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1.
为准确提取水稻面积,以东北为研究区域,采用多时相16d合成MODIS增强型植被指数数据和8d合成MODIS地表反射率数据提取水稻种植分布。选取水稻代表样点利用IDL编程提取物候曲线,利用归一化植被指数(NDVI)将水稻与其他明显地类区分,然后建立水稻增强型植被指数(EVI)、地表水体指数(LSWI)之间的相关关系,结合最新2015年土地利用数据提取东北三省2015年水稻种植面积。同时运用运筹学理论建立省级尺度水稻判别条件最优化模型,分析其在空间分布上的差异性和相关性,并将结果与统计年鉴进行对比分析,分析表明MODIS数据适合大区域省级范围水稻面积的提取,精度可达90%以上。由此得出,MODIS数据在省级尺度提取水稻种植面积上有着较大的优势。 相似文献
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基于时间序列影像数据的提取方法可实现快速监测大面积农作物的种植分布和面积估算.以湖南省为研究区,利用2017年500 m空间分辨率的MODIS NDVI时序数据,结合湖南省耕地分布数据和实地样点数据得到油菜物候标准曲线,采用最小二乘法与阈值法提取得到湖南省油菜种植分布.结果显示,遥感提取得到的湖南省油菜种植面积主要分布在湘北洞庭湖平原、湘中衡阳市、湘南岳阳市,油菜种植面积3.87×106 hm2,通过与2016年湖南省县域统计油菜种植面积数据进行比较,油菜空间格局分布大体一致,相关性系数为0.81,R2为0.66.采用油菜关键物候期的MODIS时序遥感影像,能有效地监测油菜空间分布和估算种植面积,这为油菜种植管理提供基础数据支撑. 相似文献
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基于MODIS数据的湖北省油菜种植分布信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
MODIS归一化差值植被指数(MODIS-normalized difference vegetation index,MODIS-NDVI)时间序列产品能够连续反映植被的覆盖情况,是农作物遥感测量的重要数据源。为研究基于MODIS数据的油菜种植分布信息提取技术,选取湖北省为研究区,利用2008—2013年75个时相的MODIS-NDVI时序数据,结合农作物物候和地面调查样本等辅助资料,通过建立油菜种植面积提取模型,采用多次阈值比较方法提取了2009—2013年湖北省油菜种植分布信息,与统计数据比较,总体提取精度为85%左右。最后利用环境小卫星HJ-1A CCD数据进行精度验证,证明了MODIS-NDVI时序数据及本文方法在油菜种植面积提取中的可靠性,对掌握油菜种植面积和产量信息、加强农业生产管理、调整农业结构及辅助政府有关部门制定科学合理的农业政策具有重要意义。 相似文献
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基于中尺度光谱和时序物候特征提取南方丘陵山区茶园 总被引：2，自引：0，他引：2
南方丘陵山区茶园空间分布的提取对于南方经济发展和生态环境保护有重要意义。为此提出一种基于中尺度光谱和时序物候特征的茶园提取方法。利用MODIS增强植被指数(enhanced vegetation index,EVI)和归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)数据产品选择Landsat影像的最适时间窗口,使用面向对象方法和决策树分类模型提取初步分类结果,使用MODIS-EVI植被时序数据提取不同植被物候参数,完成茶园分布范围提取。以福建省漳州市和安溪县为研究区进行茶园提取,经检验,总体分类精度达到85. 71%,Kappa系数达到0. 83,其中茶园的生产者精度为83. 72%,用户精度为90. 00%;提取结果与漳州市和安溪县茶园种植面积的公开统计数据接近。结果表明,该方法可获得较高的茶园提取精度。提取结果可以为南方经济发展和政府有关部门对茶园的调控提供一定参考和指导。 相似文献
5.
应用面向对象的决策树模型提取橡胶林信息 总被引：4，自引：0，他引：4
橡胶林的无序和不合理种植引发了一系列的生态问题,快速监测橡胶林空间分布及动态变化,对橡胶的合理种植、区域生态环境保护以及有关部门的规划决策有重要的指导意义。以MODIS归一化植被指数NDVI时间序列数据和多时相的Landsat TM数据为基础分析橡胶林的季相和光谱特征,确定橡胶识别的关键时期和特征参数,构建面向对象的决策树分类模型,开展橡胶信息提取研究。结果表明,多时相的遥感数据可反映橡胶的季相特征,以TM数据为基础计算得到的陆表水分指数LSWI和归一化植被指数NDVI可作为橡胶识别的光谱特征参数,橡胶休眠期是利用遥感方法进行橡胶提取的最佳时期。相比于单时相数据,利用包含橡胶关键物候期的多时相遥感数据能得到更高的橡胶林提取精度。 相似文献
6.
基于2015年多时相MODIS数据,以黑龙江省主要农作物(大豆、玉米和水稻)为研究对象,利用黑龙江省主要作物的物候期特征、NDVI特征曲线信息和NDWI反映的耕地类型,采用决策树构建不同种类农作物的遥感提取模型,以提取大尺度农作物的空间分布格局信息。结果表明,构建的遥感提取模型有效地提取了主要农作物的空间分布信息,以东北实地调查数据为评价标准,玉米、水稻、大豆的分类精度分别为83.90%、84.71%和78.26%;以统计数据为评价标准,玉米、水稻、大豆的分类精度分别为84.463%、88.094%和81.485%。 相似文献
7.
植被土壤水分状态的微小变化能引起短波红外光谱反射率的巨大变化。利用MODIS第6波段和第7波段构建短波红外光谱特征空间,依据不同土地利用类型分析不同地物在光谱特征空间中的分布规律,提出MODIS短波红外水分胁迫指数MSIWSI。利用实测20 cm土壤相对湿度验证MSIWSI、EVI以及MPDI与实测数据相关性关系并对比分析不同指数敏感性,利用不同物候期春小麦土壤墒情分析MSIWSI指数适用性。研究结果表明:与其他指数相比,MSIWSI模型与实测土壤湿度的相关性更高;MSIWSI能够反映不同物候期春小麦土壤水分变化趋势,相关性都达到极显著性水平。 相似文献
8.
基于典型物候特征的MODIS-EVI时间序列数据
农作物种植面积提取方法
—小区域冬小麦实验研究 总被引：11，自引：1，他引：10
利用MODIS植被指数时间序列这一特性,以北京市通州及周边为实验区,冬小麦种植面积为研究对象,提出
了农作物种植面积指数模型(Pan-CPI模型)的概念,并构造了冬小麦特征物候期植被指数与种植面积的定量函数关系,
通过样区TM影像求解关键参数,对研究区冬小麦种植面积测量方法进行了试验研究。研究结果表明：(1)Pan-CPI模
型能够很好地反映特定目标农作物种植面积状况,为基于植被指数时间序列影像识别农作物种植面积提供了新方法;
(2)精度分析结果表明：Pan-CPI模型具有很高的稳定性,且不受样本变化的影响,只要达到满足模型计算的样本量(如：
5%),多次测量结果间具有很好的一致性。选取MODIS 6×6像元大小的窗口时,TM样本的复相关系数(R2)稳定在0.85
左右,与TM结果比较,窗口相对精度稳定在95%左右,区域精度稳定在92%以上,经调整的区域精度高达96%以上;
(3)对于种植结构复杂、目标作物种植破碎的地区,Pan-CPI模型可以充分利用MODIS植被指数时间序列的优势,有效改
善TM单时相和多时相提取信息因时相缺失无法表征作物变化的不足。 相似文献
9.
融合时间序列环境卫星数据与物候特征的水稻种植区提取 总被引：3，自引：0，他引：3
获取高精度的区域水稻种植面积对于农业规划、配置与决策具有重要意义。区域尺度的水稻面积获取依赖于高时空分辨率影像,但受卫星回访周期和气候影响,难以获取足够时间序列的高时空分辨率影像,从而影响水稻种植面积遥感提取的精度。为此,提出适应于中国南方多雨云天气地区,基于国产环境卫星(HJ-1A/1B)与MODIS融合数据的水稻种植面积提取的新方法。以洞庭湖区为实验区,利用STARFM模型融合环境卫星NDVI数据与MODIS13Q1数据,获取时间序列的环境卫星NDVI数据,利用水稻关键期的NDVI数据结合物候特征参数对水稻种植区域进行提取。结果表明,该方法能有效提取区域水稻种植的面积,水稻种植面积提取的总体精度与Kappa系数分别达到91.71%与0.9024,分类结果明显优于仅采用多光谱影像或NDVI数据。该研究为中国南方多雨云天气地区水稻种植面积提取提供了有效的方法。 相似文献
10.
以洞庭湖区典型的产量大县——南县为研究区,针对Landsat回访周期较长及长江中下游阴雨天气较多的特点,利用STARFM模型融合高时间分辨率的MODIS数据与中等空间分辨率的Landsat TM数据,获取融合时间特征的Landsat TM时序数据,基于作物物候特征提取水稻的种植面积,并与单时相Landsat TM影像分类结果进行对比分析。结果表明,基于时序Landsat NDVI数据的水稻作物分类精度较之单时相Landsat TM影像分类结果有较大的提高。 相似文献
11.
基于MODIS时序数据的湖南省水稻种植面积提取及时空变化分析 总被引：2，自引：0，他引：2
《国土资源遥感》2020,(2)
准确且及时获取大范围的水稻种植空间分布及其动态变化信息对科学指导水稻生产、合理分配水资源以及监测大气环境变化等具有重要意义。以湖南省为研究区,在提取MODIS陆地水分指数(land surface water content index,LSWI)和增强植被指数(enhanced vegetation index,EVI)时间序列数据集并对其进行去噪处理的基础上,根据水稻的LSWI和EVI时序变化特征建立了水稻种植面积决策树提取模型,并对模型精度进行了评价;基于该模型提取了湖南省2000—2016年间水稻种植面积信息,分析了其时空变化特征。研究结果表明,构建的研究区水稻种植面积提取模型总体分类精度为90. 2%,Kappa系数为0. 74;与统计报表数据相比,平均相对误差为13. 6%,可适用于大范围长时间序列水稻种植面积的高效提取。湖南省年均水稻种植总面积为344. 12万hm~2,其中单季稻面积为102. 41万hm~2,主要分布在洞庭湖平原;双季稻面积为241. 71万hm~2,主要分布在湘中偏北部地区(主要为岳阳、益阳、常德、长沙、株洲、湘潭、娄底等市县)。近17 a间,湖南省水稻种植面积变化情况可分为3个阶段,分别为在2000—2004年间减少了73. 2万hm~2,在2005—2010年间呈相对稳定小幅度回升状态,在2011—2016年间增加了29. 55万hm~2,但总体上呈减少趋势,共减少了58. 22万hm~2。 相似文献
12.
利用HJ-1A/B卫星CCD数据,提取2013—2015年三年江汉平原农田的归一化植被指数NDVI,构建时间序列曲线,利用小波变换对HJ-1A/B卫星所得的NDVI数据进行平滑降噪处理,结合地面调研资料,提取江汉平原农作物的物候信息。研究结果表明,HJ-1A/B卫星可用于农田物候监测,对于小区域的农田作物长势监测具有独特的优势。 相似文献
13.
科学准确地监测红树林是保护海陆过渡性生态系统的基础和前提,但红树林分布于潮间带,难以进行大规模人工监测。遥感技术能够对红树林进行长时间、大面积监测,但已有研究尚存不足。一方面,红树林分布于热带、亚热带区域,受到天气条件限制难以获得长时间覆盖的有效光学遥感数据;另一方面,红树林极易与其他陆生植被混淆,仅利用多波段数据的光谱信息难以精确识别。本文以恒河三角洲孙德尔本斯地区为例,基于谷歌地球引擎GEE（Google Earth Engine）获取2016年全年的Landsat 8 OLI和Sentinel-2 MSI数据,利用物候信息进行红树林提取研究。首先,基于最小二乘回归构建两个传感器在相同指数之间的关系,重建时间序列数据,之后根据可分性判据选取增强型植被指数EVI（Enhanced Vegetation Index）和陆地表面水分指数LSWI（Land Surface Water Index）。其次,对两个指数的时间序列数据进行Savitzky-Golay滤波处理,并分别提取生长期始期等13种物候信息。最后,将两个指数的物候信息进行特征级联,采用随机森林RF（Random Forest）方法进行分类,提取研究区红树林范围。实验结果表明：Landsat 8 OLI和Sentinel-2 MSI数据融合可有效提升时间序列质量,与基于单一传感器数据的分类结果相比,总体精度提高1.58%;物候信息可以显著增强红树林与其他植被的可分性,与直接使用时间序列数据的分类结果相比,总体精度提高1.92%;同时考虑EVI和LSWI指数可极大地提升分类效果,与采用单一指数相比,总体精度分别提高14.11%和9.69%。因此,本文通过数据融合、物候信息提取和指数特征级联可以更好地提取红树林,总体精度达到91.02%,Kappa系数为0.892。研究验证了物候信息在红树林遥感监测中的应用潜力,提出的方法对科学准确地监测全球或区域红树林具有一定参考价值。 相似文献
14.
基于波段选择的MODIS全国土地覆盖分类 总被引：1，自引：0，他引：1
以MODIS多光谱和多时相数据为输入参数进行了全国土地覆盖分类研究。从试验区2007年MODIS 8 d数据的合成影像(MOD 09)中提取EVI、NDWI和NDSI 3个指数,并将其作为特征波段与原有的7波段(B1～B7)形成10波段影像。以统计分类J-M距离平均值和SVM分类总精度为标准评价不同波段对土地覆盖分类的贡献。在全国范围内,选择贡献最大的EVI、B7和B4这3个波段的月合成值,并分别对其作PCA变换,选取各PCA变换后的前3个波段进行分类运算。研究结果表明,在没有其他辅助信息的境况下,基于MODIS贡献最大的前3个波段结合多时相信息能够在中分辨率区域土地覆盖分类中取得较好的分类结果,其精度为78.04%。 相似文献
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应用时间序列EVI的MERSI多光谱混合像元分解 总被引：1，自引：0，他引：1
针对风云3数据的特点,本文将EVI生长曲线引入多光谱混合像元的分解。首先,利用Landsat8 OLI影像,采用支持向量机的分类方法,提取研究区域的耕地信息,利用该信息对风云MERSI数据进行掩膜处理,获得研究区域的耕地影像。接着,利用MERSI时序影像,计算像元EVI值,通过SG滤波,构建农作物(端元)和混合像元的EVI生长曲线。通过实地调查,获取研究区的农作物端元,尤其对主要的农作物玉米,在空间上均匀选取了14个端元。然后,采用传统的方法,将14种玉米端元生长曲线分别与其它端元组合,进行混合像元分解。发现分解的效果差异很大,提取的玉米种植面积从191.90 km2到574.83 km2不等。为提高分解精度,借用光谱匹配(光谱夹角最小)的方法(用生长曲线代替光谱曲线)自适应选择与混合像元EVI曲线最相似的玉米端元作为组合端元,进行混合像元分解。结果得到玉米的种植面积为589.95 km2,比传统方法的最好(相对)精度提高了2%。 相似文献
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泰国水稻种植面积月变化的遥感监测 总被引：14，自引：0，他引：14
介绍了光学和微波遥感影像相结合进行泰国水稻种植面积监测方法。泰国雨季雨量充足 ,气温适合 ,同一时间耕地上水稻的物候多样 ,每月水稻种植面积都发生变化。利用旱季的TM影像 ,获得耕地信息。同时利用TM影像覆盖的雷达区域进行非耕地去除 ,进行非监督分类 ,提取反映水稻种植不同生长期的雷达影像后向反射系数特征 ,建立各种类型的分类模型 ,采用监督分类的方法对全景雷达数据进行水稻种植情况调查 ,并分别予以识别和统计 ,反映研究区水稻月种植情况。分类结果通过类别检验和面积量算检验进行精度评价和分析。 相似文献
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多时相MODIS影像水田信息提取研究 总被引：5，自引：0，他引：5
水稻种植及其分布信息是土地覆被变化、作物估产、甲烷排放、粮食安全和水资源管理分析的重要数据源。基于遥感的水田利用监测中,通常采用时序NDVI植被指数法和影像分类法分别进行AVHRR和TM影像的水田信息获取。针对8天合成MODIS陆地表面反射比数据的特点和水稻生长特征,选取水稻种植前的休耕期、秧苗移植期、秧苗生长期和成熟期等多时相MODIS地表反射率影像数据,通过归一化植被指数、增强植被指数及利用对土壤湿度和植被水分含量较敏感的短波红外波段计算得到的陆表水指数进行水田信息获取。将提取结果与基于ETM＋影像的国土资源调查水田数据,通过网格化计算处理并进行对比分析,结果表明,利用MODIS影像的8天合成地表反射率数据,进行区域甚至全国的水田利用监测是可行的。 相似文献
20.
为有效了解柑橘种植结构及科学估产,制定合理政策,故快速大面积准确获取柑橘果园面积至关重要.该文针对南方丘陵、山区柑橘的种植特点,利用多时相高空间分辨率GF-1 WFV遥感数据,结合柑橘生长过程中的物候特征,分析比较柑橘与其他地物类在光谱特征、植被指数及纹理特征的变化差异,构建了融合柑橘物候和林地纹理特征的模糊分类与最邻近分类相结合的提取方法,并以江西省寻乌县为例,利用该方法提取了江西寻乌县的柑橘种植面积.结果 表明,GF-1WFV数据是复杂地形下提取柑橘作物的潜力数据源,该提取思路可为大范围内不同地区了解柑橘种植情况,进行柑橘长势监测和产量估测提供技术参考. 相似文献