多时相MODIS指数提取东北三省水稻种植面积

为准确提取水稻面积,以东北为研究区域,采用多时相16d合成MODIS增强型植被指数数据和8d合成MODIS地表反射率数据提取水稻种植分布。选取水稻代表样点利用IDL编程提取物候曲线,利用归一化植被指数(NDVI)将水稻与其他明显地类区分,然后建立水稻增强型植被指数(EVI)、地表水体指数(LSWI)之间的相关关系,结合最新2015年土地利用数据提取东北三省2015年水稻种植面积。同时运用运筹学理论建立省级尺度水稻判别条件最优化模型,分析其在空间分布上的差异性和相关性,并将结果与统计年鉴进行对比分析,分析表明MODIS数据适合大区域省级范围水稻面积的提取,精度可达90%以上。由此得出,MODIS数据在省级尺度提取水稻种植面积上有着较大的优势。     

基于MODIS EVI时序数据的江汉平原油菜种植分布信息提取

油菜是我国主要的食用油料作物。及时、准确地获取油菜种植分布信息对油菜长势监测、估产以及灾情评估具有十分重要的意义。以江汉平原为研究区,利用250 m空间分辨率的MODIS EVI时序数据,以TM数据作为野外采样数据与MODIS EVI数据之间的过渡数据,间接提取MODIS EVI数据农作物的训练样本;通过分析江汉平原油菜和冬小麦的EVI光谱特征及物候信息,建立油菜种植面积提取模型;采用多次阈值比较法提取2014—2015年间江汉平原油菜种植分布信息。研究结果表明,2014年和2015年油菜面积遥感提取结果与农业局统计数据相比,总体提取精度分别达到95.22%和91.29%;2014年MODIS数据与TM数据提取的油菜面积一致性为88.61%;基于时间序列MODIS EVI数据,结合EVI光谱特征和物候信息,利用该方法可以有效提取江汉平原油菜种植分布信息。     

鲁西北平原冬小麦种植格局时空变化:2000―2014

鲁西北地区是我国主要粮食生产基地之一,冬小麦是该区最主要的夏粮作物。鲁西北地区冬小麦种植信息和时空变化特征,是该地区粮食安全研究的现实基础。根据鲁西北平原冬小麦的物候历,选取合适时间窗口下的Landsat TM/ETM~+/OLI中、高空间分辨率卫星影像,获取其归一化植被指数;设置合理阈值,识别了2000年和2014年鲁西北地区冬小麦的空间格局;采取野外考察和Google Earth选取样本点相结合的方法进行了精度验证。研究结果表明:鲁西北地区德州市辖区、夏津县、东营市利津县、沾化县、无棣县和聊城市辖区等6个区县的冬小麦分布较少,其余地区分布都比较广;2000―2014年间鲁西北地区冬小麦种植面积由171.19万hm~2减少到149.39万hm~2,减少21.8万hm~2,减幅为12.73%,集中分布在该区东北部、西部地区和区县中心的城市周边地区;2014年鲁西北平原冬小麦提取总体精度为96.8%。     

2000—2016年高台县绿洲变化动态遥感监测与分析

以2000—2016年的14期LandsatTM/OLI影像作为数据源,提取了高台县的绿洲分布范围,使用整体绿洲动态变化和局部绿洲变化分析该绿洲的时空格局,并进行对比分析.结果表明:近16 a高台县绿洲面积主要以扩张为主.其中2000—2005年绿洲面积增加了25.113 km2;绿洲扩张最迅速的时期是2005—2010年间,面积增加了107.837 km2;2010—2016年间绿洲增长缓慢,面积只增加了11.733 km2.稳定绿洲主要分布在黑河沿岸以及各乡镇居民区周围,绿洲的扩张区域主要分布在骆驼城乡、南华镇和盐池乡,而绿洲的频繁波动区域则分布较为零散.     

基于MODIS时序影像的湖南省油菜种植面积遥感监测分析

基于时间序列影像数据的提取方法可实现快速监测大面积农作物的种植分布和面积估算.以湖南省为研究区,利用2017年500 m空间分辨率的MODIS NDVI时序数据,结合湖南省耕地分布数据和实地样点数据得到油菜物候标准曲线,采用最小二乘法与阈值法提取得到湖南省油菜种植分布.结果显示,遥感提取得到的湖南省油菜种植面积主要分布...     

多时相SAR数据下的岭南早稻提取与时空变化分析

针对岭南地区在水稻生长期内高质量光学影像较少、难以实现对水稻种植情况进行有效监测的问题，该文利用多时相哨兵一号数据，提出一种基于阈值分割法快速提取水稻标签范围、运用U-Net深度学习模型提取水稻分布范围的方法，并分析广东省雷州市2019—2021年早稻分布时空变化情况。(1)通过对比，U-Net模型提取效果优于支持向量机算法，2019年早稻面积提取精度为87.63%,2020年为91.47%;(2)雷州市早稻种植范围持续扩大，与2019年早稻分布范围相比，2020年和2021年新增早稻种植范围主要分布在河流两岸；(3)相对于2019年，2020年和2021年由早稻种植区转变为非粮种植区的面积主要集中在南渡河中下游的附城镇、南兴镇等地，主要改种的农作物是西瓜。利用多时相哨兵一号数据可以建立长时间序列、稳定、及时、免费的水稻种植监测系统，能够实现对岭南重要产粮区耕地“非粮化”的有效监测。     

基于MODIS数据的湖北省油菜种植分布信息提取

MODIS归一化差值植被指数(MODIS-normalized difference vegetation index,MODIS-NDVI)时间序列产品能够连续反映植被的覆盖情况,是农作物遥感测量的重要数据源。为研究基于MODIS数据的油菜种植分布信息提取技术,选取湖北省为研究区,利用2008—2013年75个时相的MODIS-NDVI时序数据,结合农作物物候和地面调查样本等辅助资料,通过建立油菜种植面积提取模型,采用多次阈值比较方法提取了2009—2013年湖北省油菜种植分布信息,与统计数据比较,总体提取精度为85%左右。最后利用环境小卫星HJ-1A CCD数据进行精度验证,证明了MODIS-NDVI时序数据及本文方法在油菜种植面积提取中的可靠性,对掌握油菜种植面积和产量信息、加强农业生产管理、调整农业结构及辅助政府有关部门制定科学合理的农业政策具有重要意义。     

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。     

东北地区水稻分布的时空演变特征及驱动机制分析

研究水稻分布的时空演变特征及驱动机制,对优化农业生产结构至关重要.基于植被物候变化特征、地表水变化特征结合方法识别水稻的空间分布,获取了2001—2017年东北水稻空间分布图,并进行了水稻的时空演变特征及驱动机制研究.研究表明,2001—2017年东北地区水稻呈先略减后直线上升的特点,2017年水稻种植面积约300万h...     

MODIS数据在陕西省干旱监测中的应用

以MODIS归一化差异植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和陆地表面温度(land surface temperature,Ts)数据为基础,构建双抛物线型NDVI-Ts特征空间,利用实测土壤湿度对其进行验证,并基于该特征空间的温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI)监测和分析了2000—2016年间陕西省旱情时空分布特征和规律。结果表明,NDVI-Ts特征空间呈双抛物线型,基于该特征空间的TVDI与10 cm深土壤湿度呈显著负相关关系(P 0. 05)。空间上,2000—2016年间陕西省旱情主要分布在陕北西北部、北部以及关中北部、东部地区;时间上,2000年陕西省受旱面积占比为31. 95%,2016年为27. 65%。榆林市北部大部分地区、延安市中部部分地区、关中地区中部以及陕南零散地区旱情得到显著缓解,约占14. 45%,而全省84. 48%地区旱情虽发生了变化,但变化不显著;全省97. 62%地区变异系数较小,位于0～0. 8之间,主要分布在陕北北部和关中南部,表明全省旱情较稳定。全省23. 74%地区旱情与降雨量呈显著负相关关系(P 0. 1),随着降雨量的增加TVDI减少,旱情越轻,主要分布在陕西省榆林市大部分地区,延安市中部部分地区,汉中市北部、西北部,安康市、渭南市北部、商洛市东部部分地区及宝鸡市西部、北部部分地区;其余地区旱情变化并未受到降雨量显著影响。进一步分析表明,平均气温也不是影响陕西省旱情变化的主导因素。     

基于中尺度光谱和时序物候特征提取南方丘陵山区茶园

南方丘陵山区茶园空间分布的提取对于南方经济发展和生态环境保护有重要意义。为此提出一种基于中尺度光谱和时序物候特征的茶园提取方法。利用MODIS增强植被指数(enhanced vegetation index,EVI)和归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)数据产品选择Landsat影像的最适时间窗口,使用面向对象方法和决策树分类模型提取初步分类结果,使用MODIS-EVI植被时序数据提取不同植被物候参数,完成茶园分布范围提取。以福建省漳州市和安溪县为研究区进行茶园提取,经检验,总体分类精度达到85. 71%,Kappa系数达到0. 83,其中茶园的生产者精度为83. 72%,用户精度为90. 00%;提取结果与漳州市和安溪县茶园种植面积的公开统计数据接近。结果表明,该方法可获得较高的茶园提取精度。提取结果可以为南方经济发展和政府有关部门对茶园的调控提供一定参考和指导。     

内蒙古新巴尔虎右旗多金属矿区扬尘风积物遥感监测方法

内蒙古新巴尔虎右旗甲乌拉—查干铅锌银矿区地处呼伦贝尔草原腹部,当地半干旱的气候使得该矿区尾矿库、固体废弃物堆、矿石堆等易于产生扬尘,对周边草场产生污染。采用传统的化学采样和光谱分析调查矿区扬尘污染精度虽高,但费时耗力,而利用时序遥感方法监测矿区扬尘污染则比较便捷。本研究利用2018年GF-1卫星数据完成了矿区开发占地信息提取,在分析研究区的风场和最佳扬尘观测月份基础上,使用2000年、2005年、2010年、2015年和2018年获取的5期Landsat卫星数据,采取"扬尘风积物-植被-水体和阴影"端元分解模型和人工干预的半自动剔除道路干扰方法,对矿区扬尘风积物进行遥感监测;相较于归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)分析法,该方法在考虑植被光谱信息的同时也兼顾扬尘的光谱信息,使监测结果更为客观。比较5期遥感图像扬尘风积物提取结果发现,截止到2018年,矿区1 km缓冲区内扬尘风积物污染面积扩大到190. 57 hm~2,其中2000—2010年间和2010—2018年间的年平均增长面积分别为14. 74 hm~2和0. 64 hm~2。监测结果表明矿区采取的防治和治理措施可以明显改善扬尘风积物污染问题,但是随着矿区进一步开发,生态修复治理也应及时跟进。     

2000—2009年河北省生态系统服务价值时空动态遥感监测

以TM图像及MODIS NDVI数据为主要数据源,通过建立生态系统服务价值评估体系、物质量评估模型及价值量评估模型,对河北省2000—2009年生态系统服务价值进行了计算。2000—2009年间,河北省生态系统总服务价值呈现出波动增长趋势;总体的空间分布规律呈现出北高南低、西高东低、山地丘陵区高于平原区的规律;生态系统服务价值的空间变化呈现出南北两端地区减少、中部地区增加,且增加部分面积大于减少部分面积的特点。     

物候窗口和多源中高分辨率影像的稻虾田提取

由于显著的经济效益和生态效益,近年来稻虾共作模式分布面积迅猛扩张。准确获取稻虾田空间分布信息,对于水稻种植结构调整、产量估算和水资源管理具有重要意义。本文以“小龙虾之乡”——湖北省潜江市为研究区域,基于Google Earth Engine平台协同Landsat 7/8和Sentinel-2卫星数据,通过分析稻虾田的农业耕作管理和季相节律特征,提取了稻虾田区别其他农作物的关键“水淹”信号和“植被”信号。基于实地稻虾田样本统计分析关键特征的阈值,构建稻虾田规则集识别模型,提取了湖北省潜江市2019年稻虾田空间分布。最后,基于实地样本验证该物候窗口特征方法的精度,并评估和比较了该方法与随机森林和基于水体季相差异方法的表现。结果表明：物候窗口1月1日—4月30日内的水淹信号（LSWI>NDVI或EVI）、物候窗口7月15日—9月30日内的植被信号（NDVI或EVI>LSWI）和物候窗口11月10日—12月31日内的水淹信号是稻虾田遥感识别的典型特征。基于该方法提取的2019年潜江市稻虾田制图精度和用户精度分别为90.74%、94.69%,显著高于水体季相差异方法和随机森林方法的精度。基于关键物候窗口的稻虾田提取方法具有较高的泛化能力,能以较少的实地样本进行时空尺度的延展,从而为大尺度长时序稻虾田遥感制图提供重要的方法支撑。     

基于NDVI时间序列数据的江西省水稻种植制度变化研究

利用Savitzky-Golay滤波对覆盖江西省范围的SPOT VGT NDVI时间序列数据进行平滑处理的基础上,结合坡度数据,通过非监督分类的方法提取了江西省2000、2005和2010年水稻种植范围,并根据NDVI的年内动态变化,从水稻种植范围、水稻生长季起始时间、水稻复种指数和NDVI最大振幅等分析了江西省水稻种植和生长情况,探讨2000~2010年江西省水稻生产的变化。     

基于 GIS 的庄河市土地利用变化及驱动力简

以庄河地区为研究对象,采用遥感、GIS一体化技术,以2000 年和2010 年2 期遥感影像为主要数据源,对庄河市10 a来土地利用的变化进行了研究.通过相关分析、主成分分析等方法对庄河市2000～2010 年间的土地利用变化的驱动因子进行定量分析,并采用因子分析法将影响庄河市土地利用变化的因素概括为社会经济发展、人口增长和城市化水平3 个方面.结果表明,2000 年以来10 a 间各类建设用地增加了3.21 万hm2, 占总面积的比重增加了8.78% ;旱地减少了3.76 万hm2, 占总面积的比重减少了10.29% ;水田面积增加了0.57 万hm2,占总面积的比重增加了1.56% ;林地和水域面积略有减少,草地和其他利用类型土地面积略有增加,土地利用不合理现象严重.     

中草药材种植遥感监测与分析——以云南省文山和红河地区三七种植为例

在分析三七种植区域的光谱和空间特征的基础上,提出了一种有效的三七种植用地遥感提取方法,并基于多时相影像分析了研究区三七种植面积变化。结果表明,2010—2014年间云南省文山州和红河州三七的种植面积持续增长,2015年三七种植面积有所回落。其中2012—2014年间面积增长速度最快,导致供过于求,价格降低。分析发现,目前三七主要种植于海拔在1 400~2 000 m且坡度25°的坡地上。     

基于Sentinel-2和MODIS数据的宣恩县水稻遥感估产研究

基于作物的波谱反射特征,利用公开的多源遥感数据和相关技术能够实现农作物种植面积提取和产量预估,为作物长势监测等农业需求提供科学决策依据。本文首先基于Sentinel-2卫星影像,结合基于人工目视解译的监督分类、基于规则的面向对象分类和基于专家知识的决策树分类3种影像分类方法综合确定县级研究区的水稻种植范围,再选取水稻生育物候期内的多时相多光谱MODIS13Q1影像产品,建立影像提取出的植被指数EVI与水稻年产量之间的多元统计回归模型并应用于年产量预估,估产结果精度均达94%以上,符合实际需求。该模型可用性较强,对县域农作物遥感估产应用具有一定的指导意义。     

新疆玛纳斯湖近40年间时空变化图谱及其驱动机制

以新疆玛纳斯湖为研究区,利用1972—2014年间8期遥感影像数据,在提取了湖泊水域信息的基础上对近40 a间玛纳斯湖水域演化进行了研究。结果表明,1972—2014年间玛纳斯湖呈现明显"增加—减小—增加—减小"变化态势,水域重心不断往西南方向偏移。1972—1999年间玛纳斯湖长期处于干涸状态,2000年恢复至研究期间最大水域面积(248.69 km~2),之后经历了2000—2008年和2011—2014年2次萎缩周期,面积变化幅度和动态度的计算结果显示,水域面积的退缩周期在缩短,退缩速度在加快。玛纳斯湖水域面积变化整体受气候变化的影响不大,但与极端高温和降水天气引起的超标准洪水关系密切,流域内人类活动是玛纳斯湖演化的主要原因。     

融合Landsat 8与Sentinel-2数据的红树林物候信息提取与分类

科学准确地监测红树林是保护海陆过渡性生态系统的基础和前提,但红树林分布于潮间带,难以进行大规模人工监测。遥感技术能够对红树林进行长时间、大面积监测,但已有研究尚存不足。一方面,红树林分布于热带、亚热带区域,受到天气条件限制难以获得长时间覆盖的有效光学遥感数据;另一方面,红树林极易与其他陆生植被混淆,仅利用多波段数据的光谱信息难以精确识别。本文以恒河三角洲孙德尔本斯地区为例,基于谷歌地球引擎GEE（Google Earth Engine）获取2016年全年的Landsat 8 OLI和Sentinel-2 MSI数据,利用物候信息进行红树林提取研究。首先,基于最小二乘回归构建两个传感器在相同指数之间的关系,重建时间序列数据,之后根据可分性判据选取增强型植被指数EVI（Enhanced Vegetation Index）和陆地表面水分指数LSWI（Land Surface Water Index）。其次,对两个指数的时间序列数据进行Savitzky-Golay滤波处理,并分别提取生长期始期等13种物候信息。最后,将两个指数的物候信息进行特征级联,采用随机森林RF（Random Forest）方法进行分类,提取研究区红树林范围。实验结果表明：Landsat 8 OLI和Sentinel-2 MSI数据融合可有效提升时间序列质量,与基于单一传感器数据的分类结果相比,总体精度提高1.58%;物候信息可以显著增强红树林与其他植被的可分性,与直接使用时间序列数据的分类结果相比,总体精度提高1.92%;同时考虑EVI和LSWI指数可极大地提升分类效果,与采用单一指数相比,总体精度分别提高14.11%和9.69%。因此,本文通过数据融合、物候信息提取和指数特征级联可以更好地提取红树林,总体精度达到91.02%,Kappa系数为0.892。研究验证了物候信息在红树林遥感监测中的应用潜力,提出的方法对科学准确地监测全球或区域红树林具有一定参考价值。