省级多源正射影像匀光匀色技术方法探讨

针对相邻幅影像间普遍存在的色彩和亮度差异较大的问题,提出了一种多源正射影像匀光匀色快速处理方法。该方法在比较了几种常见的匀光匀色算法的基础上,采用基于快试图为空间参照进行分级匀色的策略,并发展了针对亮度、对比度调整的匀光算法和针对色调调整的匀色算法。在此基础上,开发了影像快速匀色工具软件。最后,运用该方法对江西省2010年多源正射影像数据进行匀光匀色处理,并对匀光匀色的整体效果和3种处理情况进行了对比分析。     

数字正射影像图制作流程及工艺

研究目的：介绍不同遥感数据DOM制作流程及其关键技术，探讨实际作业中应注意的问题及解决方法，提高正射影像图精度及生产效率。研究方法：实验法与比较分析法。研究结果：（1）从正射纠正、融合、镶嵌、色彩调整等方面对比分析，提出了较好的影像处理方法；（2）对于纠正误差，可采用局部纠正和影像替换方法解决。研究结论：整体纠正、Pansharp 变换法、Photoshop工具色彩调整等可以有效提高成果质量，消除误差。     

中巴资源卫星数据(CBERS-02)在土地调查中的应用

研究目的:以CBERS-02 CCD数据作为土地利用遥感调查信息源开展应用研究。研究方法:对数据质量进行综合分析、方法比较和实证研究。研究结果:(1)通过对CBERS-02 CCD数据经绝对辐射校正和大气订正,图像质量得到较好地改善,各波段能量相对趋于均衡并能客观反映土地覆被真实状况。(2)通过开展标准分幅正射影像图制作及精度评价,显示CCD图像能够满足1∶5万和1∶10万基本比例尺数字影像图制图要求。(3)通过对中巴数据的图像处理、影像分类与信息自动提取方法研究,分类结果均达到了较好的精度要求。研究结论:随着CBERS-02数据质量不断改善,在宏观尺度上,中巴卫星遥感数据在用于土地调查及提高土地管理方面,将会发挥重要作用。     

蕲春县地表水体的卫星遥感勘察

地表水体是重要的生态资源,承担着水源供给和调节生态环境的重要任务,为快速准确的勘察蕲春县地表水体基本情况,本文以Landsat 8卫星的OLI影像为基本数据,经过对其预处理后获得蕲春县卫星影像,采用波段计算方法,提取了蕲春县地表水体信息,经相关统计,获得了蕲春县境内地表水体面积为86.17平方公里,占该县全域面积的3.59%。     

“高分一号”卫星数据在冬小麦种植结构调整实施效果评估中的应用——以河北省冀州市为例

[目的]在农业部"控制农业用水总量"的明确要求下,河北省试点实施了冬小麦种植结构调整,减少冬小麦种植面积。为快速监测与评估结构调整政策的实施效果,解决大尺度冬小麦种植结构变化监测中精度与成本相互制约的问题。[方法]该研究以河北省冀州市为例,利用国产高分一号卫星(以下简称"GF-1")2m全色、8m和16m多光谱卫星数据,对全市冬小麦种植面积及种植结构变化情况进行监测,并结合高分辨率卫星数据(0.5m分辨率Pleiades数据)计算关于GF-1数据监测结果的修正系数,从而提高监测精度。[结果]研究认为,与2m/8m分辨率的GF-1融合数据相比,系数修正后的16m分辨率GF-1数据在冬小麦种植结构监测与评价业务化运行工作中更具优势。基于16m GF-1数据的监测结果显示,2015年冀州市冬小麦种植结构与2014年相比变化明显,种植面积总体呈增长趋势。[结论]种植结构空间变化具有异质性,其中,冀州市北部冬小麦种植面积保持基本稳定,中部地区呈集中减少趋势,南部地区呈集中增加趋势。冬小麦种植结构变化的主要原因是受到棉花种植面积减少,以及种植习惯、种植模式变化等因素的影响。     

中国将采用卫星遥感技术监督开发区的用地情况

中国将采用卫星遥感技术重点监督国家级各类开发区,监测开发区规划执行情况以及扩展情况、土地利用结构、房地产开发以及闲置用地情况。从国土资源全国厅局长会议上了解到,近期将结合土地市场治理整顿,清理开发区等有关工作,开展全国国家级开发区遥感监测,制作1∶5000遥感正射影像图,监测国家级开发区规划执行情况以及扩展情况、土地利用结构、房地产开发以及闲置用地情况,并结合开发区社会经济发展信息,全面分析开发区建设用地管理状况。(摘自中国房地产信息网)中国将采用卫星遥感技术监督开发区的用地情况     

国外矿产勘查技术及应用

自 2 0世纪 90年代以来 ,西方一些国家勘查技术在遥感、物探、化探、深部钻探以及信息技术和计算机处理技术等各方面都有了较大的发展 ,并出现了一些新型技术和高科技手段 ,为矿产资源勘查的深入开展提供了强有力的技术支持。一、遥感近年来 ,卫星遥感技术迅速发展 ,形成了陆地卫星、SPOT卫星和雷达卫星等适合于不同目的的卫星遥感系统。陆地卫星专题成像仪 (TM)卫星于 1 982年升空 ,在矿产勘查中用于提供底图、鉴别蚀变带、增强区域构造显示、帮助进行传统地质填图、并通过更有效的野外工作从总体上降低勘查成本。其像幅覆盖面积为 1 85…     

利用SPOT-5遥感数据更新县级土地利用数据库的方法

以偃师市为例,用SPOT-5正射影像图套合对比变更后的土地利用数据库,辅以专家知识,人机交互提取变化信息,通过外业调查核实变化信息,把外业成果图扫描矢量化,重建拓扑关系,用以更新县级土地利用数据库。     

遥测与地理信息系统于台湾土地利用管理之应用

台湾地区地狭人稠,如何有效运用与管理土地资源,以达到永续利用的目的,实为当务之急。而在各种土地利用监测工具及技术中,以卫星影像遥测技术结合地理信息系统,最适合作为全面性及实时性土地利用监测的工具。这项研究以山坡地为例,利用遥测影像与地理信息系统对台湾地区的土地利用变迁调查进行研究,并藉由实地的野外调查来验证执行的成果。研究中以台湾水土保持主管部门在桃园县的实际查报资料,来验证利用卫星影像侦测变异的可信度,并针对下列三种情形进行分析:卫星影像可侦测到变异而实际也有变异、卫星影像无法侦测到变异而实际有变异、卫星影像侦测到变异而实际无变异。结果说明,遥测技术与地理信息系统可有效的用来作坡地监测与管理工作。     

基于ALOS影像的喀斯特山区草地类型提取研究

该文采用日本ALOS卫星AVNIR多光谱影像,选取山地丘陵草丛、山地丘陵灌木草丛、山地丘陵 疏林草丛3类为研究对象,运用决策树和ArcGIS空间分析方法,提取的草地类型总体精度为84.03%, Kappa系数为0.755 6,草地类型信息的获取为喀斯特山区草地资源监测、估产、生态畜牧业发展与规划等 研究和政府决策提供参考。     

高分辨率遥感数据在城市绿化调查中的应用

高分辨率卫星遥感技术与传统航空遥感技术比较,具有获取数据周期短,工作量小,投入资金少的特点,作者以岳阳市岳阳楼区为试验区,运用其优势对城市园林的绿化进行了调查。首先,对该区的高分辨率遥感数据进行最佳波段选择(OIF值计算)、几何变换、地理坐标校正、线性拉伸、边缘增强、融合等处理,然后经过绿地目标信息特征分析,建立绿地解译标志,在时间、资金、人力投入较少的情况下,成功的完成了预期的目标,为遥感技术在城市园林绿化调查中的应用开拓了新领域。     

模型模拟华北地区气候变化对冬小麦产量的影响

该文利用IPCC AR4模式资料和基于多年观测资料生成的格点数据,建立降水、最高/最低气温的统计降尺度关系,获取华北地区高分辨率未来气候情景空间分布;利用作物模型模拟IPCC-B1情景下冬小麦生长期和产量变化。结果表明:最高/最低气温模拟结果与观测值比较,相关系数(R2)大于0.70;降水模拟结果与观测值比较,相关系数最小为0.63;IPCC-B1情景下,华北地区冬小麦生长期总体上变短,产量下降。     

灌溉耕地空间分布制图研究进展

[目的]灌溉耕地空间分布是管理水资源、指导农业生产和监控环境变化的基础数据,遥感是获取灌溉耕地空间分布的重要手段。科学总结有关区域灌溉耕地空间分布制图的研究进展,可为遥感在该领域的应用研究提供参考。[方法]文章全面收集近年来国内外利用遥感提取灌溉耕地的文献资料,系统分析了灌溉耕地制图的特征选择和主要技术方法,并展望了未来的发展方向。[结果]从分类特征的角度看,气候、生产方式和设施等农业相关地域条件是灌溉耕地制图的必要参考;灌溉引起的水分或植被生长状况差异是主要依据;引入参量的时序变化特征或新的特征参量是对单一影像信息不完善的有效补充。从分类方法的角度看,不同分类方法多局限于局地或区域尺度,规则普适性不高,真值数据收集困难,难以适应大尺度下多样的地域条件,导致无法高效及时地生产更新相应规模且合适分辨率的产品,大区域灌溉制图的主要方式仍依赖空间分配模型。[结论]未来发展而言,自动分类技术和遥感影像资源的丰富已为高效生产灌溉分布地图提供了基础条件,整合数据资源、挖掘特征参量和优化分类方法等3个方面应是未来的主要发展方向。     

利用高空间分辨率遥感数据的农作物种植结构提取

农作物种植结构是掌握粮食种植面积和产量的重要前提,也是进行作物结构调整与优化的依据。该研究以黑龙江肇东市为研究区域,以高空间分辨率RapidEye影像为遥感数据, 基于最大似然监督分类方法提取了肇东市2011年农作物种植结构空间分布,利用地面样方调查数据进行了线状及细小地物扣除系数计算,实现遥感提取的农作物种植面积的精细提取,然后从面积数量和空间位置两个方面对遥感提取的农作物种植结构进行了精度评价。研究结果表明,利用RapidEye数据提取的农作物种植面积数据总体精度为97.00%,位置精度为96.15%,高空间分辨率数据在农作物种植结构遥感提取中具有重要潜力,线状及细小地物扣除系数可以有效减小线状及细小地物对高分提取的农作物种植结构的精度。     

基于无人机遥感可见光影像的农作物分类

[目的]无人机遥感具有高空间、高时间分辨率的优点,并可同时获得光谱和空间信息,因此在农作物分类中备受研究者的青睐。与侧重于从高分辨率RGB图像中提取纹理特征的分类方法不同,文章重点研究如何利用作物在光谱和空间维度上的联合特征尤其是作物高程特征,以实现农作物精细分类。[方法]首先,我们进行研究区域选择和地面实际情况调查,用无人机遥感系统进行可见光影像采集;其次,确定研究区域内农作物分类类别,分别对可见光遥感影像进行可见光植被指数计算及纹理滤波;针对数字表面模型(DSM)数据特点,对两期DSM数据进行差值处理,获得差异数字表面模型数据(DDSM),提取作物高度信息,并根据农作物冠层特性对差异数字表面模型进行滤波处理;最后,进行特征优选及组合,使用SVM方法进行农作物分类。[结果]确定最优分类特征为RGB、红波段对比度、绿波段二阶矩、蓝波段方差、DDSM、DDSM方差、DDSM对比度,分类精度由71.86%提高到92.30%,验证了由DSM影像提取的空间特征可以提高农作物分类精度。[结论]该研究探索了一种基于可见光及空间联合特征的农作物精细分类方法,方法简单可行,设备成本低,在基于无人机低空遥感的样方调查领域中有较大的应用前景。     

遥感技术农业资源台账建设应用潜力分析

目的 为了系统地分析遥感技术在农业资源台账建设中的应用潜力。方法 文章通过文献研究,阐述了农业资源台账的研究现状,分析了农业资源遥感监测数据源与监测技术的发展趋势,研判了当前遥感技术在农业资源台账建设中的应用潜力。结果 （1）农业资源台账的建设内容主要包括农业资源清单、农业资源评价两个方面,具有空间与时间两种属性。（2）农业遥感数据源向着高空间分辨率、高时间分辨率、高光谱分辨率的方向发展,其监测技术向着多源遥感数据融合应用、智能分类、多维海量数据高效计算的方向发展。（3）遥感技术可对农业资源清单中的主要农业自然资源和社会经济资源的信息进行获取,对农业资源组分评价与农业生态系统整体评价也有很大潜力。结论 总的来看,农业资源台账建设内容不断丰富,遥感技术在农业资源台账建设中的应用能力显著提升,其应用潜力仍有很大的上升空间,对高效开展农业资源台账建设具有积极作用。     

Bringing automated,remote‐sensed,machine learning methods to monitoring crop landscapes at scale

This article provides an overview of how recent advances in machine learning and the availability of data from earth observing satellites can dramatically improve our ability to automatically map croplands over long periods and over large regions. It discusses three applications in the domain of crop monitoring where machine learning (ML) approaches are beginning to show great promise. For each application, it highlights machine learning challenges, proposed approaches, and recent results. The article concludes with discussion of major challenges that need to be addressed before ML approaches will reach their full potential for this problem of great societal relevance.     

Global food demand,productivity growth,and the scarcity of land and water resources: a spatially explicit mathematical programming approach

In the coming decades, an increasing competition for global land and water resources can be expected, due to rising demand for food and bio‐energy production, biodiversity conservation, and changing production conditions due to climate change. The potential of technological change in agriculture to adapt to these trends is subject to considerable uncertainty. In order to simulate these combined effects in a spatially explicit way, we present a model of agricultural production and its impact on the environment (MAgPIE). MAgPIE is a mathematical programming model covering the most important agricultural crop and livestock production types in 10 economic regions worldwide at a spatial resolution of three by three degrees, i.e., approximately 300 by 300 km at the equator. It takes regional economic conditions as well as spatially explicit data on potential crop yields and land and water constraints into account and derives specific land‐use patterns for each grid cell. Shadow prices for binding constraints can be used to valuate resources for which in many places no markets exist, especially irrigation water. In this article, we describe the model structure and validation. We apply the model to possible future scenarios up to 2055 and derive required rates of technological change (i.e., yield increase) in agricultural production in order to meet future food demand.     

基于遥感技术的耕地复种指数研究进展

复种是我国重要的农作制度之一,对于提高我国耕地综合生产能力和确保国家粮食安全具有重要作用。该文在介绍复种指数基本概念和研究方法的基础上,对基于遥感技术的耕地复种指数研究进展进行了评述,尤其对时序植被指数平滑方法和复种指数的判别方法等两个关键技术进行了详细阐述。该文提出了遥感技术和地面观测的结合将是未来耕地复种指数遥感监测的发展趋势之一。如何进行遥感数据平滑最优化处理,以及获取高时空分辨率遥感数据及规范准确的地面观测数据将是需要重点解决的关键问题。     

China's changing diet and its impacts on greenhouse gas emissions: an index decomposition analysis

With increasing awareness of agriculture's contribution to global greenhouse gases (GHGs) and China's position as the world's top GHG emitter, there is heightened attention to the embodied emissions in China's food consumption. China's diet has shifted to include more fruit, vegetables, meat and dairy. Not surprisingly, GHG emissions from food consumption have also increased substantially. This analysis links China's food consumption with the emissions of food production industries in China and its trade partners to determine the effects of dietary change on GHGs since 1989. We utilise high‐resolution food production and emissions data to perform a logarithmic mean Divisia index decomposition to attribute changes in GHG emissions to the scale, supply structure, demand structure and efficiency effects resulting from Chinese dietary changes over a 20‐year period. This study finds that while countries supplying food to China contribute little to China's food‐related GHGs, demands for meat and dairy play a much larger role, driving up emissions. The overall scale of increased consumption of all food further propels growth in GHG emissions. Results indicate, however, that while food consumption in China more than doubles between 1989 and 2009 improvements in technological efficiency limit the rate of increase.