面向对象的GF-1卫星影像苹果树种植面积遥感提取研究——以山地丘陵地区的栖霞市为例

国产高分卫星1号(简称GF-1)可提供高空间分辨率遥感数据,这为实现精准农业提供良好的数据保障。但是,其在复杂地形作物遥感提取方面的适用性仍需要进一步探索和分析。因此,以山地丘陵地形为主的栖霞市为研究区,基于GF-1影像数据利用面向对象分类法提取苹果树的种植面积和空间分布信息。研究结果表明:引入植被覆盖度和坡度信息的面向对象决策树分类方法(简称优化分类方法)能够有效提高苹果树种植面积的遥感提取精度为94.1%,生产精度和用户精度分别为87.3%和90.3%。相比于最大似然监督分类和无辅助信息的面向对象决策树分类方法,优化分类方法遥感提取面积精度分别提高了17.4%和0.3%,生产精度分别提高了10.1%和2.6%,用户精度分别提高了10.1%和2.8%。该研究成果以期为GF-1卫星数据在山地丘陵地区的果园信息遥感提取提供基本的技术支撑和实践经验。     

基于GF-1的上思县甘蔗种植面积估算与长势监测研究

以上思县为研究区,以各个地物光谱特征的差异为着入点,利用GF-1卫星数据资料,采用监督分类和卫星NDVI影像差值的遥感方法,提取研究区的甘蔗种植信息。结果表明:利用卫星遥感技术开展甘蔗种植面积估算和长势监测与实际情况基本相符,面积估算准确度为93%,长势监测与实际生长情况基本一致。     

南方丘陵地区水稻种植面积遥感信息提取的试验

以浙江省为试验区, 针对水稻种植面积遥感信息提取的业务化运行问题, 进行了以下试验:(1) 以传统的单象元统计分类识别方法为分类器, 在地理信息系统支持下, 提取丘陵地区大范围水稻种植面积信息的可行性; (2) 在遥感资料的基础上, 结合地形数据综合提取水稻种植面积专题信息的可行性和有效性; (3) 混合象元分解方法在丘陵地区的有效性和适用性.结果表明, 用最大似然法提取大范围水稻种植面积信息的精度可满足业务化运行的要求; 模糊监督分类有较高的分类精度和较好的稳定性, 具有较强的适应性; 坡度数据作为遥感影像分类的辅助数据层, 可以有效地提高丘陵地区水稻种植面积信息的提取精度, 还可以提高分类的稳定性和空间位置精度.     

基于MODIS数据的水稻种植面积提取研究进展

概述了水稻种植面积监测遥感数据源的应用变化、特征指数和时相选取以及遥感分类方法的发展,分析了MODIS影像在水稻种植面积遥感提取技术方面的研究进展及发展方向。结果表明：MODIS具有高光谱、高时间分辨率和多时相等特点,在大尺度上提取水稻种植面积上,可提高作物识别和监测的精确度与工作效率,节约成本,有着其他遥感数据无法相比的优势,应用MODIS数据提取水稻种植面积,取得了较好的效果。水稻遥感的最佳时相可以选择移栽期和孕穗期,利用对水体和植被较为敏感的波段或植被指数（如NDVI、LSWI和EVI）进行水稻识别,并提取种植面积。传统的遥感图像分类方法如监督分类和非监督分类,算法成熟、操作简单,是目前应用较多的方法。近年来发展起来的分类新方法,如决策树分类法、专家系统分类法、神经网络分类法,支持向量机法等,能够更准确地提取目标地物,对图像分类有不同程度的改进,在实际应用中通常和传统分类方法结合起来使用;多时相分析法与高时间、高分辨率多光谱影像的结合可以获取较高精度的作物种植面积数据,与传统分类方法相比有较大提高。利用MODIS对单一的或大面积的水稻种植面积提取效果较好,但对于地块破碎的种植面积估算尚难达到满意的结果,添加其他的辅佐数据如高程、坡度等,并结合MODIS数据的多时相特点分类等方法,可提高遥感影像分类的精度。     

基于MODIS数据的水稻种植面积提取研究进展

概述了水稻种植面积监测遥感数据源的应用变化、特征指数和时相选取以及遥感分类方法的发展,分析了MODIS影像在水稻种植面积遥感提取技术方面的研究进展及发展方向。结果表明：MODIS具有高光谱、高时间分辨率、多时相等特点,在大尺度上提取水稻种植面积上,可提高作物识别和监测的精确度与工作效率,节约成本,有着其他遥感数据无法相比的优势,应用MODIS数据提取水稻种植面积,取得了较好的效果。水稻遥感的最佳时相可以选择移栽期和孕穗期,利用对水体和植被较为敏感的波段或植被指数（如NDVI、LSWI和EVI）进行水稻识别,并提取种植面积。传统的遥感图像分类方法如监督分类和非监督分类,算法成熟、操作简单,是目前应用较多的方法;近年来发展起来的分类新方法,如决策树分类法、专家系统分类法、神经网络分类法,支持向量机法等,能够更准确地提取目标地物,对图像分类有不同程度的改进,在实际应用中通常和传统分类方法结合起来使用;多时相分析法与高时间、高分辨率多光谱影像的结合可以获取较高精度的作物种植面积数据,与传统分类方法相比有较大提高。利用MODIS对单一的或大面积的水稻种植面积提取效果较好,但对于地块破碎的种植面积估算尚难达到满意的结果,添加其他的辅佐数据如高程、坡度等,并结合MODIS数据的多时相特点分类等方法,可提高遥感影像分类的精度。     

基于高分卫星的一季稻面积遥感估算

高分一号卫星(GF-1)是中国高分辨率对地观测系统中的重要成员之一,可以提供高空间分辨率的对地观测信息。本文以合肥市为研究范围,根据物候历选择2017年5月下旬和8月上旬的两个时相GF-1影像为研究资料,利用增强型植被指数(EVI)为监测判别指标,并以一季稻成熟期的蓝移现象作为辅助判别条件,构建了种植面积遥感估算模型。结果表明:通过对比验证模型,发现用统计调查数据来验证遥感估算结果的精度为93.2%,用混淆矩阵法来验证的精度和Kappa系数分别为83.7%和0.84。验证精度表明本文构建的遥感估算模型是合理可行的,为安徽省及合肥地区一季稻信息提取和估算提供参考。     

基于HJ-1A卫星数据的衡水地区冬小麦面积遥感估算应用

采用HJ-1A遥感数据,研究了衡水市冬小麦种植面积提取的分类方法。分别运用最大似然法、最小距离法、马氏距离法和ISODATA算法对2010年、2012年和2013年衡水市冬小麦种植面积进行提取,并与实际种植面积进行比较分析。结果表明,最大似然法、马氏距离法、最小距离法和ISODATA法提取的冬小麦种植面积的平均误差分别为6.1%、25.9%、24.9%和17.2%。因此,最大似然法具有较高的估算精度,能够满足研究区域冬小麦种植面积估算要求。     

基于高分卫星影像的复杂山区光伏电站信息提取

该文基于高分卫星资料,通过基于规则的面向对象分类、基于最邻近法的监督分类及基于CART分类器的监督分类三种不同分类方法,对复杂山区光伏电站进行提取,对比三种分类提取方法结果并完成精度验证。结果表明,合理的分割参数有利于提高光伏电站提取精度;基于规则的面向对象分类法光伏电站提取精度最佳,最邻近分类法次之,CART分类器分类法最差,可利用基于规则的面向对象分类法较为准确地进行复杂山区光伏电站信息提取,为光伏产业健康、合理发展提供一定的数据支撑。     

基于决策树的郑州市土地利用与覆盖分类研究

以Landsat-7 ETM 1-7多波段遥感影像为数据源,采用决策树分类方法对郑州市土地利用及植被覆盖现状进行分类研究.在分析遥感影像波段载波信息量及野外样本选择、室内对比试验的基础上,制定节点上的分类规则,形成土地利用及植被覆盖色斑图,分类精度达到94%.结果表明:决策树方法优于传统的统计学分类方法,对数据并不要求正态分布,并且可以处理来自于遥感数据中的噪音和丢失数据.决策树分类法有诸如分类准确、高效,分类标准明确,分类结构直观、精度易于控制、分类自动化程度高等优势.     

基于数据融合的土地遥感分类技术研究

以吐鲁番主要农区为试验区，运用多源遥感数据融合图像进行土地利用现状调查及葡萄种植面积遥感调查。运用IHS变换方法进行了研究区多光谱与全色高分辨率图像的融合工作，生成了质量较好的图像。用于土地分类及葡萄面积提取。在对研究区土地利用类型的分类中，本文采用的分类方法是结合目视判读的经验，在无监分类法和有监分类法的基础上，辅以地面数据，在遥感图像处理常规分类方法的范畴内，采取最大程度的有利于提高分类精度的措施，得到了全试验区相对最高的计算机自动分类精度65％；然后采取分区分类或人工解译改进分类结果，可使研究区的土地利用分类精度超过90％。因此，此方法在土地利用现状调查及作物面积监测中是可行的。     

基于作物双时相遥感特征的花生种植区提取

基于花生生长中后期2020年8月1日和15日两个时相高分多光谱数据,构建40个作物分类遥感特征,采用ReliefF-Pearson方法优选出15个特征,构造作物可分的4种特征空间.采用最大似然分类法、支持向量机和随机森林分类器,分别耦合4种特征空间,开展作物分类对比试验,进行分类精度和景观评价提出作物双时相遥感分类模型...     

海南岛橡胶长势监测系统建设

以FY-3气象卫星数据为主,结合其它高分辨率遥感数据和地面数据源,基于橡胶专题信息提取、橡胶长序列植被指数集、长势监测评估建模技术方法,建设海南岛橡胶长势监测系统.建成的系统可为海南省天然橡胶种植区域橡胶长势变化的遥感动态监测提供数据、软件和技术支撑,为FY-3号气象卫星资料尽快应用到海南天然橡胶的气象服务中打下基础,也将大大提升气象服务保障国家战略物资天然橡胶生产安全的科技能力.     

EOS/MODIS数据在广西甘蔗种植信息提取及面积估算的应用

通过计算广西区域多时相MODIS-NDVI值,结合GPS选定甘蔗样本训练区多时相NDVI值变化曲线,以及甘蔗生长周期长达8个月至1年以上,蔗糖生产期间甘蔗面积逐渐递减的特性,采用最大似然法提取非样本训练区甘蔗种植信息,最终实现广西区域的甘蔗种植空间分布遥感信息的提取。经对遥感影像图甘蔗连片种植区域、零散点种植区与GPS实地定位调查比较,结果表明广西区域甘蔗种植信息遥感监测与实况相符。在此基础上,对广西区域甘蔗种植面积估算面积进行初步统计,精度达到90%以上。     

水稻遥感估产的一种方法

该文利用NOAA/AVHRR空间覆盖度宽、资料获取时次多的特点，寻求预测北方一季稻产区水稻产量的最佳时期，利用植被指数建立水稻单产的预报模式，遥感估算水稻种植面积。研究表明，利用卫星遥感手段对水稻进行估产的精度高于常规农业气象模式，又可提高预报时效。     

卫星反演积雪信息的研究进展

综合分析了积雪信息反演的主要遥感信息源和提取方法。在光学遥感方面，应用较广的主要是改进型甚高分辨率扫描辐射仪（AVHRR）资料和中分辨率成像光谱仪（MODIS）资料；提取积雪信息大多是根据积雪在可见光波段的高反射率和近红外波段的低反射率，并通过建立回归模型反演积雪面积和深度。由于传感器的改进，MODIS卫星资料在空间分辨率、积雪反演算法等方面明显优于AVHRR资料。光学仪器受云层和大气的影响很大，由于云和积雪在可见光和近红外波段上都具有高反射率。并且由于云层的遮挡。云下的地表信息不能被光学遥感仪器所接收到。微波遥感方面，被动微波遥感仪如微波辐射计成像仪（SSM／I）、高级微波扫描辐射计（AMSR—E）等可以全天候穿过云层进行监测，具有光学仪器所没有的优势，并通过提取地表的亮温差，建立雪深反演模型得到积雪深度。被动微波传感器存在分辨率低。无法监测浅雪区信息等问题。另外影响地表微波亮温的因素很多，这些都在一定程度上影响了反演结果的精确度。主动微波遥感仪如合成孔径雷达、微波散射计等利用积雪与其它地物的后向散射系数的不同来识别积雪，但也同样存在分辨率低等问题。最后探讨了卫星反演积雪信息中仍然存在的问题和进一步发展的方向。