预测,根据预测和原始LAI差异,利用支持向量机SVM (Support Vector Machine)方法检测植被干扰状况。结果表明:EnKF算法能够生成时空连续的高空间分辨率LAI数据,估算结果与地面测量值一致性较高,R~2为0.9498,RMSE为0.1577,在区域尺度上与Landsat LAI参考值较为吻合,R~2高于0.87,RMSE低于0.61。Prophet与SVM模型检测到研究区2009年,2010年,2013年,2014年,2015年植被受干扰较为严重,主要由于年降水量偏少和林区作业砍伐造成,检测结果与当地降水量与砍伐数据吻合。本文提出的算法可用于大范围高时空LAI数据反演和植被变化检测,对塞罕坝乃至全国林区规划管理具有重要的参考价值。     

喀斯特山区城镇边缘带界定及特征研究

针对城镇边缘带在空间上存在动态的不确定性问题,该文提出以边缘带土地利用特征(主要指标为建设用地土地利用率与垦殖率)为基础的边缘带相对静态定界体系。采用ArcGIS Python实现体系中的自然断点分类法和空间筛选法,对特定时间节点的喀斯特山区城镇边缘带分布格局进行自动识别。从统计学、景观学探讨静态定界体系中网格参数设置,并从GIS统计分析山区城镇边缘带分布特征。研究表明:研究区域内边缘带约80%面积分布在0~15°坡度带;它与到核心区距离中度相关;山体和河道分布对城镇空间发展的连续性有影响;在交通网络影响下,地貌对边缘带界限的影响减弱,部分边缘带没有与城镇核心区相邻。因此,喀斯特山区小城镇边缘带分布在受地块与核心区之间距离、地形地貌、交通网络空间分布综合影响下,呈"飞地"分布。     

Geodetic surveys in Messina straits area

By using the fit of theoretical displacements on a fault according toMindlin andCheng (1950) dislocation theory, the vertical deformation field (maximum subsidence of 70 cm) associated to the Dec. 28 1908 MessinaM=7.0 earthquake is compared to the results of a spirit levelling survey that we performed in the Messina Straits area in 1981–1982. The differences in level from the last levelling campaign in the area, completed in 1970, show that the coastlines have undergone a moderate differential subsidence of about1 mm/year in the last decade. This is in agreement with the trend observed around 1908 and with the data of the Messina tide-gauge relative to the period 1897–1908 and 1910–1918. The lack of data in the period 1918–1970 does not allow definite conclusions about the vertical tectonic deformations in the area. Recent data on planimetric deformations have shown a South-North relative motion of Sicily. A comparison with the theoretical displacements indicates that a pure dip-slip of4 cm on the 1908 fault system does explain the observed vertical deformation, but not the horizontal.     

On computation of equal area blocks

This paper describes a method of computing equal area elements (blocks) on the surface of a unit sphere. In this method, the surface is initially divided into a number of strips bounded by parallel circles. These strips are then divided into blocks with equal increment of longitude. The number of blocks may be different in different strips. Making use of this flexibility, we can (i) obtain blocks with ratios of (mean) horizontal sides to vertical sides that are close to unity (ii) minimize the number of polar blocks.     

基于典型物候特征的MODIS-EVI时间序列数据 农作物种植面积提取方法 —小区域冬小麦实验研究

利用MODIS植被指数时间序列这一特性,以北京市通州及周边为实验区,冬小麦种植面积为研究对象,提出 了农作物种植面积指数模型(Pan-CPI模型)的概念,并构造了冬小麦特征物候期植被指数与种植面积的定量函数关系, 通过样区TM影像求解关键参数,对研究区冬小麦种植面积测量方法进行了试验研究。研究结果表明：(1)Pan-CPI模 型能够很好地反映特定目标农作物种植面积状况,为基于植被指数时间序列影像识别农作物种植面积提供了新方法; (2)精度分析结果表明：Pan-CPI模型具有很高的稳定性,且不受样本变化的影响,只要达到满足模型计算的样本量(如： 5%),多次测量结果间具有很好的一致性。选取MODIS 6×6像元大小的窗口时,TM样本的复相关系数(R2)稳定在0.85 左右,与TM结果比较,窗口相对精度稳定在95%左右,区域精度稳定在92%以上,经调整的区域精度高达96%以上; (3)对于种植结构复杂、目标作物种植破碎的地区,Pan-CPI模型可以充分利用MODIS植被指数时间序列的优势,有效改 善TM单时相和多时相提取信息因时相缺失无法表征作物变化的不足。     

行政区域界线破幅控制面积算法研究

计算行政区域界线的破幅控制面积,是第二次全国土地调查中计算整个行政区域界线控制面积的一个核心问题。本文作者综合利用计算机图形学、地理信息系统及数学模型知识,提出了一种计算方法。利用该算法,作者对安徽省境内1∶10000标准分幅下的行政区域界线的控制面积进行了计算,精度满足了实际工作的需要,具有推广价值。     

重力场可匹配区域选择研究

本文根据重力匹配辅助惯性导航需求,开展了重力场基准图的特征分析研究,提出了衡量可匹配性的特征指标体系,根据该指标体系建立了一个多通道的综合指标分布图,并引入了水平集理论,采用一种基于Mumford-Shah模型的全局化水平集的图像分割方法对重力场可匹配区域进行分割。通过重力匹配实验验证,结果表明,分割出的可匹配区域能达到提高匹配概率的作用。