共查询到19条相似文献，搜索用时 347 毫秒
1.
及时准确掌握农作物种植制度时空分布信息,对于确保国家粮食安全与农业结构合理具有重要意义。随着时序遥感影像质量的不断提高,基于时序遥感数据的农作物种植制度研究备受关注。本文从研究框架、遥感特征参数以及数据产品等角度,分析了基于时序遥感数据的农作物种植制度最新研究进展。研究发现:① 前农作物种植制度研究框架,主要包括耕地复种指数和农作物制图等相关内容,其问题在于需要高质量耕地分布数据支撑以及易将热带亚热带湿润区撂荒地误判为农作物等;② 于红边和短波红外的新型多维度光谱指数,有助于更好地揭示农作物生长发育过程,大尺度农作物时序遥感制图取得了系列研究成果,但需要应对不同作物光谱差异细微、同种作物在不同区域和年份存在明显类内异质性的挑战;③ 尺度中高分辨率耕地复种指数产品不断丰富,但其时效性和时空连续性有待加强;④ 欧美少数国家外,目前农作物分布数据产品覆盖的作物类型有限,我国大尺度农作物种植制度数据产品欠缺,特别是复杂多熟制农业区。随着多源遥感数据时空谱分辨率的不断提高以及云计算平台性能的不断发展,我们对以下方面进行了研究展望:① 新研究框架,建立直接提取耕作区、农作物种植模式的农作物种植制度一体化遥感监测技术框架;② 一步加强新型多维度遥感指数及其物候特征指标设计,拓展农作物种植制度监测的遥感特征参数;③ 立作物种植制度变化遥感监测技术,实现多年信息连续自动提取。 相似文献
2.
强暴雨淹没耕地形成灾害的同时,对耕地作物的生长也产生着极大的影响,而暴雨灾害对耕地作物生长的影响是一个渐变过程,需要由时空动态的观测进行监测。多源卫星遥感观测技术具有捕捉地面瞬间状态和刻画过程的优势。论文利用Terra/MODIS、Landsat和Sentinel卫星观测数据,挖掘多源卫星遥感观测数据,提出了一种利用NDVI变化的特征值进行灾情动态信息提取方法;并以2016年发生暴雨灾害的巢湖地区为实验区进行了方法的应用和讨论。结果表明,基于MODIS多时相NDVI变化结果提取的信息能够获得受灾害影响开始时期和持续时长等丰富的时空动态信息,根据这些信息可以统计得出大范围区域中受灾害影响的面积。另外,结合利用30 m和10 m的Landsat和Sentinel观测数据提取的水淹区,可为在暴雨致灾范围方面提供准确的参考信息。多源遥感作为评估灾情信息的依据之一,其获取的灾情动态信息能够为灾后耕地的恢复情况以及国家灾后损失评估和救助决策提供科学的数据依据。 相似文献
3.
1、引言陆地卫星遥感技术的广泛应用始于20世纪70年代,传统上主要有Landsat系列(美)、SPOT系列(法)、IRS(印度)、ALOS系列(日)、RESURSO1系列(俄)、中巴系列等。这些卫星的特点是多波段扫描、地面分辨率为530m,它们为土地利用调查提供了大量的数据资源,并且在土地利用调查过程中得到广泛应用。但这类中低空间分辨率遥感影像只能进行土地利用情况的粗粒度分类。随着技术发展,近年来出现了一些更高分辨率的遥感卫星(如表1),它们能为土地利用调查提供更清晰 相似文献
4.
城镇用地信息是联合国2030年可持续发展议程关注的重点之一。城市在世界范围内迅速扩张,快速准确地获取城镇用地信息对于政府决策具有重要作用。城镇土地覆盖信息非常复杂,包括人工建筑、树木、草地、水体等多种地表覆盖类型。基于传统人工测绘获取城镇用地信息费时费力并且难于及时更新。Landsat等遥感卫星数据为城镇用地信息提取提供了丰富的数据源。基于卫星遥感数据提取的城镇用地信息可以为未来城市的建设和管理提供基础的科学决策数据。基于监督分类方法和卫星遥感数据可快速地提取城镇用地信息,然而特征变量的选择对于高精度城镇用地信息提取尤为重要。为研究不同特征变量组合对于城镇用地信息提取的影响,以北京市为研究区,以2017年7月10日获取的Landsat 8 OLI影像为数据源,通过数据预处理、纹理提取、独立成分分析、主成分分析等得到4个维度的29个特征,选取了7种特征组合方案进行城镇用地提取。考虑随机森林算法性能稳定,分类精度高和可以方便进行特征重要性评价等优点,选择其作为监督分类算法以提取城镇用地信息,并进行了精度评定,以确定最优的城镇用地提取特征组合。研究发现：综合利用光谱特征和独立成分分析后的影像特征,提取城镇用地的总体精度为93.1%,Kappa系数为0.86,优于利用其他特征的提取结果;基于随机森林算法对数据进行训练后输出的各变量的归一化变量重要性与特征均值的标准差结果存在相似性,利用随机森林算法的变量重要性估计与特征均值折线图都可以进行变量重要性评价。 相似文献
5.
围岩蚀变现象是热液矿床成矿作用发生的重要标志之一,使用遥感数据进行蚀变信息的提取能够降低找矿成本,提高找矿效率.多光谱遥感数据以覆盖范围广、获取容易、价格便宜等优点成为蚀变信息提取的主要数据之一.根据 LandsatＧ８OLI和 ASTER数据各自的波谱优势,把两者进行集成,得到 AO 数据;然后融合 AO 和 LandsatＧ８OLI全色波段得到融合后的 AOM数据.基于 AOM 数据,利用波段比值、相对吸收深度、混合调制滤波对研究区的矿化和围岩蚀变进行了提取.为了验证 AOM 数据在矿化蚀变信息提取中的优势,对比了数据集成和融合前后的蚀变信息提取结果.对比结果表明:①AOM 数据能够充分利用LandsatＧ８OLI和ASTER的波段信息,包含了比任何单个数据都多的蚀变信息;②AOM 数据能够提取出更多的信息,尤其是对一些细节信息提取效果更好,可应用于矿化信息提取研究. 相似文献
6.
农作物种植结构是农业生产活动对土地利用的表现形式。及时精确地获取农作物的空间分布信息对指导农业生产、合理分配资源以及解决粮食安全问题等具有重要意义。目前农作物信息提取研究大多局限于中低分辨率遥感影像的NDVI时间序列,影响了作物空间分布信息提取的准确性。随着Sentinel-2A卫星成功发射,为高分辨率NDVI时间序列的构建提供了可能。本文以黑龙江省北安市为研究区,基于覆盖完整生育期的Sentinel-2A多光谱数据,构建10 m分辨率的NDVI时间序列数据集,利用 Savitzky Golay (S-G) 滤波器对 Sentinel-2A NDVI时间序列数据进行平滑。基于典型时相的多光谱数据和NDVI时间序列构建面向对象决策树分类模型进行作物类型遥感识别。通过对样本的NDVI时间序列曲线分析,可以得出NDVI时间序列能够清晰地区分作物物候差异。此外,本文还利用面向对象分类和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）分类两种方法,对典型时相的多光谱数据进行了作物分类对比实验,并对结果进行了对比分析。研究结果表明：① 典型时相多光谱数据引入平滑重构后的NDVI时间序列能够更好地描述作物的物候特性,能够准确刻画研究区作物发育情况,有效区分各类作物;② 通过对比分类实验发现,典型时相多光谱数据引入NDVI时间序列特征,增强了不同作物之间的光谱差异,提高了作物分类精度,总体精度和kappa系数较典型时相多光谱数据进行分类的结果分别提高了7.7% 和0.055;③ 基于面向对象的决策树分类模型在作物分类的结果中精度最高,总体精度为96.2%,kappa系数为0.892。本研究的方法为其他大区域农作物的分类提供了重要参考和借鉴价值。 相似文献
7.
以 LandsatＧ８、ASTER和 WorldViewＧ３(WVＧ３)影像为数据源,在分析影像波谱特征的基础上,采用主成分分析法提取３种数据中的蚀变矿物信息,得到研究区蚀变矿物分布图.通过对比发现,不同数据的提取结果在空间位置上基本保持一致,说明３种影像在蚀变信息提取方面均具有一定准确性和可靠性.LandsatＧ８数据适合提取羟基、铁染等基团信息,而 ASTER 和 WVＧ３数据能进一步识别不同类型的含羟基蚀变矿物及碳酸盐蚀变矿物,并且由于 WVＧ３数据具有更高的空间分辨率和丰富的短波红外波段,蚀变信息提取精度明显优于 LandsatＧ８和 ASTER数据,在遥感地质领域具有较大的应用潜力. 相似文献
8.
及时、准确地获取农作物种植信息,对于农业生产管理和国家粮食安全有重要意义。目前越来越多的免费卫星数据可以用于作物分类及生理参数反演。Sentinel-2卫星于2015年6月发射,提供了13个光谱波段,具有较高的时间分辨率、空间分辨率和光谱分辨率,为不同作物特征区分以及大范围作物种植面积快速提取业务化运行的精度与效率提高带来了契机。随着Sentinel-2数据的免费下载,这就为大面积生产下一代区域或者国家尺度的高分辨率（10~30 m）农情遥感产品提供了可能。物候信息包含了作物随着季节不断变化的特征,利用如NDVI等时间序列植被指数找出不同作物的特征进而开展作物分类得到了广泛应用。本文以油菜为主要研究对象,以长江中下游地区的江汉平原为实验区,基于作物物候差异与面向对象决策树的方法,对Sentinel-2卫星影像用于油菜种植区提取的效果进行了评估与分析。首先利用作物不同生长时期各波段光谱信息以及归一化植被指数等信息的差异分析并找出油菜种植区提取的最佳时相,然后对影像进行多尺度分割,根据对象特征建立决策树逐一去除非植被、林地等干扰类型,进而提取出油菜种植区域。通过分析发现,基于Sentinel-2影像的图像分割可以有效生成不同作物类型的对象;油菜开花期的特征是其区分于其他作物的关键因素,利用该特征可以有效消除分类时其他地物类型对油菜的影响,提高作物分类信息提取的精度和效率。研究表明：在区分油菜的决策树分类特征信息中,贡献最大的是归一化植被指数（NDVI）,近红外波段（NIR）和亮度（Brightness）信息。用162个油菜验证样本点计算混淆矩阵,油菜种植面积提取的总体分类精度为98%以上,Kappa系数为0.95。说明结合物候信息利用Sentinel-2数据进行大范围作物种植面积提取具有巨大潜力,可以提高大范围油菜种植区域快速提取的精度和效率。 相似文献
9.
在城市规划、公共管理、防灾减灾和导航等领域,高精度的城市建筑物三维信息发挥着重要作用。传统的建筑物高度信息获取方法具有成本较高、精度较低、时效性差的缺点。随着亚米级的高空间分辨率遥感卫星的发展和普及,基于遥感卫星立体像对数据反演建筑物高度信息的方法受到广泛关注。基于Geo Eye-1卫星数据,本文提出了一种自动化程度较高的建筑物高度信息提取方法。首先,利用有理函数模型对Geo Eye-1立体像对数据进行几何校正,生成数字表面模型;然后,基于多窗口滤波方法,在无须辅助数据的情况下,利用数字表面模型生成数字高程模型,通过叠置分析提取建筑物的高度信息;最后,根据建筑物轮廓数据绘制研究区建筑的高度分布图。研究结果表明,该方法在多种地表类型上提取出建筑物的高度信息具有较高的精度,具有操作简单、处理速度快等特点。 相似文献
10.
西南山区地块破碎且复杂,种植类型多样,且该地区多云多雨,可利用遥感数据有限,利用单一的光谱特征或植被指数难以实现作物的有效识别。物候特征能够反映作物的生长周期规律,可用于复杂地区作物的精细监测。本研究以重庆市潼南区为例,基于多时相中分辨率的Sentinel-2和Landsat8遥感影像,对地块尺度的NDVI、EVI等6个植被指数进行时间序列构建并提取其物候特征,通过特征优选构建多维数据,利用随机森林分类模型对柠檬、油菜、水稻、玉米等作物进行识别。结合植被指数与物候特征进行作物分类,总体精度达94.52%,Kappa系数为0.90,柠檬、油菜、玉米、水稻的精度分别为89.88%、87.30%、84.98%和95.57%。研究表明,利用时序遥感数据的植被指数与物候特征能够有效进行地块尺度的作物识别,为复杂种植结构地区获取大范围作物分布制图提供参考。 相似文献
11.
12.
基于Google Earth Engine和NDVI时序差异指数的作物种植区提取 总被引：1，自引：0，他引：1
为提高农作物种植信息遥感监测的效率,扩展数据适用范围,本文提出了一种基于时间序列NDVI差异指数的作物种植区提取方法。随着海量遥感与云计算的发展,Google Earth Engine作为一个全球尺度地理空间分析云平台,弥补了单机计算耗时长的不足,为快速遥感分类带来了新机遇。基于Google Earth Engine平台,以河南省开封市杞县为研究区,以2019—2020年杞县地区多时相Sentinel-2影像为数据源,结合物候信息,根据不同作物在时间序列NDVI曲线上的差异构建NDVI时序差异指数,从而提取作物种植区,区分不同作物类型,并与其他方法进行了精度验证和对比。结果表明：① NDVI时序差异指数法以作物物候信息为基础,与GEE高性能的计算能力相结合,形成了作物种植信息快速提取框架,可以方便快捷地进行作物种植区提取,较本地处理具有明显优势;② 杞县冬小麦和大蒜种植区有明显的空间分异性,冬小麦种植区主要集中在研究区西北部以及南部的农村居民点周围,而杞县大蒜则由于产品流通需要,主要集中在研究区中部以及东北部,居民点较为密集,交通便利的城市周边;③ 与时间序列支持向量机法和最大似然法相比较, NDVI时序差异指数进行作物种植区提取的总体精度达到83.72%, Kappa系数为0.67,分别比最大似然法提高了10.02%和0.21,比支持向量机法提高了4.18%和0.09,表明该方法能更高效率,更高精度地提取作物种植信息,实现区域作物种植信息的高效准确监测。总体来看,该方法在一定程度上可拓展遥感数据在农业领域的应用范围,具有推广价值。 相似文献
13.
国土调查遥感40年进展与挑战 总被引：1，自引：0，他引：1
运用遥感技术进行土地资源调查,摸清其数量及分布状况,长期以来都是遥感领域研究的重要内容。本文首先回顾了过去40年来遥感技术在我国国土调查中的应用情况,然后围绕高分辨率影像的特征提取、大范围影像的样本获取、多时相/多传感器影像的迁移学习以及多源异构数据融合4个方面介绍了相关进展情况;接着归纳总结了现有遥感信息提取技术在国土调查中面临的4个挑战：① 高分辨率影像分类存在如何定义、选择、挖掘高级特征的问题;② 国土调查中的遥感数据集规模庞大,存在着类间不平衡和类内多样性,为这种复杂数据集获取足够、均衡、多样化的样本集是一个巨大挑战;③ 对于多传感器/多时相影像,如何低成本、及时地实现土地利用分类是值得考虑的问题;④ 从土地覆盖到土地利用存在语义鸿沟,如何合适地引入语义信息以弥合语义鸿沟需要被考虑。最后,本文对国土调查遥感技术的未来发展方向和应用点进行了展望。 相似文献
14.
全球及区域尺度的土地覆盖数据是陆地表层过程研究的重要基础。土地覆盖遥感制图是全球变化和区域可持续发展研究重要的支撑数据,制图精度评价对于数据生产者和数据用户都具有非常重要的意义。2011年在鄱阳湖地区的野外考察共采集包括定点验证、GPS以及解译标志3种类型的土地覆盖样点321个,本文利用剔除了时间差异影响后的287个土地覆盖样点,将样点的实际土地覆盖类型与遥感制图中相应位置的土地覆盖类型进行对比,并利用分层次评估法,即分别在土地覆盖一级类和二级类两个尺度上,采用正确得1分,错误得0分的计分方法,对2005年中国1:25万土地覆盖遥感制图在鄱阳湖地区的精度进行实地验证。结果表明:(1)在土地覆盖一级类型尺度上总体的制图精度为61.67%。其中,湿地/水体的制图精度为100%,农田的制图精度为98.4%,森林的制图精度为80.0%,聚落和草地的精度均低于20%。(2)在二级类型尺度上总体的制图精度为44.25%。其中,2个草地和3个森林及1个农田的二级类型的分类精度为0,旱地、城镇建设用地和农村聚落的分类精度也很低,分别为21.1%、29.0%和1.7%。实地调查发现,2005年左右的全国1:25万土地覆盖遥感制图基本上反映了鄱阳湖地区的土地覆盖状况。但是,对于一些具有过渡性质的土地覆盖类型,如森林和草地等,仅依靠遥感技术准确识别区分仍有一定的难度。 相似文献
15.
宁夏自治区具有土地、光能、引黄灌溉等优势,为宁夏特色农作物（硒砂瓜、枸杞、大枣）的生长提供了先天条件。快速准确地获取特色农作物的种植信息不仅是宁夏特色农作物监测、估产和灾害评估的重要依据,同时也是分析特色农作物结构分布变化和评价区域特色农业生产影响的重要凭证。近年来,随着航天技术和卫星传感器的不断发展,越来越多的学者将遥感技术运用到农作物种植信息的提取研究中。但是传统的遥感调查模型都是基于中低分辨遥感数据建立的,对于新的高分数据没有完备的信息提取模型。此外,基于GF-1遥感影像对类似宁夏特色农作物（硒砂瓜、枸杞、大枣）的信息提取研究相对较少,决策条件和分类模型的选择也难以满足高分农业的需求。基于此,本文利用国产GF-1 PMS遥感影像,在分析3类特色农作物光谱特征和纹理特征的基础上,建立了面向对象的支持向量机（SVM）分类模型,总体分类精度达到94.94%,Kappa系数为0.9174。同时将分类结果与传统的SVM分类结果相比较,研究发现面向对象的SVM模型的精度更高,效果最好,纹理信息的引入使光谱特征差异较小的枸杞和大枣更容易区分,有效降低了模型错分和漏分误差,改善了模型分类结果。研究结果为实现宁夏特色农作物的快速自动化提取提供了有效途径,也为开展农作物承保和受灾定损评估体系建设提供技术支撑。 相似文献
16.
复种指数是进行粮食估产、耕地集约利用评价、农业生态系统模拟等的关键参数,及时、准确地提取复种指数对于粮食安全、土地管理和生态环境安全具有重要意义。在传统的研究中,复种指数主要来源于地面统计数据。使用统计数据来计算复种指数虽然过程简单,但是计算结果存在信息滞后、无法体现统计单元内部的空间异质性、精度低等不足。遥感技术因具有大范围、高时效、低成本等优点而被用于耕地复种指数监测,已有学者对耕地复种指数的遥感监测开展了大量工作。本文以复种指数遥感提取的关键环节为主线,对1997—2020年国内外相关研究进行综述：首先,梳理了已有研究中的监测方法、高质量时间序列遥感数据获取方法及提取结果精度验证方法,并对不同方法的优缺点进行了总结;其次,对已有研究中存在的不足进行了探讨,并提出未来研究的侧重点：① 开展已有监测方法的对比和分析;② 加强地形复杂地区、小农尺度的监测力度;③ 提高遥感数据时空分辨率及处理效率;④ 对提取结果进行多尺度验证。 相似文献
17.
国产高分卫星6号（简称GF6）具有高分辨率、宽覆盖、高质量和高效成像等特点,可为农业资源遥感监测提供可靠的数据支撑。本研究以GF6卫星影像为主要数据源,综合利用遥感技术理论和方法开展对夏津县棉花种植面积的提取研究,利用同时相的哨兵2号（简称Sentinel2）影像解译结果进行对比分析。研究结果表明：基于GF6卫星的夏津县棉花种植面积提取方案高效、准确,提取精度明显优于Sentinel2卫星,进一步证明了新增了红边波段的GF6卫星能够显著增强作物的识别能力,其在大规模作物种植信息提取方面具有广阔的应用潜力。 相似文献
18.
中国海岸带土地利用遥感制图及精度评价 总被引：1，自引：0，他引：1
土地利用遥感制图结果是支撑全球气候变化和区域可持续发展等领域科学研究不可或缺的重要基础数据,而制图精度方面的评价信息则决定土地利用遥感制图结果的完整性、可靠性、可用性、可控性和可传播性。本文概述2000、2005、2010和2015年多时相中国海岸带土地利用遥感制图的数据源和技术方法,针对2010年和2015年制图结果,基于Google Earth高分影像通过目视判读获得精度评价所需的参考数据,进而建立混淆矩阵并评估制图的精度。结果表明：① 2010和2015年中国海岸带土地利用遥感制图结果的总体精度分别为95.15%和93.98%,Kappa系数分别为0.9357和0.9229,表明2个时相遥感制图结果的精度总体较好;② 中国海岸带土地利用遥感制图结果的精度水平存在较为显著的区域差异,2010年时相江苏沿海区域的精度最高,2015年时相津冀沿海区域、上海市、海南省和台湾省的精度均比较高,2个时相均以福建省沿海区域的精度最低;③ 中国海岸带土地利用遥感制图结果的精度水平存在显著的类型差异,总体上,耕地、林地、草地和滨海湿地的分类精度较高,而建设用地、内陆水体和人工咸水湿地的分类精度则相对较低,未利用土地则是错分最严重的类型;④ 耕地与林地之间、建设用地与草地之间相互误分比较显著,内陆水体容易被错分为耕地、林地和建设用地,人工咸水湿地容易被误分为耕地和建设用地,未利用土地容易被误分为耕地,这些都是未来时期数据持续更新过程中应该重视的问题。本文有望为海岸带土地利用变化遥感监测和科学研究提供必要的支持。 相似文献
19.
基于遥感和景观分类的北京市裸露农田分析和治理对策 总被引：1，自引：0，他引：1
基于遥感影像的决策树分类,结合土地利用图,将北京市农业地表覆盖划分为春玉米、冬小麦、果园、林木苗圃、牧草地、设施农业和畜禽饲养地。考虑海拔、坡度和土壤质地三个因子将北京市分成10个景观区,在景观分区和不同农业用地基础上划分出39类农业景观单元。利用基于遥感影像计算的归一化差异植被指数,结合实地调查验证,分类出北京市冬春季裸露农田。结合景观分类,分析了不同景观单元冬春季地表裸露情况。结果表明:2007—2008年冬春季裸露农田共8.05×104 hm2,主要分布在延庆盆地、密云水库北岸和城区边缘的近郊农业区;海拔和土地利用方式对裸露情况影响较大,其中山区春玉米和平原果园裸露情况绝对面积较大,分别占到总裸露农田面积的40%和17%,牧草地、林木苗圃与设施农业地裸露程度较高。基于不同景观单元裸露程度,结合绿肥种植、保护性耕作、生草覆盖等裸露农田治理方法,探讨了北京市农业产业和景观一体化建设策略。 相似文献