基于GF-1影像的耕地地块破碎区水稻遥感提取

耕地地块破碎区水稻遥感提取是作物监测研究的热点问题之一。以苏州市高新区为例,通过挖掘关键物候期水稻与下垫面水体光谱特征组合差异,基于分蘖期与齐穗期两景16 m分辨率的GF-1 WFV数据,构建归一化差值植被指数（NDVI）差值法、归一化水体指数和比值植被指数（NDWI-RVI）差值法提取水稻分布,并深入探究了水稻面积提取精度及空间重合度影响因素。结果显示：与非监督分类和监督分类方法相比,植被指数差值法水稻识别精度贡献率可提升30%以上,NDVI差值法提取水稻种植面积的精度、空间重合度、制图总体精度和Kappa系数分别为86.2%、66.1%、92.2%和0.72;NDWI-RVI差值法上述指标分别高达95.5%、78.4%、93.5%和0.846,实现了利用少量中高分辨率遥感影像精确提取耕地地块破碎区水稻分布的目的,可实际服务于太湖地区农业生产及相关决策支持。     

基于GF-1影像的耕地地块破碎区水稻遥感提取

耕地地块破碎区水稻遥感提取是作物监测研究的热点问题之一。以苏州市高新区为例，通过挖掘关键物候期水稻与下垫面水体光谱特征组合差异，基于分蘖期与齐穗期两景16 m分辨率的GF-1 WFV数据，构建归一化差值植被指数（NDVI）差值法、归一化水体指数和比值植被指数（NDWI-RVI）差值法提取水稻分布，并深入探究了水稻面积提取精度及空间重合度影响因素。结果显示：与非监督分类和监督分类方法相比，植被指数差值法水稻识别精度贡献率可提升30%以上，NDVI差值法提取水稻种植面积的精度、空间重合度、制图总体精度和Kappa系数分别为86.2%、66.1%、92.2%和0.72；NDWI-RVI差值法上述指标分别高达95.5%、78.4%、93.5%和0.846，实现了利用少量中高分辨率遥感影像精确提取耕地地块破碎区水稻分布的目的，可实际服务于太湖地区农业生产及相关决策支持。     

基于多时相协同变化检测的耕地撂荒遥感监测

针对地表覆被复杂、地块破碎等原因导致的撂荒地提取精度较低问题,提出一种基于多时相协同变化检测的耕地撂荒信息提取方法。以河北省石家庄市鹿泉区为研究区,采用Sentinel?2A和Landsat 7多光谱影像,在野外样本的支持下,分析耕地各种覆盖类型的归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）季相变化规律,以季节性撂荒、常年性撂荒、冬小麦、多年生园地为分类体系,构建多时相协同变化检测模型,开展研究区耕地撂荒状态遥感监测。研究结果表明：基于Sentinel?2A影像的季节性撂荒和常年撂荒耕地的分类精度分别为95.83%和96.55%;基于Landsat 7影像的季节性撂荒和常年撂荒耕地的分类精度分别为91.67%和93.10%;2019年鹿泉区季节性撂荒占耕地面积的4.7%,常年撂荒耕地占7.1%。利用该方法能够快速、准确地获取研究区耕地空间分布、面积等信息,对于不同分辨率的影像均具有较好的撂荒地提取精度。     

基于季相变化特征的撂荒地遥感提取方法研究

在我国西南地区耕种条件差,地块比较破碎,地块类型比较复杂,中低分辨率遥感数据难以满足撂荒地提取的需要。选取贵州修文县为试验区,基于高分辨率卫星遥感数据（哨兵2号）,探索单期或多期影像在中国西南地区的撂荒地检测能力,构建撂荒地遥感监测方法,为今后我国西南地区撂荒地统计调查提供参考。结合野外调查数据,在划分不同撂荒地类型基础上,综合遥感影像的光谱特征、植被指数特征以及多时相植被指数变化特征分析,优选不同类别撂荒地遥感提取敏感特征集,利用CART决策树分类方法,提取不同类型的撂荒地。结果表明：①单个时相对不同类型的撂荒地识别能力差异显著,基于单时相影像,难以开展撂荒地高精度遥感监测提取;②不同时相的植被指数变化特征对撂荒地的识别能力较强,其中比值植被指数优于差值植被指数和归一化植被指数;③以贵州修文县为例,开展了撂荒地空间分布制图及撂荒面积统计分析,修文县撂荒地面积约为6 460 hm²,占修文县耕地面积的13%;④基于多时相高分辨遥感数据,通过季相变化特征构建的撂荒地检测方法,能够满足我国西南地区撂荒地高精度遥感监测提取,为大范围撂荒地遥感调查和制图提供技术参考。     

南方地区复杂条件下的耕地面积遥感提取方法

针对我国南方地区植被类型复杂、地形复杂和地块破碎等原因导致耕地信息提取精度较低问题,提出了一种面向对象和CART决策树结合的复杂条件下耕地面积提取方法。以广西南宁市隆安县与武鸣县地区为研究区,采用Sentinel-2A影像,结合数字高程数据（Digital Elevation Model,DEM）及归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）等多源数据,利用面向对象分割技术识别地块信息,然后以地块为单位采用CART（Classification And Regression Tree,CART）决策树分类法,依据不同地类的形状、光谱特征,提取研究区的耕地。结果表明：面向对象的CART决策树分类方法分类总体精度和Kappa系数分别为96.1%和0.94,相比较于未加入面向对象分割的CART决策树耕地信息提取总体精度提高Kappa系数提高0.54,面向对象的分割方法有利于减少复杂背景对耕地提取的影响。基于面向对象的CART决策树分类方法相比较于传统方法对研究区耕地信息的提取有较好的精确性,能够提高耕地信息的提取精度。     

基于特征波段的SPOT-5卫星影像水稻面积信息自动提取的方法研究

为了快速、准确地从遥感影像上提取水稻信息,满足国家农情遥感监测系统要求,以黑龙江省852农场水稻提取为例,利用SPOT-5卫星影像数据,分析了水稻和其它背景地物的光谱特征,发现利用原有波段难以提取复杂的水稻信息,因此利用植被特征波段：归一化植被指数（NDVI）作为新波段融入原始影像中,在增加有效信息量的同时运用简单决策树模型提取水稻信息,并参照地块现状矢量图进行精度评价。结果表明,该方法的总体提取效果较好,其提取精度与通常的监督分类方法相比有了较大的提高,只是在水稻和玉米交界处有误判现象。     

基于GF-1遥感数据决策树与混合像元分解模型的冬小麦种植面积早期估算

我国西北地区耕地细碎,冬小麦种植面积提取时混合像元较多,所以将决策树和混合像元分解相结合可大大提高解译精度。以高时间分辨率及较高空间分辨率的GF-1卫星遥感数据为研究数据源。根据冬小麦和其他各类地物在不同时相数据上NDVI值的变化特性及特征值差异,建立决策树模型,快速高效地提取冬小麦像元。运用线性光谱混合模型,降低混合像元的影响,进一步精确提取冬小麦的种植面积。最后与实测样方的冬小麦种植面积数据进行比较,验证提取精度。结果表明:研究区内冬小麦种植面积提取精度达90%以上,Kappa系数接近0.8,可较为准确地反映出区域内冬小麦的分布情况。利用较高分辨率的遥感影像并结合决策树分类和混合像元分解可以较准确地提取耕地破碎地区作物种植面积,对开展早期农作物面积遥感监测有较大帮助。     

利用多时相HJ卫星CCD遥感影像提取嘉祥县秋收作物

作物种植面积对调整农业结构、制定区域粮食安全政策有着十分重要的意义。本文以山东省嘉祥县为研究区,利用3景不同时相的HJ卫星CCD遥感数据,结合野外调查样本,通过分析研究区主要秋收作物(玉米、棉花和水稻)在不同生育期的光谱特征和归一化植被指数(NDVI)的特点,对分类影像进行系列阈值分割、掩膜处理,最后利用决策树算法成功提取了山东省嘉祥县的玉米、棉花和水稻的种植面积,总体精度分别达到93.31%、89.41%、95.82%。     

基于多时相遥感观测的板栗林分布提取研究

板栗林在欧亚、北美等地广泛分布,具有良好的生态价值和经济效益。我国板栗产量居世界首位,是重要的经济树种。使用遥感影像建立板栗林空间分布提取方法能够为其科学管理和高效经营提供定量数据,但树种分类是遥感分类的难点,并且针对板栗林的遥感提取研究较少。以河北省宽城满族自治县为研究区,结合MODIS高时间分辨率特征和Landsat数据较高空间分辨率的特征,研究板栗林提取的最佳时相以及分类特征,并采用多时相观测基于支持向量机算法实现板栗林的提取。结果表明：①4月至6月各地类光谱差异最大,是板栗林提取的关键物候期;②蓝、绿、红、近红外和短波红外波段地表反射率是分类的有效波段,NDI、NDVI、NDWI、RSI和RVI等植被指数增强了植被信息,是板栗林提取的有效分类特征;③单一时相板栗林分类中,生长季前期6月精度最高,生长季后期9月次之,非生长季1月分类结果较差;④结合生长季6月、9月和非生长季1月遥感影像的分类精度最佳,板栗林制图和用户精度分别为89.90%和87.25%。与林业局板栗林面积统计数据相比,精度可达93.45%。     

高分一号归一化植被指数时间序列用于冬小麦识别

针对现阶段归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)时间序列空间分辨率普遍较低的问题,提出利用高分一号16m数据构建高空间分辨率NDVI时间序列。鉴于当前NDVI时间序列冬小麦识别方法比较复杂的问题,提出了空间向量法、曲线积分法和坐标转换法3种冬小麦识别模型。经研究区试验分析,发现以上3种方法均达到了较好的识别效果,其中空间向量法、坐标转换法的总体精度都达到98.65%;同当前流行的决策树分类方法相比较,这3种方法操作简单,且精度更优,具有较好的实用意义。     

基于面向对象的多源卫星遥感影像玉米倒伏面积提取

风灾引起的玉米倒伏可能导致玉米大量减产,利用遥感技术准确监测玉米倒伏面积与空间分布信息对灾情的评估非常重要。利用Planet和Sentinel-2影像分别结合面向对象与基于像元方法提取研究区玉米倒伏,同时评估了不同影像特征（光谱特征、植被指数和纹理特征）与不同分类方法（支持向量机法SVM、随机森林法RF和最大似然法MLC）对玉米倒伏提取精度的影响。结果表明：①使用高空间分辨率的Planet影像进行玉米倒伏提取的精度普遍高于Sentinel-2影像;②从分类精度和面积精度来看,Planet影像的光谱特征+植被指数+均值特征结合面向对象RF分类,总体精度和Kappa系数分别为93.77%和0.87,面积的平均误差最低为4.76%;③采用Planet和Sentinel-2影像结合面向对象分类提取玉米倒伏精度高于基于像元分类。研究不仅分析了面向对象方法的优势,还评估了使用不用影像数据结合面向对象方法的适用性,可以为遥感提取作物倒伏相关研究提供一定的借鉴。     

基于面向对象分类的南方水稻种植面积提取方法

南方丘陵地区水稻种植具有分散、地块小、形状多样等特点,利用中低分辨率遥感数据提取水稻种植面积,难以满足精度要求。以SPOT5遥感影像为数据源,应用面向对象的分类方法提取了广西玉林市辖区晚稻种植面积。针对试验区不同稻作区的种植特点,选择其适合的尺度及参数进行多尺度影像分割,建立影像对象的层次结构,计算对象的光谱、几何及拓扑关系等特征,形成分类规则对不同稻作区进行信息提取。采用野外实地调查数据对分类结果进行类别和面积一致性检验,总体精度96.31%,Kappa系数0.9226,面积一致性精度99.92%。
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基于多时相环境星NDVI时间序列的农作物分类研究

时相和归一化植被指数(NDVI)时间序列特征在农作物分类提取方面具有重要的应用价值。以黑龙江红星农场为研究区,利用多时相环境星HJ-1A/B CCD数据及其多期平滑重构后的NDVI时间序列曲线特征,在对象尺度上采用决策树算法开展了农作物分类研究,通过与单独利用多时相遥感数据分类结果的对比分析,研究了增加NDVI时序曲线特征对分类精度的影响。结果表明:面向对象分类方法得到的地块较为规则,平滑了地块内部同种作物间的噪声,避免了"椒盐现象",适合于我国东北地区农作物分类识别;利用NDVI时序曲线特征参与分类,增强了不同作物之间的光谱差异,提高了作物分类精度,比仅使用3个多时相HJ-1A/B CCD数据分类精度提高了5.45%,Kappa系数提高了0.09。通过该研究探讨了NDVI时序曲线特征在作物分类中的应用,拓展了遥感数据在农业领域的应用范围,具有推广价值。     

一种基于植被指数的遥感影像决策树分类方法

以江苏省徐州市为研究区,采用2000年ETM+多光谱影像作为遥感信息源,选择影像的光谱特征和归一化植被指数（NDVI）、绿度植被指数（GVI）、比值植被指数（RVI）等10种植被指数作为分类特征,基于See5决策树学习软件构建分类决策树,实现了研究区景观格局的遥感分类。研究结果表明,决策树分类法易于综合多种特征进行遥感影像的分类,植被指数参与到决策树分类中能够提高分类的总体精度。     

利用HJ星遥感进行水稻抽穗期长势分级监测研究

对水稻长势进行遥感分级监测,制作能够直观反映水稻长势等级的遥感专题图,便于农业技术人员及时制定有效的田间管理措施,达到增产的目的。以江苏省泰兴市为例,利用HJ-A/B卫星遥感影像,提取水稻的种植面积并分析抽穗期水稻的长势情况。在利用GPS实地取样调查和建立解译标志的基础上,进行HJ-A/B卫星影像校正,人机交互式判读解译等操作,并将GPS样点数据校验贯穿到整个分类过程中,面积信息解译精度在90%以上。最后,利用归一化植被指数(NDVI)反演叶面积指数(LAI)数据信息,依据LAI数据进行水稻长势分级,制作了泰兴市水稻抽穗期长势分级遥感监测专题图。     

基于多时相Landsat8 OLI影像的作物种植结构提取

针对基于多时相遥感影像、多种特征量提取多种作物种植结构在我国研究较少的现状,利用多时相Landsat8OLI影像数据,根据温宿县不同作物的农事历,通过分析主要地物的光谱特征和归一化植被指数的时间变化信息,构建不同作物种植结构提取的决策树模型,实现了对温宿县多种作物种植结构信息的提取。结果表明:1水稻的最佳识别依据是5月20日影像的近红外波段和7月23日影像的NDVI值;棉花和春玉米的最佳识别依据是5月20日~9月9日影像的NDVI变化值;冬小麦—夏玉米和林果的最佳识别依据是5月20日~7月23日影像的NDVI变化值;2与单时相监督分类相比,多时相决策树法对多种作物种植结构的提取效果更理想,总体精度提高了7.90%,Kappa系数提高了0.10;3Landsat8OLI影像数据分辨率高、成本低、获取方便,是农作物遥感的良好数据源。     

LandsatTM在矿区生态环境动态监测中的应用

以湖北大冶为研究区，采用多时相陆地卫星遥感图像，通过不同波段组合，以及铁矿指数(iron oxide)和归一化差异植被指数(NDVI)等的应用，在建立一定精确的分类模板的基础上，采用最大似然法执行监督分类，得到了具有较高精度的分类结果图。最后对不同时相分类结果图中各类地物的比较，定量分析了矿区生态环境的动态变化，并着重讨论了30m分辨率的陆地卫星影像在矿区生态环境监测中的作用及不足。     

二维散点-分类NDVI法的邛海湖面积估算研究

针对采用MODIS卫星遥感影像进行水体面积估算时存在大量混合像元的问题,提出了二维散点-分类NDVI法进行小面积水体的面积估算。方法在对250 m分辨率的MODIS第1、2波段数据二维可视化分析的基础上,选取目测即可区分的地物样本点集训练BP神经网络并对实验区像元进行分类判别,提取混合像元。应用线性光谱混合像元分解模型实现水体面积计算。对四川省邛海湖进行面积估算的结果表明,二维散点-分类NDVI法较其他的水体提取方法具有更好的适应性,在小面积水体定量计算上有更高的精度,适用于小型湖泊、水库等较小水体的实时监控。     

Sentinel-2A影像珠海市污染水体识别

针对目前较少研究使用中高分辨率卫星对内陆河流污染水体进行遥感识别,使用Sentinel-2A遥感影像,基于一般水体和污染水体之间的光谱差异特征,构建了单波段阈值法、波段比值法、波段差值法和河流污染指数法,对内陆河流污染水体进行识别。通过对四种遥感识别方法的精度分析表明,河流污染指数遥感识别精度最高,为92.59%,单波段阈值法次之,为86.79%,而波段差值法对污染水体识别效果较差,仅为64.81%。在此基础上,进一步利用识别精度较高的河流污染指数对珠海市大中型河流污染水体进行遥感识别和时空变化分析。从污染水体的空间分布来看,污染主要分布在香洲区的前山水道和马骝洲水道,以及金湾区的洪鹤大桥和珠三角环线高速建设工程附近区域;从时间上来看,2019年1月和2019年9月的珠海河流污染水体面积较大,2020年1月的污染水体面积分布较小。     

基于航空高光谱影像的额济纳绿洲土地覆被提取

土地覆被分类是生态环境评价、植被变化分析以及区域生态水文过程研究的基础。航空高光谱遥感具有高机动、高空间分辨率和高光谱分辨率等特点,在土地覆被提取方面极具优势。以黑河下游机载高光谱遥感数据为基础,针对额济纳旗胡杨林国家级自然保护区植被单一、景观破碎和异质性强的景观特点,以及高光谱数据量大、冗余度高等数据特点,对比分析最小噪声变换与主成分分析两种降维方法,最大似然法、支持向量机与面向对象3种监督分类方法。依据研究结果,首先利用NDVI区分高光谱遥感数据中的植被与非植被类别,然后采用最小噪声变换分别进行降维处理,最后利用最大似然法对研究区内土地覆被类型进行分类提取,提取结果聚类处理。依据随机验证点结合地面调查数据和正射影像,对土地覆被分类结果进行精度验证,总体精度和Kappa系数分别为87.95%和0.855,表明分类结果精度高,能够为生态研究等提供有效数据。