基于多时相MODIS监测冬小麦的种植面积

论文基于时相和波谱信息，利用MODIS数据监测了北京冬小麦的种植面积。首先，基于地形高度对地物光谱反射值的影响，借助DEM数据对研究区域进行划分。其次，在分析并提取北京地区主要农作物时间谱曲线特征的基础上，设计决策函数，成功提取了北京地区冬小麦的种植面积。最后，比较并分析了非遥感数据对监测精度的影响。研究结果表明，（1）时相信息可以极大的提高农作物种植面积的监测精度。（2）辅助数据的利用，使决策函数的设计更具有针对性，监测结果更可靠。（3）多源多时相遥感数据在农作物种植面积的提取中具有明显的技术优势和重要的应用潜力。     

基于多时相NDVI及特征波段的作物分类研究

时相和光谱特征信息在农作物种植分类提取方面具有十分重要的应用价值。以黑龙江大型农场--友谊农场为研究区域,利用4景不同时相的TM和SPOT卫星遥感影像,提取相应时相的NDVI时间谱图像数据作为新波段信息,在分析地物目标在相应影像各波段上光谱和时间特征的基础上,设计了决策树分类算法,通过对待分类影像进行系列阈值分割和掩膜处理,成功提取黑龙江友谊农场的大豆、玉米和水稻的种植信息,分类总体精度达到98.67%。     

应用TM图像采用模式识别技术自动提取冬小麦播种面积的研究

在农作物遥感估产研究过程中,如何快速、准确获取当年种植面积是一个关键技术问题。本文重点研究在禹城县冬小麦遥感估产试验中,应用同步TM信息源,根据冬小麦生长发育的特征,选择 TM 的适宜时相,构建多维绿度图,采用模式识别技术,分层自动提取纯麦地、套种麦地信息。这项研究结果与1/5万比例尺 TM 图像目视解译小麦面积相比较,其相对误差甚小,达到了估产实际应用的精度。     

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。     

基于遥感影像时间序列的冬小麦种植监测最佳时相选择研究

遥感影像植被分类的最佳时相对作物种植面积遥感监测非常重要。根据2005~2006年北京冬小麦不同物候期的Landsat TM影像和2006年Spot\|2影像,计算了各时期影像中主要植被类型的光谱可分性距离,分析了北京郊区主要植被物候差异和光谱可分性;对各生育期的遥感影像及其主要组合进行了监督分类,采用总体精度和分类效率指标两个参数,结合地面GPS调查数据,对分类结果进行了精度评价。结果表明：北京地区小麦监测最佳时相是4月上旬,影像分类的总体精度为92.9％,明显优于其它单时相影像的分类结果;发现北京郊区冬小麦光谱分类的最佳时相组合为4月上旬(起身期)和5月下旬(灌浆期),分类总体精度为94％。     

基于SAR与Landsat TM的小区域稻田的识别研究——以南京市江宁区为例

以南京市江宁区为研究区域,根据区域特征、作物物候期和水稻的生长特点,采用分层分类的方法提取稻田分布信息。通过比较多时相SAR数据、TM和多时相SAR融合与TM和单时相SAR融合数据识别水稻的精度和提取的水稻种植面积,分析了不同数据对区域多云雨,不同种植方式、面积小且分布破碎的水稻稻田的识别程度,并根据野外实地走访调查分析了主要影响因素。结果表明:多时相SAR数据、TM和多时相SAR数据的水稻识别精度都高于72%,高于TM和单时相SAR融合数据的结果;前两者提取的水稻种植面积和稻田分布接近,主要影响因素是地物分布、不同种植方式水稻物候期和水稻稻田面积小且分布破碎。     

基于多时相TM影像的冬小麦面积变化监测

利用北京1992年、2000年、2004年、2009年的多时相Landsat TM5影像数据,结合实际调查数据,分析了近20年来北京冬小麦种植面积的变化趋势及演变特征。采用决策树、PCA、缨帽变换等手段对地物进行分类,利用多时相影像,NDVI组合阈值提取小麦种植区面积。研究结果表明:北京地区1992年、2000年、2004年、2009年冬小麦种植面积分别为:113671ha,84322ha,40410ha,61529ha。北京冬小麦种植面积呈现为明显的先减少后增加的趋势。从1992年到2009年共减少52143ha。其中,从1992年到2000年冬小麦种植面积减少了29349ha,减少的面积中城区扩张占用和转变为裸地的最多,分别为39.7%和42.8%,另外有13.3%变为设施用地,3%成为水体(鱼塘和水田);从2000年到2004年冬小麦种植面积共减少43921ha,减少的面积中转变为裸地和城区扩张占用的最多,分别为39.8%和33.1%;从2004年到2009年冬小麦种植面积共增加了21119ha,其中裸地转变为小麦种植区面积最大。     

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。     

基于MODIS数据的成都市水稻遥感估产研究

以遥感和地理信息系统为主要技术支撑,利用多时相的高光谱分辨率MODIS数据,对成都市2003年水稻进行了估产研究.在利用研究区最佳时相遥感影像提取水稻种植面积的基础上,以多时相的高光谱分辨率遥感数据建立水稻单产模型,并计算出成都市2003年的水稻总产量.研究表明,成都市各行政区当年水稻总产量估算结果的误差为17.45%;利用多时相MODIS数据对农作物进行遥感估产具有一定的可行性,同时通过该研究也为西南地区大范围的农作物遥感估产在方法上提供了一定的借鉴作用.     

HJ星数据在关中冬小麦种植面积遥感监测中的应用 

应用冬小麦抽穗期的环境小卫星影像对关中地区依据行政区划划分,采用多种遥感监测方法进行冬小麦种植面积提取,提取精度达95.64%。结果表明:抽穗期是关中地区提取冬小麦种植面积的最佳时相,同时也表明环境小卫星可以用来监测大范围的冬小麦种植面积,并得到很高的精度。在未来的研究中,对于地形差异较大的地区,可依据地形和冬小麦的种植结构对研究区进行划分,针对每个子研究区采用不同的遥感监测方法以提高提取精度。     

利用MODIS 数据监测河北省冬小麦种植信息

根据冬小麦发育期的同步性、土壤类型、灌溉条件等多项因子, 参考河北省土地利用现状资料和生态功能区划成果, 将河北省冬小麦种植区域划分为五大区。利用多时相MODIS 遥感数据和冬小麦地面GPS 定位调查信息, 充分考虑冬小麦的生长发育特征和下垫面的植被生长特征来剔除小麦生长季节的非麦区信息。在测算冬小麦种植面积、解决混合像元问题时, 改进了“麦土比”的概念,提出了“像元麦土比”的新方法, 将遥感知识、农学知识和地学知识进行有机结合, 形成一套计算机自动提取冬小麦种植信息系统。利用该系统提取了河北省2004～2005 年度冬小麦播种信息, 遥感测算的全省总面积误差为3. 2% , 综合考虑各个地市的偏差情况, 9 个地市面积平均绝对误差为9. 6%。     

Using remote sensing and GIS to analyse land cover change and its impacts on regional sustainable development

Policy and decision making in the context of sustainable development requires rapid, effective and efficient access to and integration of appropriate current information from a wide range of sources and disciplines, including land cover dynamic information derived from remotely sensed data. The analysis of data from high spatial resolution satellite sensors has potential in land cover monitoring. In this paper, a post-classification method is used to detect land cover change from multi-temporal satellite data, and particular attention is given to the selection of an appropriate method for land cover classification. The use of a Geographic Information System (GIS) allows further spatial analysis of the data derived from remotely sensed images and analysis of the impact of land cover change on regional sustainable development. The satellite-derived data used in this study are Thematic Mapper (TM) data acquired by Landsat-5 on 14 May 1985, 20 May 1987, 26 April 1990 and 20 May 1993 in Ansan City, Korea. The results obtained show that land cover change in the west coastal zone of Korea has occurred in the past decade as a result of both natural forces and human activities, which has in turn impacted on the regional sustainable development. The results thus provide very useful information to local government for decision making and policy planning.     

基于多时相Sentinel-2影像的黑河中游玉米种植面积提取研究

玉米是黑河中游种植面积最大的农作物,生长期需水量大、蒸散量高.准确获取玉米种植面积对该区域农作物种植结构调整、水资源合理规划有重要参考意义.基于2019年4月至9月Sentinel-2多时相影像,采用随机森林算法开展了黑河中游玉米种植面积提取研究.研究方法分为两类—直接提取法和两步提取法.进一步探讨了多时间信息量对玉米...     

北京市玉米农情卫星遥感动态监测

通过卫星遥感图像和地面样点的综合分析，对北京市1998～2001年的玉米种植情况、长势和收获产量进行了动态变化监测，为农业管理部门迅速了解玉米农情，进行科学管理提供了客观、准确的信息。     

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。本文以江苏省姜堰市为研究区,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,结合人机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%,实验基地空间匹配精度为80.34%。结果表明：HJ卫星能够用于提取南方地区冬小麦种植面积和长势监测,满足农情监测的需要,且利用多时相遥感影像能有效地增加信息量,实现信息互补,有助于提高监测精度。     

利用航空成像光谱数据进行冬小麦产量预测

以国产成像光谱仪PHI(Pushbroom Hyperspectral Imaget)所获遥感影像数据为基础，根据田间冬小麦单产遥感研究试验数据建立了研究区不同时相冬小麦单产预测模型，实现了利用航空高光谱遥感数据对研究区小麦产量的整体预测；对试验区土壤氮素水平与不同时相冬小麦预测产量以及试验区实测产量进行了初步分析，分析结果显示：土壤氮素分布的差异性对小麦的产量有明显影响。