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为降低耕地破碎化程度、便于高标准农田建设,该文基于2001、2009、2017年3期多时相Landsat系列数据提取农作物种植信息,构建农作物种植景观破碎度评价模型,采用景观指数法、熵值法等对研究区5种农作物种植景观及破碎度时空变化进行分析.结果 显示:夏玉米单种面积最多,冬小麦-夏玉米复种面积次之,冬小麦-大白菜复种面积最小;并呈现出以县城为中心单种大白菜-外围单种夏玉米或冬小麦-小玉米复种的分布特征.研究期间种植破碎度以夏玉米单种破碎度最大,分值保持在0.56以上;破碎度平均值为0.4694,总体处于中低偏下水平,但仍存在破碎化程度较高区域,耕地集中连片程度有待提高.建议调整高破碎度区域种植类型和结构,提高土地节约集约利用程度,对低中破碎度区域加强耕地生产规模化管理. 相似文献
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选择山西太谷一个 5km× 5km的实验区 ,利用样条采样框架结合GVG农情采样系统调查农作物分类成数。同时借助QuickBird甚高分辨率遥感影像进行地面作物种植地块勾绘 ,并派出地面调查队伍进行作物填图 ,统计汇总出的农作物分类成数的真实值。然后将两种不同方法得出的分类成数进行对比 ,发现利用样条采样框架和GVG农情采样系统对于大宗粮食作物分类成数的调查相对误差在 3%以内 ,能够满足中国农情遥感速报系统的运行需要。而对于小成数作物的调查精度较低 ,且存在漏采现象 ,不能满足需求 ,同时也由于漏采现象的存在和图片判读的主观性。利用样条采样框架和GVG农情采样系统获取的大宗作物分类成数略大于真实值 ,存在少量的系统误差 ,需要进行地面验证并加以克服。 相似文献
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李杰 《测绘与空间地理信息》2021,44(3):64-68
利用GRACE和GLDAS数据计算了2003年1月-2012年12月我国长江中下游平原、西南地区、华北平原的地下水储量变化.长江中下游平原与西南地区地下水储量最低值在冬季、最高值在9月,华北平原地下水储量最低值在6月、最高值在12月,结合3个区域降水与农业耕作模式对地下水储量变化进行分析.西南地区地下水储量变化最显著的为云南省,可能与云南省的气温和喀斯特地貌有关.冬季华北平原冬小麦存在越冬期,灌溉需水量减少,地下水储量上升;春末处于冬小麦和夏玉米的轮作期,农业灌溉需水量增加地下水储量减少,达到一年中的最低值. 相似文献
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作物种植成数的遥感监测精度评价 总被引：9，自引：1，他引：9
以河南开封和山西太谷地区作为研究区域 ,选用LandsatTM作为农作物种植面积遥感监测的数据源。利用LandsatTM提取河南开封实验区 2 0 0 1年的夏季作物和山西太谷地区 2 0 0 3年秋季作物的作物种植成数。同时 ,利用IKONOS ,QuickBird高分辨率遥感影像 ,通过地面调查进行了地面作物填图和分类 ,同样得到实验区的农作物种植成数。最后通过两种结果对比 ,表明开封实验区夏季作物的监测精度达到 99%以上 ,太谷实验区秋季作物的监测精度达到 97%以上 ,由此推断 ,表明利用LandsatTM监测农作物种植成数的精度能够满足中国农情遥感监测的运行化要求 相似文献
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以地块分类为核心的冬小麦种植面积遥感估算 总被引：5，自引：0，他引：5
以提高冬小麦种植面积估算精度为目标,选取种植结构复杂的都市农业区,采用QuickBird影像数字化农田地块边界,以多时相TM影像为核心数据源,以地块为基本分类单元,进行不同特征向量组合、不同分类器的冬小麦地块分类方法研究,并对比分析了基于地块分类和基于像元分类的冬小麦种植面积估算精度。研究结果表明,基于地块分类的冬小麦种植面积估算方法的总量精度和位置精度均高于像元分类;植被指数和纹理信息的引入有助于进一步提高地块分类精度;支持向量机与最大似然均能得到高达97%的总量精度和90%的位置精度,支持向量机地块分类所需的训练样本量远低于最大似然,因此支持向量机更加适合于冬小麦地块分类;冬小麦错分与漏分情况大多发生在细碎地块,其面积总量较小,而大地块错分和漏分较少,因此相对于像元分类,地块分类能在整个区域能得到较高的冬小麦位置精度和总量精度。 相似文献
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GVG农情采样系统及其应用 总被引：13，自引：8，他引：13
介绍了通过对GPS、VIDEO摄像头、GIS的综合集成 ,用于野外农作物采样的信息快速采集、定位和处理分析系统 ,简称为GVG农情采样系统。系统包括影像采集卡、视频摄像头、GPS接收卡、GPS天线和工控计算机 ,在野外采集时采用汽车为主要工作平台 ,以各级公路为样线进行动态采样。系统工作时实时采集GPS信号 ,捕捉视频影像 ,同时根据GPS位置自动获得GIS属性信息 ,并自动记录在后台数据库。野外工作结束后 ,系统提供的功能允许操作人员对每条记录的照片中各类农作物所占比例进行赋值 ,统计单元内各种作物的分类成数 ,包括采样线、县级、农业区划级和省级单元。GVG系统的自动数据采集方式和GIS支持下的图像分析和统计方法提高了数据的采集和室内数据分析的效率 ,同时保证了采样的精度 ,经过不同地区的精度检验 ,作为“中国农情遥感监测系统”的重要组成部分 ,在全国范围内对大宗农作物分类成数的监测精度达到 95 %以上。 相似文献
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《国土资源遥感》2017,(2)
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%。 相似文献
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农作物种植面积遥感估算的影响因素研究 总被引：3，自引：0，他引：3
《国土资源遥感》2015,(4)
针对不同的农作物种植结构区,研究影响遥感影像分类各因素与农作物种植面积估算精度的定性和定量关系是十分必要的。以Rapid Eye影像提取的早稻种植信息为研究对象,从农作物的种植成数、种植破碎度和地块形状指数3个角度进行了不同空间分辨率下各因素对农作物面积监测的影响研究。结果表明:随着农作物种植成数的降低,种植结构越来越破碎,种植地块趋于狭长分布,各分辨率下农作物面积估算精度均呈递减趋势;要达到85%以上的面积估算精度,当作物种植成数在50%以上时,可选取高于150 m分辨率的遥感数据;当作物种植较为破碎时,需要在提高影像空间分辨率的同时融入其他技术手段;当作物种植地块为狭长分布时,提高影像的空间分辨率并不能保证面积估算精度,必须通过其他技术手段达到精度要求;并最终得到了4种影响因素对面积估算精度的定量评估模型。研究结果为解决不同农作物种植结构区遥感数据的选择、面积估算精度的提高,以及在特定研究区和数据源条件下可达到的面积估算水平等问题提供了理论基础。 相似文献
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基于时间序列叶面积指数稀疏表示的作物种植区域提取 总被引：3，自引：0，他引：3
以华北平原黄河以北地区为研究区域,以时间序列叶面积指数LAI(Leaf Area Index)傅里叶变换的谐波特征作为不同作物识别的数据源,利用稀疏表示的分类方法识别2007年—2016年冬小麦、春玉米、夏玉米等主要农作物种植区域。首先利用上包络线Savitzky-Golay滤波分别对2007年—2016年的时间序列MODIS LAI曲线进行重构,进而对重构的年时间序列LAI进行傅里叶变换,以0—5级谐波振幅、1—5级谐波相位作为作物识别的依据,基于各类地物的训练样本,通过在线字典学习算法构建稀疏表示方法的判别字典,对每个待测样本利用正交匹配追踪算法求解稀疏系数,从而计算对应于各类地物的重构误差,根据最小重构误差判定待测样本的作物类型,并对作物识别结果的位置精度进行验证。结果表明,2007年—2016年作物识别的总体精度为77.97%,Kappa系数为0.74,表明本文提出的方法可以用于研究区域主要作物种植区域的提取。 相似文献
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Crop discrimination in Northern China with double cropping systems using Fourier analysis of time-series MODIS data 总被引：4，自引：0，他引：4
Zhang Mingwei Zhou Qingbo Chen Zhongxin Liu Jia Zhou Yong Cai Chongfa 《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2008,10(4):476
Crop identification is the basis of crop monitoring using remote sensing. Remote sensing the extent and distribution of individual crop types has proven useful to a wide range of users, including policy-makers, farmers, and scientists. Northern China is not merely the political, economic, and cultural centre of China, but also an important base for grain production. Its main grains are wheat, maize, and cotton. By employing the Fourier analysis method, we studied crop planting patterns in the Northern China plain. Then, using time-series EOS-MODIS NDVI data, we extracted the key parameters to discriminate crop types. The results showed that the estimated area and the statistics were correlated well at the county-level. Furthermore, there was little difference between the crop area estimated by the MODIS data and the statistics at province-level. Our study shows that the method we designed is promising for use in regional spatial scale crop mapping in Northern China using the MODIS NDVI time-series. 相似文献
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统计数据总量约束下全局优化阈值的冬小麦分布制图 总被引：6，自引：0，他引：6
大范围、长时间和高精度农作物空间分布基础农业科学数据的准确获取对资源、环境、生态、气候变化和国家粮食安全等问题研究具有重要现实意义和科学意义。本文针对传统阈值法农作物识别过程中阈值设置存在灵巧性差和自动化程度低等弱点,以中国粮食主产区黄淮海平原内河北省衡水市景县为典型实验区,首次将全局优化算法应用于阈值模型中阈值优化选取,开展了利用全局优化算法改进基于阈值检测的农作物分布制图方法创新研究。以冬小麦为研究对象,国产高分一号(GF-1)为主要遥感数据源,在作物面积统计数据为总量控制参考标准和全局参数优化的复合型混合演化算法SCE-UA (Shuffled Complex Evolution-University of Arizona)支持下,提出利用时序NDVI数据开展阈值模型阈值参数自动优化的冬小麦空间分布制图方法。最终,获得实验区冬小麦阈值模型最优参数,并利用优化后的阈值参数对冬小麦空间分布进行提取。通过地面验证表明,利用本研究所提方法获取的冬小麦识别结果分类精度均达到较高水平。其中冬小麦识别结果总量精度达到了99.99%,证明本研究所提阈值模型参数优化方法冬小麦提取分类结果总量控制效果良好;同时,与传统的阈值法、最大似然和支持向量机等分类方法相比,本研究所提阈值模型参数优化法区域冬小麦作物分类总体精度和Kappa系数分别都有所提高,其中,总体精度分别提高4.55%、2.43%和0.15%,Kappa系数分别提高0.12、0.06和0.01,这体现出SCE-UA全局优化算法对提高阈值模型冬小麦空间分布识别精度具有一定优势。以上研究结果证明了利用本研究所提基于作物面积统计数据总量控制以及SCE-UA全局优化算法支持下阈值模型参数优化作物分布制图方法的有效性和可行性,可获得高精度冬小麦作物空间分布制图结果,这对提高中国冬小麦空间分布制图精度和自动化水平具有一定意义,也可为农作物面积农业统计数据降尺度恢复重建和大范围区域作物空间分布制图研究提供一定技术参考。 相似文献
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MODIS与TM冬小麦种植面积遥感测量一致性研究——小区域实验研究 总被引：5，自引：1，他引：5
针对大范围冬小麦种植面积遥感测量业务化运行中所存在的不同空间分辨率遥感影像的获取能力、空间分辨率与测量精度之间相互制约的现实问题,选择典型实验区,采取全覆盖的多时相低分辨率MODIS数据与中高分辨率TM样区数据相结合的方法,以支持向量机（SVM）为主要技术手段,通过选取不同比例的TM样本量,对MODIS进行混合像元分解,并对MODIS冬小麦测量结果与TM测量结果进行一致性分析,进而提出了一套可用于大范围冬小麦种植面积遥感测量业务化推广的识别和精度检验方法。研究结果表明：当TM样本量大于5%时,相对于TM识别结果而言,MODIS像元精度可以稳定在82%以上;当TM样本量大于40%时,区域精度可以稳定在97%。因此,从理论上讲,在实际业务化运行中,只要能够获得监测区40%的中高分辨率的影像,采用本研究提出的多尺度冬小麦种植面积测量方法,基本上可以满足业务化运行的精度要求。 相似文献
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张楠楠 《测绘与空间地理信息》2012,35(9):69-73
利用遥感技术进行农作物识别和监测是遥感应用领域的重要研究内容之一。以2006—2007年两个时相的CBERS-02 CCD影像为主要遥感数据源,对山东省某市的主要农作物的种植分布情况进行监测。将农作物的物候特征、光谱特征和纹理特征及GIS辅助信息等多源信息融合,建立识别知识规则,通过知识推理,逐步识别出冬小麦、夏玉米和棉花。最后,利用混淆矩阵对实验结果进行验证。通过分析比较,证明上述方法在监测作物空间分布方面具有较高精度。 相似文献
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Sushma Panigrahy Gargi Upadhyay Shibendu Shankar Ray Jai S. Parihar 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2010,38(4):627-632
The present study has been carried out to delineate the existing cropping systems in the Indo-Gangetic Plains (IGP) using
10 day composite SPOT VEGETATION (VGT) NDVI data acquired over a crop year (June–May). Results showed that it is feasible
to identify the major crops like rice, wheat, sugarcane, potato, and cotton in the dominant growing areas with good accuracy.
Double cropping pattern is the most prevalent. Rice-wheat, sugarcane based, cotton-wheat, rice-potato, rice-rice, maize/millet-wheat
are some of the major rotations followed. Rice-wheat is the dominant rotation accounting for around 40% of the net sown area.
Triple crop rotations was less than 5% of the area and observed in some parts of Uttar Pradesh, Bihar and West Bengal. Single
crop rotation of rice-fallow is significant only in West Bengal. 相似文献
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《International Journal of Digital Earth》2013,6(6):488-515
Abstract Digital Agriculture is one of the important applications of Digital Earth. As the global climate changes and food security becomes an increasingly important issue, agriculture drought comes to the focus of attention. China is a typical monsoon climate country as well as an agricultural country with the world's largest population. The East Asian monsoon has had a tremendous impact upon agricultural production. Therefore, a maize drought disaster risk assessment, in line with the requirements of sustainable development of agriculture, is important for ensuring drought disaster reduction and food security. Meteorology, soil, land use, and agro-meteorological observation information of the research area were collected, and based on the concept framework of ‘hazard-inducing factors assessment (hazard)-vulnerability assessment of hazard-affected body (vulnerability curve)-risk assessment (risk),’ importing crop model EPIC (Erosion-Productivity Impact Calculator), using crop model simulation and digital mapping techniques, quantitative assessment of spatio-temporal distribution of maize drought in China was done. The results showed that: in terms of 2, 5, 10, and 20 year return periods, the overall maize drought risk decreased gradually from northwest to southeast in the maize planting areas. With the 20 year return period, high risk value regions (drought loss rate ≥0.5) concentrate in the irrigated maize region of Northwest china, ecotone between agriculture and animal husbandry in Northern China, Hetao Irrigation Area, and north-central area of North China Plain, accounting for 6.41% of the total maize area. These results can provide a scientific basis for the government's decision-making in risk management and drought disaster prevention in China. 相似文献