农作物种植面积遥感估算的影响因素研究

针对不同的农作物种植结构区,研究影响遥感影像分类各因素与农作物种植面积估算精度的定性和定量关系是十分必要的。以Rapid Eye影像提取的早稻种植信息为研究对象,从农作物的种植成数、种植破碎度和地块形状指数3个角度进行了不同空间分辨率下各因素对农作物面积监测的影响研究。结果表明:随着农作物种植成数的降低,种植结构越来越破碎,种植地块趋于狭长分布,各分辨率下农作物面积估算精度均呈递减趋势;要达到85%以上的面积估算精度,当作物种植成数在50%以上时,可选取高于150 m分辨率的遥感数据;当作物种植较为破碎时,需要在提高影像空间分辨率的同时融入其他技术手段;当作物种植地块为狭长分布时,提高影像的空间分辨率并不能保证面积估算精度,必须通过其他技术手段达到精度要求;并最终得到了4种影响因素对面积估算精度的定量评估模型。研究结果为解决不同农作物种植结构区遥感数据的选择、面积估算精度的提高,以及在特定研究区和数据源条件下可达到的面积估算水平等问题提供了理论基础。     

基于两个独立抽样框架的农作物种植面积遥感估算方法

通过分析遥感技术在中国农作物种植面积估算中所遇到的难点 ,针对运行化的农作物遥感估产系统对主要农作物种植面积估算的需求 ,提出在农作物种植结构区划的基础上 ,采用整群抽样和样条采样技术相结合的方法 ,进行农作物种植面积估算。整群抽样技术利用遥感影像估算农作物总种植成数 ,样条采样是一种适合中国农作物种植结构特征的采样技术 ,用于调查不同农作物类别在所有播种作物中的分类成数。在中国现有的耕地数据库基础上 ,根据两次抽样获得的成数 ,计算得到具体某一种农作物类别的种植面积。最后给出了 2 0 0 3年早稻种植面积估算的实例。     

基于3S技术的水稻播种面积变化遥感监测

以早稻种植面积调查为例,探讨并实践了快速提取农作物种植面积相对变化率的方法。选取湖北省东部黄梅县的一个区域,以分辨率为10 m的SPOT5影像为遥感解译数据源,结合GPS实测地面样方建立解译标志数据集,进行人机交互式分类,分别得出2010年和2011年解译区的早稻种植面积,再对比分析得出这2年湖北省早稻种植面积的相对变化率。结合解译区的实际情况,分析了黄梅县早稻播种面积变化的原因。     

基于 3S 技术的水稻播种面积变化遥感监测简

以早稻种植面积调查为例,探讨并实践了快速提取农作物种植面积相对变化率的方法.选取湖北省东部黄梅县的-个区域,以分辨率为10 m 的SPOT5 影像为遥感解译数据源,结合GPS 实测地面样方建立解译标志数据集,进行人机交互式分类,分别得出2010 年和2011 年解译区的早稻种植面积,再对比分析得出这2 年湖北省早稻种植面积的相对变化率.结合解译区的实际情况,分析了黄梅县早稻播种面积变化的原因.     

作物种植景观及破碎度时空变化研究——以唐山玉田为例

为降低耕地破碎化程度、便于高标准农田建设,该文基于2001、2009、2017年3期多时相Landsat系列数据提取农作物种植信息,构建农作物种植景观破碎度评价模型,采用景观指数法、熵值法等对研究区5种农作物种植景观及破碎度时空变化进行分析.结果 显示:夏玉米单种面积最多,冬小麦-夏玉米复种面积次之,冬小麦-大白菜复种面积最小;并呈现出以县城为中心单种大白菜-外围单种夏玉米或冬小麦-小玉米复种的分布特征.研究期间种植破碎度以夏玉米单种破碎度最大,分值保持在0.56以上;破碎度平均值为0.4694,总体处于中低偏下水平,但仍存在破碎化程度较高区域,耕地集中连片程度有待提高.建议调整高破碎度区域种植类型和结构,提高土地节约集约利用程度,对低中破碎度区域加强耕地生产规模化管理.     

基于总体抽样设计的子总体作物面积遥感测量

讨论了在普遍适用的遥感与PPS抽样相结合的农作物种植面积估算方法中,基于总体抽样设计下的子总体参数的估计。该方法省去了针对子总体所需要的新的抽样体系设计及外业调查等繁重工作,分析了子总体估计量的性质。以北疆主要棉花产区沙湾县、玛纳斯县、呼图壁县为总研究区进行抽样体系设计,以沙湾县为子总体,以棉花种植面积为研究对象进行了试验。结果显示,该方法在基于总体抽样设计的条件下不仅能够有效提取农作物种植面积,而且简便易操作,反推精度达到92.5%,变异系数为0.025 27。     

利用格网改正法计算椭球面面积

在对高斯投影面积变形定量分析的基础上,提出了基于高斯投影格网改正的椭球面积计算方法,实现了一次计算、长久受益。该方法直接基于高斯投影面积与已知的格网修正系数,可直接将高斯投影面积转换为椭球面积,计算简便、精度高。分别采用一个大图斑区域和一个小图斑区域进行了计算验证,结果表明,该方法能实现相对精度优于1/100万的计算结果,具有较大的推广价值。     

顾及空间自相关的地理国情信息统计格网尺度选择——以植被覆盖信息统计为例

统计格网尺度的不同会带来统计结果的差异,如何选择统计格网是地理国情信息统计的重要工作。本文提出了一种顾及空间自相关的地理国情信息统计格网尺度选择方法。采用地理国情普查数据,在50 m、60 m、70 m、80 m、90 m、100 m、250 m、500 m和1000 m几个尺度下,以植被覆盖信息统计为例,利用面积占优法和中心点归属法两种方法分别进行格网化,得到了不同尺度的植被格网数据;计算植被覆盖面积统计误差,分析不同尺度下植被覆盖信息的空间自相关的变化特征,并利用Moran’s I系数差值进行尺度选择,得到了植被覆盖信息统计格网的适宜尺度。以龙沙区和清涧县作为研究区域,结果表明,在地理国情植被覆盖信息统计时,不同地区的格网统计适宜尺度是不一样的,植被覆盖度中低的龙沙区的适宜尺度为100 m,而植被覆盖度高的清涧县的适宜尺度为250 m。     

基于对地抽样总量控制下的玉米种植面积提取

提出了一种基于统计抽样总量控制下的中高分辨率遥感影像玉米种植面积信息提取方法, 该方法首先利用分层抽样技术对调查目标总体(玉米)进行分层抽样;然后对抽样小区进行目视解译, 反推区域总量真值;最后在总量控制下进行区域目标作物的空间分布提取。以河北省三河市中部地区的部分影像为研究区, 以该区2006-08-21的10m分辨率的SPOT 5多光谱影像为基础数据进行了试验研究。结果表明该方法基于群样本检验的总体精度达到93.8%, Kappa系数达到0.88, 均高于最大似然监督分类结果的精度。另外, 所提出的方     

面向对象的无人机遥感影像烟草种植面提取和监测

无人机遥感影像技术用于农业种植面积、长势、轮作的监测和管理,取得了非常喜人的效果。文章应用无人机遥感影像和遥感图像处理软件eCognition,以面向对象的遥感影像分析方法提取临沂市沂水万亩示范园区2012年烟草种植面积及其分布信息。分类结果表明,利用面向对象的分类方法解译无人机获取的高分辨率遥感影像可以获得精确的烟草种植信息,为大区域烟草种植面积的自动监测提供了广阔的前景。     

Quantifying spatiotemporal dynamics of agricultural landscapes using remotely sensed data and landscape metrics

This study focuses on the spatiotemporal dynamics of agricultural lands and differences in rapidly developing urban and declining rural counties in Iowa, USA between 1984 and 2000. The study presents an analysis of land-cover maps derived from Landsat TM and ETM+ satellite imagery and different landscape metrics using FRAGSTATS and IDRISI software. The study provides evidence of both loss of croplands and change in fragmentation between 1984 and 2000. Fragmentation in agriculture-dominated areas increased with the development of urban centres and diversification of land uses. Fragmentation of landscapes, including agricultural land, was found to be higher in the urbanized counties, but was stable or even declined over time in these counties. In contrast, in the context of remote rural areas, agricultural landscapes experienced rapid increase in fragmentation and farmland loss. The urban–rural gradient analysis used in this study showed that the highest fragmentation occurred on the city edges. These findings suggest that farmland fragmentation is a complex process associated with socio-economic trends at regional and local scales. In addition, socio-economic determinants of landscape fragmentation differ between areas with diverging development trajectories. Intensive cropland fragmentation in remote agricultural regions, detected by this research, should be further studied and its possible effects on both agricultural productivity and biodiversity should be carefully considered.     

A quantitative performance comparison of paddy rice acreage estimation using stratified sampling strategies with different stratification indicators

Various indicators derived from thematic maps have been widely used to determine the strata needed to perform stratified sampling. However, these indicators typically do not quantify the spatial errors in the crop thematic maps that are needed to reduce the uncertainty. To address this lack of error information, this paper introduces a hybrid entropy indicator (HEI). Two conventional indicators, the acreage indicator (AI) and the fragmentation indicator (FI), were also evaluated to compare the results of the three indicators in a homogeneous agricultural area (Pinghu, PH) and a heterogeneous agricultural area (Zhuji, ZJ). The results show that HEI performs the best in heterogeneous areas with the lowest coefficient of variation (CV) (as low as 1.59%) and also has the highest estimation accuracy with the lowest standard deviation of estimation. For both areas, the performances of HEI and AI are very similar, and better than FI. These results highlight that the HEI should be considered as an effective indicator and used in place of AI and FI to help improve sampling efficiency of crop acreage estimation, while FI is not recommended. Furthermore, the positive performance achieved using HEI indicates the potential for incorporating thematic map uncertainty information to improve sampling efficiency.     

基于多源国产高分卫星时空信息的米级分辨率耕地提取

及时准确地获取耕地空间分布数据对于农业生产管理、产量估算、种植结构调整等具有重要意义。目前的耕地提取多基于多时相中低分辨率影像或单时相高分辨率影像,难以满足耕地破碎,农作物种植模式复杂的区域精度需求。基于此,本研究通过协同国产高分一号（GF-1）、高分二号（GF-2）和高分六号（GF-6）卫星影像,探索米级分辨率尺度下的耕地高精度提取方法。该方法以深度神经网络UNet为基础,通过协同GF-1/6的多时相优势和GF-2影像的高空间分辨率构建了CEUNet（Cropland Extraction UNet）模型,以充分挖掘耕地的时相特征和空间几何特征。同时,将基于CEUNet模型提取的米级耕地结果分别与基于UNet和多源不同分辨率遥感影像的语义分割（UNet_m）、基于UNet和单时相高分辨率影像的语义分割（UNet_s）、基于对象的随机森林分类（OBIA）、基于像元的随机森林分类（RF）提取的耕地结果展开对比,分析所提出的方法在不同区域的适宜性。结果表明,基于CEUNet模型提取的米级耕地总体精度达到92.92%,且基于CEUNet提取的耕地的逐像元验证结果在平均F1-Score值上相较于基于对象和基于像元的随机森林分类分别提升了0.21和0.21,相较于UNet_m和UNet_s分别提升了0.04和0.11,其中针对地块破碎,景观异质性高等区域,CEUNet相较于UNet_m和UNet_s提升了0.09和0.26。本研究提出的CEUNet模型能够充分发挥多源国产高分卫星数据的空间和时间优势,两者结合能够快速、高效地提取不同农业景观及不同种植模式的耕地空间分布信息。     

Suitability mapping for rice cultivation in Benue State,Nigeria using satellite data

ABSTRACT

With rising population, decline in soil productivity and land-based conflicts, the per-capita land availability for cultivation is rapidly decreasing within Benue State, a largely agrarian and small-holder setting. This study attempts a local-level support for the actualisation of Sustainable Development Goal Number 2 (“end hunger, achieve food security and improved nutrition, and promote sustainable agriculture”) by 2030. Using Multi-Criteria Decision Making (MCDM) method, remote sensing data from Climate Research Unit (CRU) and in-situ data from Nigeria Meteorological Agency (NIMET) were analyzed by GIS techniques to map the suitability of rice cultivation in the study area, with the integration of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), land cover, slope, temperature, precipitation and soil parameters (cation exchange capacity, pH, bulk density, organic carbon). We apply the various statistical parameters that include mean spatial NDVI; correlation coefficient, standard deviation and Root Mean Square (RMS) between CRU and NIMET data. Spatial regression trend analysis is conducted between CRU precipitation and NDVI and between CRU temperature and NDVI from 1985 to 2015. The results reveal that NDVI in highly suitable rice planting regions is higher than marginally suitable regions except in the months of October and November, which shows that the highly suitable regions will yield better than the marginally suitable regions during the dry season. Additionally, NDVI is seasonally bimodal in response to precipitation, meaning that vegetation vigor is more dependent on precipitation than temperature. Finally, the correlation coefficient, standard deviation and RMS between CRU and NIMET precipitation data shows 0.42, 108, and 110, respectively, while these three factors between CRU and NIMET temperature data shows 0.88, 1.60, and 0.86, respectively. In conclusion, the MCDM approach reveals that upland is more suitable for rice cultivation in Benue State when comparing with the area provided by the Global Land Cover and National Mappings Organization (GLCNMO) data.     

由SGM100i质量分析看SELENE的贡献

月球重力场是研究月球演化和深部构造的基本物理量,也是低轨月球卫星精密定轨的关键。SELENE以高-低卫星跟踪卫星模式历史上首次获得了月球背面重力场直接观测数据。与GLGM-3相比,增加了SELENE跟踪数据的SGM100i在各方面表现出较高的精度:其位系数误差阶方差在15～30阶减小超过10倍,最大达到66倍(15阶);位系数与地形的相关性系数在50～70阶高达0.9,而GLGM-3只有0.6～0.7;基于SGM100i计算的重力异常和月球大地水准面起伏也更好地揭示了月球背面与环形地形相关的重力场特征,从而验证了SELENE 4程Doppler数据对于月球重力场解算的贡献。     

利用数据库质量检查软件、ArcGIS、Access修改土地利用调查数据库的方法

随着数据库更新技术和方法的出现,对土地调查数据库的应用越来越多,更多地体现出土地调查数据库的缺陷和错误,以及由于数据精度不同造成的碎线、碎面、缝隙、线面拓扑关系和线状地物穿越图斑,由于检查软件不同造成的数据库汇总面积和表格汇总面积的差别等问题。为了更好利用土地调查数据库生成变更成果,满足更新上报软件的检查,本文提出了快速解决土地调查数据库的拓扑错误、汇总表格错误、数据库椭球面积计算和平差、数据库属性值错误的解决方1法。     

重复结构检测的建筑物立面影像纹理分割

针对检测影像重复结构的算法需要大量迭代计算、效率不高等问题,该文结合相位相关和灰度相关算法,实现了建筑物立面影像纹理重复结构的检测,在此基础上,利用灰度梯度信息进一步分割立面纹理结构。相位相关通过在频域检测立面两区域影像傅里叶变换的相移来确定其在空间域对应的近似偏移量,实现重复纹理结构的粗定位。基于灰度相关的相关系数用来检测两区域影像的灰度相似性以精确确定重复纹理结构。纹理结构的分割则是根据纹理边缘梯度特点,在水平和竖直方向定位纹理结构单元的分割线。实验证明,该算法结合了立面影像纹理相似区域粗定位和精检测,有效提高了立面影像纹理重复结构检测及分割的效率。     

利用Sentinel-2A数据提取长江中下游丘陵地带农作物种植信息

长江中下游丘陵地带地块细小破碎、种植结构复杂,导致作物遥感光谱特征相互纠缠,信息精确提取困难等。本文基于Sentinel-2A数据提出了多特征组合优化的丘陵地带农作物种植结构精确识别方法。首先获取研究区内主要农作物的关键物候特征信息;然后计算其光谱特征、纹理特征、地形特征值,构建原始特征集;最后采用随机森林方法对特征进行重要性排序,对原始特征集进行特征变量优化,并选择优化后的组合特征进行监督分类提取出研究区农作物信息。试验结果表明,相较于单变量特征,通过多特征优化组合分类总体精度和Kappa系数分别从80.4%和0.748提高到96.3%和0.954,有效地提高了南方丘陵地带农作物分类精度,算法稳定性较强。在南方丘陵地带农作物的识别过程中,进行特征变量优化后的地形特征与纹理特征能显著提高分类精度。     

Influences of fragmentation on plant diversity: An observation in eastern Himalayan tropical forest

Tropical forest fragmentation has been a major concern towards biodiversity conservation. Indices to determine the community structure and their relationship with forest fragmentation have been a matter of investigation. Here, I investigated the plant diversity across a fragmentation gradient in a typical human-influenced forested landscape in eastern Himalaya. The stratification for guiding field sampling was done using satellite remote sensing derived forest type map at 1:50,000 scale. The results of 49 sample plots (nested quadrant of 20×20 m size) following stratified random sampling method were analysed. It was observed that high fragmented forests have fewer plant species, reduced anthropogenic use evidence and newer community types than medium and low fragment forests. In general, species diversity and species dominance were observed to be inversely proportional and directly proportional to forest fragmentation. Basal area followed a decreasing trend along fragmentation gradient. These results revealed that higher level of fragmentation permits low diversity in the eastern Himalayan tropical forests.     

Radarsat SAR的森林生物物理参数信号响应及其蓄积量估测

利用地面实测数据，系统探讨了Radarsat SAR 数据在森林蓄积量估测方面的应用潜力和森林生物物理参数信号响应。结果表明 ： Radarsat SAR后向散射系数与森林蓄积量、树高及胸径之间的关系可以用对数模型模拟； 树种对后向散射系数具有一定影响； 利 用后向散射系数估测森林蓄积量，其精度基本符合林场大面积总体估测的精度要求，但小班水平应用效果不理想。