华北平原冬小麦面积遥感提取及时空变化研究

多年作物种植面积的时空变化可以反映种植结构的调整结果,并可用于进行驱动力分析。为解决连续遥感监测作物种植面积变化过程中,不同的训练样本或分类规则不能较好地反映作物种植面积时空格局变化的问题,本文首先根据研究区(华北平原)农业气象观测站提供的主要农作物物候观测资料获得主要农作物典型物候期特征,结合HANTS滤波后的NDVI时间序列数据提取不同地物类型的NDVI时序曲线,引入复种指数,探讨了CART算法在提取华北平原冬小麦种植面积的可行性,最后提取了2000—2013年华北平原冬小麦种植面积,并参考市级的农业统计数据进行精度评价。经检验,近13年的遥感监测种植面积与农业统计面积相关系数达到0.94(置信水平为95%),且各市13年面积一致性小于40%的概率仅为15%。利用遥感监测多年冬小麦空间分布信息获得其空间种植概率,能较好地反映研究区冬小麦的主要种植区,该方法可为大范围、连续年份冬小麦种植面积时空格局的遥感监测提供参考。     

基于决策树和混合像元分解的江苏省冬小麦种植面积提取

归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列曲线能提供作物生长动态变化信息,将其应用于农作物种植面积提取具有一定优势。该文以江苏省为研究区域,采用2013年1月1日-2014年12月19日46景250 m空间分辨率的MODIS-NDVI时间序列数据、2014年4月23日的MOD09A1反射率影像及Landsat数据,开展冬小麦种植面积的遥感识别,首先利用MODIS数据建立作物的归一化植被指数时间序列曲线,再采用Savitzky-Golay滤波方法对NDVI时间序列数据进行重构,并基于农作物物候历、种植结构和种植模式等信息,提取研究区域典型地物物候生长期的关键值,在分析冬小麦、林地、水稻物候期(生长期开始时间、生长期结束时间、生长期幅度、生长期长度及生长期的NDVI最大值)变化趋势的基础上,综合比较分析不同地物平滑重构后的NDVI时间序列曲线特征,界定作物种类,确定训练规则,利用快速、高效的决策树方法,通过多阈值限定进行分类,初步提取冬小麦的空间分布范围;但是由于存在混合像元,阈值范围的设定会影响冬小麦种植面积的提取精度,针对此类问题,运用地表反射率影像数据提取冬小麦端元波谱曲线,结合线性光谱混合模型进行混合像元分解,进而根据冬小麦丰度比例精确提取冬小麦种植面积;最后利用统计数据和空间分辨率较高的Landsat TM 8影像数据对提取结果进行县域级验证。精度评价结果表明,研究区域的冬小麦种植面积提取精度达到90%,能够较准确地反映研究区域冬小麦的分布情况,表明运用中高分辨率遥感时间序列影像数据可以准确提取作物种植面积,为农作物种植面积信息提取提供参考。     

基于多源遥感数据融合和LSTM算法的作物分类研究

准确、及时地获取农作物的空间分布信息,对于指导农业生产、制定农业政策具有重要意义。为了检验长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)算法在基于时序遥感数据进行作物分类中的优势,该文以临汾盆地为研究区域,利用Savitzky-Golay滤波对MODIS NDVI进行平滑处理,并采用ESTARFM(enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model)算法对滤波后的MODIS NDVI和Landsat NDVI进行融合,生成空间分辨率为30 m、时间分辨率为8天的时序NDVI。基于Landsat NDVI利用LSTM算法进行作物分类,同时,基于融合NDVI分别利用LSTM算法和神经网络(neuralnetwork,NN)算法进行作物分类,并对比3种方法的分类精度。结果表明,Savitzky-Golay滤波后的时序MODISNDVI能够反映不同作物的物候特征;基于融合NDVI的分类精度明显高于基于LandsatNDVI的分类精度,表明融合后的时序NDVI由于具有更高的时间分辨率,能够更加突出不同作物的物候特征,显著提高作物分类精度;基于融合NDVI和LSTM算法的分类精度高于基于融合NDVI和NN算法的分类精度,前者的冬小麦面积估测精度高于后者的估测精度,表明LSTM算法的分类精度高于NN算法。该文可为基于遥感影像进行不同作物种植区域提取的研究提供重要的方法参考。     

基于时序归一化植被指数的冬小麦收获指数空间信息提取

为获取农作物收获指数（HI）空间分布信息,该研究充分利用遥感技术,以冬小麦为例,利用时序归一化植被指数NDVI构成的作物生长过程曲线提取MODIS NDVI阶段性累积特征参数,并用生殖生长关键阶段和营养生长关键阶段对应的NDVI累积参数比值HINDVI_SUM构建了用于反演冬小麦收获指数的参数,并建立了参数HINDVI_SUM与冬小麦实测收获指数的定量关系,利用上述定量关系实现作物收获指数空间信息的提取。经过对反演冬小麦收获指数的精度验证,结果表明,利用构建参数HINDVI_SUM在区域范围内反演冬小麦收获指数取得了较好的效果。其中,冬小麦收获指数预测的平均相对误差为2.40%,均方根误差（RMSE）为0.02,证明了该研究利用时序NDVI构建参数HINDVI_SUM反演区域冬小麦收获指数空间信息的方法准确性和可行性。     

基于历史增强型植被指数时序的农作物类型早期识别

快速准确地获取农作物分布数据对作物估产、灾害预警具有重要意义。该文针对目前农情遥感监测业务中普遍存在的缺乏地面数据和分类时效性较低的问题,以美国堪萨斯州为研究区,提出了基于参考时间序列获得训练样本的方法。首先,基于2006到2013年的MODIS EVI时间序列数据和cropland data layer(CDL)数据,使用免疫系统网络方法建立苜蓿、玉米、高粱和冬小麦的参考EVI时间序列;根据2006年到2013年作物分布情况,将作物超过总记录年数一半的象元作为2014年"潜在"训练样本;通过计算参考EVI时间序列和"潜在"样本的MODIS EVI时间序列的欧氏距离确认2014年训练样本;最后使用这些样本和2014年Landsat NDVI月合成数据进行30 m作物识别,并且评价时间序列长度对作物识别结果的影响。试验结果表明,时间序列长度为4-8月时,获得2014年样本10 183个,样本正确率为96.32%,总体分类精度为94.02%,接近使用完整时间序列数据的结果(总体分类精度94.89%);提取的苜蓿、玉米、高粱和冬小麦的面积分别为549.5、1 999.5、2 851.5和6 415.3 km~2,与CDL数据相比误差低于20%,说明基于参考时间序列方法获得的训练样本具有较高的正确率,具备进行30 m作物早期制图的潜力。该研究可为提高农作物遥感制图工作效率提供参考。     

基于历史时序植被指数库的多源数据作物面积自动提取方法

针对目前作物提取工作中难以综合应用多源遥感数据进行自动分类的现状,该文以新疆博乐市为试验区,使用多年MODIS数据建立各类作物历史参考时序植被指数曲线库。对TM和环境星数据共同构成的当年时序数据通过植被指数转换、曲线相似性比较,并结合区分不同作物的关键时相,在长时期种植制度变化不大的区域,自动提取作物种植面积。结果表明:该方法使用多源(环境星+TM)中高分辨率遥感数据构建的时序植被指数提取作物的总体精度可达到90%以上;与传统的监督分类方法相比,省去了人工采集训练区的步骤,实现了作物种植面积的自动提取。     

基于时间序列NDVI的灌溉耕地空间分布提取

灌溉耕地空间分布地图是农业和粮食政策制定、水资源管理和环境变化研究的基础数据,及时、准确和适用性强是区域尺度灌溉耕地分布提取方法的重要要求。相比于非遥感数据融合和遥感影像分类方法,利用遥感参量对统计数据进行空间重建的方法具备少受样本限制、运算速度快、与统计数据匹配水平高和产品分辨率适宜的优势,但目前该方面的研究较为薄弱。该文以中国为研究区域,应用国外提出的基于时间序列NDVI的灌溉面积统计数据空间化方法,研制中国2010年、空间分辨率250 m的灌溉耕地空间分布地图,深入分析了该方法的应用效果及其影响精度的主要原因。结果表明,利用该方法获得的灌溉耕地空间分布数据的空间位置精度与同类遥感产品相当,在数量精度上具有明显优势,不同区域的制图效果具有差异性。全国总体精度64.20%,各省精度极差为48.35%。制图误差主要来源为耕地底图、方法假设和分类参量,未来方法的优化应重点加强耕地分布制图、改进方法假设、进行不同类别和时间点的特征参量的筛选和利用。     

综合季相节律和特征光谱的冬小麦种植面积遥感估算

及时准确地获取区域和国家尺度的作物种植面积和空间分布具有重要意义。针对目前中低分辨率遥感数据相结合方法的局限,提出一种新的作物类型识别方法。首先基于MODIS NDVI数据的时间优势,提取研究区各类植被的NDVI时间序列曲线,从而分析冬小麦在季相节律上的识别特征,构建冬小麦识别模型。再将MODIS像元分类处理,纯耕地像元利用冬小麦的季相节律特征识别;耕地与其他植被的混合像元利用混合像元分解的思想提取耕地组分的NDVI时间序列,从而进行识别,进一步根据空间关系将识别结果重新定位到中分辨率尺度上;冬小麦与其他作物的混合像元覆盖区则利用TM遥感影像的光谱差异加以区分。在伊洛河流域主要农业区,以冬小麦为识别对象,结果表明识别精度达到96.3%。该方法为作物种植信息的提取提供了新的解决问题的途径,也对其他类型作物的识别也具有重要的参考价值。     

中低分辨率小波融合的玉米种植面积遥感估算

采用中分辨率与低分辨率数据相结合的遥感估算方法是获取大范围作物种植面积的主要趋势之一。在MODIS时序影像和TM影像支持下,采用小波变换融合方法获取30m分辨率的NDVI时间序列信息,构建主要秋季作物的NDVI标准生长曲线,以最小距离分类器进行分层分类,获得河南原阳县玉米种植面积总量信息和空间分布,并以野外实测地块样本进行精度评价。由于充分利用MODIS影像的时间序列优势和TM影像的空间分辨率优势,通过秋季作物之间的物候差异,有效地区分出各种秋季作物的空间分布,基于融合NDVI时间序列信息玉米种植面积遥感估算的位置和面积精度分别达到79%和89%,远高于常规的监督分类,为大范围玉米种植面积遥感估算提供了一种可行的方法。     

基于遥感的华北平原农作物时空分布变化特征分析

作物种植面积的多年时空变化是进行农业结构调整和优化的基础,也是开展农业减灾、地下水保护的重要依据。为了解华北平原主要作物近年来种植面积的时空变化过程,本文基于2000—2013年的MODIS NDVI数据和TM/ETM遥感数据提取当地主要作物的种植面积,并分析了华北平原主要作物近年来的时空变化特征。结果表明:1基于MODIS NDVI数据和TM/ETM遥感数据提取当地主要作物的种植面积,提取精度较高,结果可靠;2冬小麦?夏玉米主要分布于太行山前平原、山东省和河南省的引黄河灌区,单季玉米在河北平原北部分布最广,水稻集中分布于天津、河北唐山地区和黄河沿岸,蔬菜主要分布在城市郊区,林果分散分布于几个产果区和京津周边地区,棉花主要集中于华北平原中部地区。3华北平原粮食作物(小麦、玉米和水稻)种植面积明显下降,经济作物(林果和蔬菜)则显著增加,其中林果、蔬菜和水稻的面积变化率较大,分别为56.45%、35.76%和23.16%,蔬菜和水稻的位置转移明显。4景观格局AWMPFD和SHEI指数值表明,河北平原以南的冬小麦?夏玉米种植规模化程度提高,豫北地区冬小麦?夏玉米种植面积增加,豫北以北地区由于各类经济作物种植面积增加,区域作物种植多样化指数增加。该结果可为农业种植结构调整、资源合理利用提供参考。     

基于GF-1/WFVNDVI时间序列数据的作物分类

归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列已广泛应用于植被信息提取研究,然而目前NDVI时间序列的研究主要集中于中低分辨率遥感影像,从而影响了植被信息提取的精度。随着中国高分专项首颗卫星高分一号(GF-1)的发射,为高分辨率NDVI时间序列的构建提供了可能。该文尝试利用GF-1卫星16 m宽覆盖(wide field of view,WFV)影像,构建16 m分辨率NDVI时间序列,以河北省唐山市南部区域为研究区,开展作物分类研究。该文采用覆盖作物完整生长期的GF-1数据构建NDVI时间序列,避免了利用自然年(1-12月)数据构建NDVI时间序列的不足,有助于作物信息的提取。通过分析样地的NDVI时序曲线,发现GF-1/WFV NDVI时间序列能够清晰地区分不同作物的物候差异,捕捉作物特有的生长特性,而且能够识别研究区当年的作物种植模式。该文分别采用最大似然法、马氏距离、最小距离、神经网络分类、支持向量机(support vector machine,SVM)等分类方法,基于GF-1/WFV NDVI时间序列对研究区作物进行分类,研究结果表明SVM分类方法总体精度最高,达到96.33%。同时该文还采用时间序列谐波分析法(harmonic analysis of time series,HANTS)对NDVI时间序列进行了平滑处理,结果表明处理后的NDVI时间序列能更好地描述作物的物候特性,作物分类精度得到进一步提高。     

基于像元物候曲线匹配的生长季内河北省冬小麦空间分布识别

及时、准确的农作物空间分布信息是进行作物长势监测、灾害评估与产量估计的基础。传统方法一般在作物收获期前后进行作物的识别，时间上滞后，难以满足农业生产的应用，时空泛化能力差，模型复用程度低。该研究以历史知识为支撑，提出冬小麦像元匹配模型（Pixel-matched Model，PMM）进行冬小麦空间分布提取，旨在生长季内实现冬小麦空间分布的快速提取。研究结果表明，PMM能充分利用作物物候特征变化，排除冬小麦种植物候空间异质性的影响，能够在播种后2个月内实现冬小麦的准确提取，总体精度达到了95.49%，F1分数为0.83，且不随物候曲线的延伸而大幅提高精度。与传统参考曲线模型（Reference Curve Model，RCM）相比，PMM在消除区域内冬小麦生长物候差异方面具有优势，可在年际间实现冬小麦的准确识别，具有较强的时间泛化能力，能够实现冬小麦的自动化识别。     

基于环境减灾卫星时序归一化植被指数的冬小麦产量估测

依托国产环境减灾卫星构建作物归一化植被指数(NDVI)时序曲线,不但能提供与MODIS-NDVI、AVHRR-NDVI几乎相当的作物生长动态变化信息,还能提供更高分辨率的空间信息,将其应用于作物估产应更有优势。该研究以地处鲁西北平原的山东省禹城市为研究区,探讨基于环境减灾卫星影像构建冬小麦NDVI时序曲线,基于曲线特征参数,开展遥感估产的可行性。结果表明,可依赖环境减灾卫星遥感影像,重建冬小麦NDVI时序曲线,求算其生长季最大NDVI、返青期NDVI、生长季累积NDVI、营养生长期NDVI的变化速率、生殖生长期NDVI的变化速率等特征参数,建立可靠的估产模型。所建模型的建模决定系数为0.87,相对误差为5.02%;交叉检验决定系数为0.78,相对误差为6.87%。该研究可为基于遥感的作物估产提供参考。     

基于多时相OLI数据的宁夏大尺度水稻面积遥感估算

为客观获取宁夏水稻面积空间分布信息,也为区域农作物遥感监测奠定技术基础,该文以宁夏回族自治区为研究区域,选择美国LandSat-8携带的陆地成像仪(operational land imager,OLI)数据,采用2016年3月11日-7月01日间的15景影像,基于水稻田耕地与水体特征反射率随着季节变化规律的分析,采用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、近红外波段反射率(infrared reflectance,IR)、短波指数(short waved index,SWI)3个指数,以及多时相NDVI最大值、IR最小值、SWI最小值3个衍生指数,共6个指数为基础进行决策分类树构建,对全区水稻进行识别与提取,采用该区水稻面积本底遥感调查结果进行精度验证,水稻种植面积提取误差仅.4.22%,Kappa系数为0.83,水稻空间分布的用户分类精度分别为85.11%,制图精度为81.67%;同时与监督分类方法提取的水稻面积进行对比,该文方法提取水稻的用户精度提高了8.13个百分点,制图精度更是提高了20.01个百分点。研究结果表明,利用中高分辨率的OLI遥感时间序列卫星影像,在大宗农作物时间序列的变化规律分析基础上,构建分类决策树,可以准确地提取大宗农作物种植面积,是区域农作物面积遥感监测业务运行中具有潜力的方法。     

基于Google Earth Engine的淮河流域越冬作物种植面积制图

越冬作物是中国重要的作物类型,其面积的变化不仅对中国粮食产量和经济产生直接的影响,还潜在地影响中国的粮食安全,因此有必要准确绘制越冬作物种植面积图来为决策制定者提供科学参考。该研究以淮河流域为例,基于Google Earth Engine云平台,融合时间序列Landsat-7/8和Sentinel-2A/B卫星影像,采用S-G（Savitzky-Golay）滤波器重构作物时间序列的归一化差异植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）,根据不同植被类型物候期的差异,选取越冬作物生长旺盛期NDVI最大值、越冬作物播种期和收获期中相应的NDVI最小值和中位数,在像元尺度上构建越冬作物提取算法,绘制淮河流域越冬作物的种植面积。研究结果表明,所构建算法能够精确提取淮河流域越冬作物的种植面积,总体精度为95.8%,Kappa系数为0.912,该研究可为作物面积的提取和监测提供方法参考。     

基于S G滤波的陕西关中地区冬小麦生育期遥感识别和长势监测

采用SPOT VGT S10产品数据,通过S G滤波处理,重构NDVI时间序列,分析陕西关中地区冬小麦返青期和抽穗期在遥感影像上NDVI时序曲线变化特征,对冬小麦的返青期和抽穗期进行遥感识别。通过与站点观测的生育期数据比较,遥感识别的均方根误差大部分在±20d之内,返青期均方根误差（RMSE）为14.29d,抽穗期RMSE为9.16d,表明基于SPOT VGT数据对关中地区冬小麦返青期和抽穗期进行遥感识别是可行的。采用差值模型基于环境减灾小卫星（HJ星）数据进行渭南市2012年冬小麦抽穗期长势监测研究,结果显示大部分地区2012年冬小麦长势稍好于2011年,经与实地调查资料比较,监测结果与实际情况基本一致。采用HJ星数据进行冬小麦长势监测,结果纹理清晰,且以同源数据提取的冬小麦种植面积作为掩膜剔除非麦区域,降低了重采样带来的误差,用其进行长势监测研究具有明显优势。     

东北地区主要作物种植结构遥感提取及长势监测

以中国东北地区为研究区域,探讨基于遥感影像全覆盖的大尺度作物种植结构自动提取及长势遥感监测的技术方法。通过分析东北地区春玉米、春小麦、一季稻及大豆等主要作物时序光谱特征,确定不同作物种植结构遥感提取的阈值,建立基于MODIS NDVI数据的上述4种作物种植结构提取模型,获取2009年东北地区主要作物空间种植结构格局特征。其次,基于MODISNDVI数据,利用差值模型,通过与近5 a作物长势的平均状况进行对比,分析研究东北地区2009年4种作物的长势状况。结果显示,与多年平均统计数据比较,基于遥感提取的作物种植结构信息,总体精度达到了87%以上;不同作物长势在其整个生育期内在时间和空间分布上都有较大差异。研究表明,通过MODIS数据提取不同作物种植结构及进行大尺度作物长势监测的技术和方法是可行的,研究为中国农业遥感监测系统大尺度业务化运行的作物种植结构提取提供了有效方法。