Sentinel-2红边波段在水稻识别中作用研究以浙江省德清县为例

目的 水稻是我国南方地区种植面积最大的粮食作物,准确及时地获取水稻的面积及空间分布信息对于加强农业生产管理、保障国家粮食安全具有重要意义。以往利用卫星遥感技术进行水稻分类研究中影像的红边波段类型没有确定,影响着水稻面积监测的精度和效率。方法 文章选取中国南方典型的水稻种植区——浙江省德清县为研究区,利用覆盖水稻主要生长期的5个时相（2019年5月24日、8月2日、8月17日、10月31日、11月15日）Sentinel-2卫星影像,采用随机森林算法进行水稻分类研究。分析研究区水稻及其余6种典型地物在不同波段下的反射光谱特征,采用J-M距离定量评价各时相下有无红边波段参与的各种地物光谱可分离性,比较不同红边波段下的水稻分类精度,优选水稻分类的关键时相和波段组合。结果 相较于红、绿、蓝波段,7种典型地物在红边、近红外波段光谱差异更为明显。相比于无红边波段,有红边波段参与时水稻与其余6种地物的J-M距离更大,可分离性更强。5个时相中,在8月17日（水稻拔节期）时,水稻与其他地物可分离性最大。当3个红边波段全部参与分类时,水稻与其余6种典型地物的总体分类精度最高为91.58%,Kappa系数为0.89。Sentinel-2影像参与分类的7个波段,按重要性排序是：近红外波段>红边波段2>红边波段3>红波段>红边波段1>绿波段>蓝波段。结论 该研究可为进一步提高国南方地区水稻面积监测精度与效率提供参考依据。     

高分1号冬小麦解译面积核算方法研究

[目的]以高分1号(GF-1)融合2m卫星遥感影像为基础数据源,结合土地利用现状数据、高分多源遥感影像和地面样方等数据,对冬小麦分类提取中存在的面积误差问题进行研究和分析。[方法]文章以河南省永城市为研究区,在冬小麦提取结果聚类处理基础上,基于线性地物缓冲区数据,采用GIS空间运算实现线性地物面积扣除,接着分析了样方数据和土地利用现状数据再扣除零星地物面积比例上的差异,并采用样方零星地物平均扣除系数对全市各乡镇耕地与非耕地中冬小麦提取面积进行了相关统计和误差分析。[结果]永城市冬小麦最终解译面积11. 29万hm~2,其中线性地物和零星地物扣除面积分别为6 613. 08hm~2和3 875. 22hm~2,占研究区冬小麦解译面积的5. 86%和3. 32%,与统计上报数据相比,其处理前后误差由14. 12%降低至4. 41%,有效地提高冬小麦提取面积精度。[结论]误差来源分析与修正对冬小麦解译面积核算精度具有重要影响,该研究为县级区域尺度下冬小麦面积提取核算提供了思路和借鉴。     

软硬结合分类方法提取特定地物信息*——以冬小麦为例

[目的]针对影像上纯净、混合像元共存的现象,文章结合硬分类方法和软分类方法各自的优势,提出了目标地物信息的软硬结合的分类方法。[方法]该方法将遥感影像划分为典型目标地物像元、非目标地物像元和混合目标地物像元3个部分。典型的目标地物像元和非目标地物像元,采用硬分类方法(ISODATA)聚类确定类型;混合目标地物像元采用非线性支撑向量回归混合像元分解模型,从目标地物端元光谱库和非目标地物端元光谱库中多次随机选择像元,进行目标地物不同丰度值的混合像元模拟,构建样本库进行支撑向量回归,提取出混合像元的目标地物丰度。该文以冬小麦为研究对象,选用2006年4月7日的TM影像,采用软硬结合的分类方法进行冬小麦识别。[结果]较传统的硬、软分类方法,软硬结合分类方法精度高,总体精度达到了90.2%;而软分类方法为86.6%,硬分类方法为81.6%。[结论]软硬结合的分类方法克服了硬分类方法对混合像元信息提取受到光谱不确定影响,也克服了软分类方法受到光谱异质性干扰的问题。该分类方法简便、易操作,适合单目标特定地物的信息提取。     

剖线强度梯度变化的作物软硬变化区精确划分

[目的]软硬变化区的划分是进行遥感变化检测技术识别农作物的基础。为解决人工判读方法中存在人为主观因素影响以及自动判别和交互式判别方法对不同研究区的适用性问题,该文提出基于剖线梯度变化(Profile based Gradient Change Magnitude,PGCM)进行软硬变化区划分的方法。[方法]该研究选择破碎农业景观种植区域为研究区,计算拔节期Quick Bird影像和播种期模拟影像两个时相的变化强度,从作物地块内部向外绘制剖线,利用剖线强度的梯度变化确定硬变化区(Hard change region,HCR)、软变化区(Soft change region,SCR)和未变化区(Non change region,NCR)3者间的划分阈值。[结果]从识别结果来看,PGCM能够有效在地块边界处探测到软变化像元,进而确定HCR、SCR。像元分辨率在5~60 m不同尺度下,识别HCR区混入比例为11%~16%,混入比例随着分辨率下降而降低;NCR区混入比例为3%~4%,受分辨率尺度影响不大;SCR区识别比例为74%~86%,识别精度较高,识别结果与冬小麦空间分布结果保持一致。[结论]PGCM方法能够自动、便捷地确定阈值,摆脱人工判定的主观性,有效地划分出HCR、SCR和NCR 3个区域,为进一步HCR、SCR区内的作物识别提供基础。     

基于地块单元的冬小麦遥感估产方法研究

[目的]以高分时序遥感影像为基础数据源,结合土地承包经营权地块数据,对冬小麦遥感估产方法及其精度进行研究和分析。[方法]文章以河南省兰考县为研究区,采用2019年4―5月份的GF-1C和GF-6 2 m PMS遥感影像提取了研究区冬小麦种植空间分布,并在地块单元控制下对冬小麦种植面积进行了修正和精度验证。其最优提取结果的修正阈值为0.93,地块单元内冬小麦总体分类精度为95.66%,Kappa系数为0.89。利用3月7日至5月20日6期GF-1 WFV遥感影像序列NDVI和RVI与冬小麦种植地块单元数据进行空间统计,得出各冬小麦种植地块单元内NDVI和RVI均值,通过分析冬小麦测产地块单元内均值植被指数与产量间的敏感性,提出一种组合均值植被指数的冬小麦遥感估产模型构建方法,通过交叉验证法对不同的估产线性回归模型进行精度评价。[结果]由4个均值植被指数组合变量的多元线性回归模型为最佳,决定系数为0.922 0,预测误差为40.96 g/m~2,预测精度为93.13%。通过该模型得出兰考县冬小麦平均产量为6 047.25 kg/hm~2,较2017年河南省统计年鉴研究区冬小麦平均单产6 001 kg/hm~2有所提高,土地承包经营权地块内和地块外冬小麦总产量分别为2.76亿kg和4 650万kg。[结论]该方法实现了冬小麦估产结果以像元为单位向以地块单元为单位的转变,解决了模型构建时光谱信息与实测产量间对应问题,为利用国产高分卫星进行县域地块尺度遥感单产精准化估算提供了方法支撑。     

基于GF-1与MODIS时空融合的南方丘陵区水稻提取研究

[目的]水稻在我国粮食生产中占有重要的地位,针对南方低山丘陵区地形复杂多样,地块破碎的环境特点,利用遥感数据时空融合方法对水稻分布进行提取研究对作物精准估产和政府决策具有重要意义。[方法]以衡阳县为研究区,基于增强型时空数据融合模型(Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model,ESTARFM)将MODIS数据分别和GF-1WFV、Landsat 8影像进行数据融合,构建高时空分辨率的NDVI时间序列集,对NDVI序列进行滤波并获取各地物物候参数,采用决策树分类方法提取水稻种植面积。[结果](1)ESTARFM能有效融合MODIS和GF-1WFV、Landsat 8影像,其中Landsat 8数据的单波段融合效果(R_(NIR)=0.92,R_R=0.82)优于GF-1WFV融合结果(R_(NIR)=0.82,R_R=0.75),但NDVI结果相关性差异不大(Landsat:R_(NDVI)=0.93,GF-1WFV:R_(NDVI)=0.89);(2)利用决策树分类法进行地物分类,基于GF-1WFV融合数据的分类结果优于Landsat融合数据分类结果,其中GF-1WFV数据得到的分类结果总精度达到86.37%,单、双季稻的精度分别为62.26%与86.70%,Kappa系数达到0.80;而Landsat数据的分类总体精度为80.96%,单、双季稻精度分别为56.87%和70.74%,Kappa系数为0.72。[结论]GF-1WFV融合数据可用于获取精细的水稻种植分布;针对南方低山丘陵区,特别是地形复杂度较高的区域,GF-1 WFV数据比Landsat数据在水稻提取方面更具有优势。     

多时相GF-1卫星PMS影像提取农作物种植结构

[目的]及时准确获取农作物种植结构信息,对农作物种植结构调整具有重要意义。[方法]文章以多期GF-1卫星PMS影像为主要数据源,通过分层分类方法成功提取了朱仙镇一个种植年内秋播蔬菜、冬小麦、春花生、早熟西瓜、夏玉米、夏花生等农作物,并通过叠加分析得到朱仙镇的农作物种植模式。[结果]朱仙镇有10种种植模式,以一年两熟的冬小麦-夏玉米为主要倒茬模式,占比49.7%,其他9种种植模式所占比例之和接近50%;从整体景观的角度对朱仙镇的主要作物种植模式进行衡量,斑块丰富度PR达到9.0,香农多样性指数SHDI达到1.483 6,说明朱仙镇种植模式多样,有利于多元农业种植结构发展;分层分类的方法能够延续最优提取结果的精度,各类作物提取精度均达到了80%以上。[结论]PMS影像的高分辨率能够清晰的表达地块边界,一定程度上呈现了非大宗作物的空间分布,GF-1卫星PMS为多尺度的农业监测提供了更多的选择。     

基于Radarsat 2全极化数据的多种雷达植被指数差异分析

[目的]雷达植被指数(Radar Vegetation Index,RVI)作为评价雷达影像植被分布与生长状态的重要指标,对植被生长动态监测具有重要意义。然而,不同算法的雷达植被指数对于同一地物类型的表征往往存在一定的差异。文章通过对比分析3种常用RVI在多种类型地物上的差异,为其在SAR影像特征提取、分类、识别等应用提供指导性意见。[方法]实验基于武汉市Radarsat-2全极化数据,结合Google earth历史影像和实地调研数据,选取林地、灌丛、草地、耕地、水生植被、建筑、道路、裸地、湖泊、河流10种典型地物样本,从样本折线图分布、类内标准差等方面,对分别通过H/A/alpha分解、Freeman分解和后向散射系数计算得到的3种常用雷达植被指数Van_RVI、Freeman_RVI和Kim_RVI进行了测算分析。[结果] 3种雷达植被指数有着相似的折线图走势,对植被的监测能力良好,但对于不同地物的敏感性稍有差异:Freeman_RVI对林地等高密度植被区域敏感程度较高; Van_RVI对耕地与林地、灌木与林地具有一定的区分性; Kim_RVI对水体与建筑的敏感程度较高。[结论] Freeman_RVI对高密度植被识别能力最好,可用于林地提取、森林制图; Van_RVI对植被与非植被的区分能力最好,适用于植被提取; Kim_RVI数据预处理计算速度最快,但提取精度不高,可用于应急制图。     

基于全极化SAR与多光谱的喀斯特山区农村林地提取

[目的]为加快推动贵州省"互联网+"林业建设,打破贵州喀斯特高原山区遥感监测瓶颈,选取了空间分辨率8m的Radarsat-2全极化SAR数据与空间分辨率6m的SPOT 6多光谱影像作为数据源,探究微波与光学遥感结合在喀斯特山区农村地区的林地提取技术。[方法]首先采用ENVI SARscape与NEST软件对SAR图像预处理。将Radarsat-2全极化数据与SPOT 6标准假彩色影像进行HSV融合。计算融合图像的平均梯度、信息熵、标准差与均值,评价出最优融合效果的极化方式。基于K均值(K-means)与最大期望(EM聚类)聚类算法分割图像,选择合适的算法,基于聚类分割的阈值进行面向对象的林地分类。最后,基于像素的混淆矩阵精度评价,结合贵州省林业厅调查数据、野外样方和航拍图,建立参考样本评价分类结果。[结果](1)融合之后,目视解译出林地边缘明显但较粗糙;对于在林地中小面积建筑物、农田中的较分散的林地小图斑能够识别,但边缘粗糙;有林地和灌木林地在色调上区分明显;在融合后的明度图中的灌木林地有明度较大的像元,此类像元为石旮旯地。(2)通过定量分析,融合之后的影像较SAR和光学数据信息量大。同极化平均梯度大于交叉极化,HH极化方式下各指标最大。图像EM聚类分割比K-means聚类更加细化。EM聚类图像的特征区分明显;(3)研究分类出了有林地、灌木林地和其他林地。面向对象的林地分类总体分类精度达到85.71%。[结论]研究将微波与光学遥感结合,为喀斯特山区中农村地区的林地提取提供新思路,与传统的林地监测相比,数据获取快捷,提高工作效率,精度准确。有助于通过遥感的手段解决地块破碎区域的林地提取问题,为提高多源遥感技术在喀斯特农村地区中的林地智能监测的能力提供借鉴。     

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。     

Orienting rocky desertification towards sustainable land use: An advanced remote sensing tool to guide the conservation policy

Due to non-sustainable land management, desertification has been occurring widely across the world and continues to be a global land use problem. In this context, appropriate methodological tools, which can provide a biased estimation of desertification, are critical for learning from past failures and local successes in orienting desertification towards sustainable land use. This paper proposes a locally adaptive multiple endmember spectral mixture analysis (MESMA) algorithm to extract the rocky desertification information from medium resolution images at subpixel level and applies it to the case of Danjiangkou reservoir region (DRR), China. Quantitative comparisons show that the locally adaptive MESMA has achieved more accurate and reliable estimations of rocky desertification information in DRR than the traditional MESMA. An inversed U-shaped trend is observed for desertified land with different severity levels from 1987 and 2013 in DRR. In particular, the inflection point roughly emerged in period 2000–2005. Casual mechanism-based regressions demonstrate that such dynamics of rocky desertification are closely coupled with socioeconomic, biophysical, and policy factors. More specifically, we identify a significantly positive role of land conservation policy in combating and relieving rocky desertification in DRR. Positive effects are observed particularly through afforestation, investment, and professionals input. Based on the conclusions and lessons of DRR, I finally make relevant recommendations for formulating policies and strategies that attempt to orient desertification towards sustainable land use. The proposed locally adaptive MESMA can act as an advanced remote sensing tool to guide the conservation policy.     

到2025年中国绿肥发展策略

目的 绿肥是农田化肥替代的高效、清洁技术，是培育健康土壤、扼制土壤退化的最有效手段，是生产健康农产品的最佳物质和技术保障。需加强绿肥发展规划，推进绿肥生产及产业化进步。方法 文章通过长期工作总结、大规模联合调研、查阅文献等方式，分析了我国绿肥发展现状、潜力、制度模式及重点任务。结果 （1）绿肥生产技术不断优化发展，绿肥产业化新机制（“绿肥+”产业机制）取得明显成效，绿肥生产规模稳步恢复，2022年我国绿肥面积达412万hm²。（2）我国尚有约88%的绿肥面积潜力未加以利用，主要农区和经济林园的绿肥总面积潜力约4 227万hm²，其中农区、经济林园绿肥面积潜力分别为3 340万hm²、887万hm²。（3）概述了我国典型区域农田、果茶园、新整耕地及边际土地可采用的绿肥利用技术模式。（4）近期我国绿肥发展的重点任务是，提升绿肥种业保障水平、加强技术创新及应用、扩展绿肥服务国家战略路径、推动绿肥产业路径建设、创新绿肥产业政策保障机制。结论 到2025年，绿肥生产技术及应用进一步提升，绿肥生产面积稳中有升，绿肥对耕地质量和区域经济的贡献显著增强。在新时代背景下，应立足当前现实需要，着眼为将来留下良田沃土，将推进绿肥生产及其产业化，作为全面推进乡村振兴的重要工作抓手。     

广西石漠化地区土地利用空间变化的生态风险研究

[目的]利用2000年、2005年、2010年、2015年广西轻度及以上石漠化的69个区/县土地利用数据,分析其土地利用时空变化特点,揭示其变化对该区域土地生态风险的影响。[方法]基于GIS支持,采用土地利用动态变化度、土地转移流、土地生态风险指数(RSI)等对研究区土地生态风险的异质性特征进行定量分析。[结果](1)2000—2015年广西石漠化地区土地利用动态度呈逐渐增大趋势,土地利用动态度变化,反映出研究区土地利用变化较频繁。(2)耕地、林地、草地、建设用地4类用地转移的数量与方向决定着广西石漠化地区土地利用变化的特征。(3)2000—2015年广西石漠化各区/县土地生态风险程度略微增大,南部的贵港、南宁是生态重警区,研究区的土地生态安全有待进一步改善。(4)土地生态风险指数与土地利用类型变化的活跃程度呈正相关。[结论]研究区未来土地利用,应进一步优化土地资源配置,加强生态环境保护,提高土地利用综合效益。     

基于聚类分析的喀斯特山区石漠化土地利用

以毕节老街村喀斯特石漠化土地利用为个案,利用研究区土地类型单元图,采用实地访查获取研究数据。分析表明:研究区石漠化土地利用现状,已显著地凸现其利用的经济不合理性,总体而言,土地利用经济效益随石漠化程度加重而衰减;选择土地自然属性和经济属性指标为分析变量,以SPSS12.0的聚类结果为基础,利用土地景观生态的基本原理优化土地利用结构,推动喀斯特山区生态农业发展。     

甘肃省酒泉市土地沙漠化现状及动态分析

[目的]沙漠化是酒泉市面临的主要生态环境问题之一,了解土地沙漠化现状,分析其动态演变特征,是维持区域生态安全,保证经济社会可持续发展的关键前提。[方法]研究依托GIS技术,结合最新卫星影像数据,采用野外调查和人机交互解译的方法,对酒泉市沙漠化土地面积、类型、程度进行了监测,同时通过对比酒泉市上期(2009年)沙漠化土地监测数据,分析了沙漠化土地的动态特征和变化原因。[结果]酒泉市现有沙漠化土地面积956.34万hm~2,较2009年减少了4.07万hm~2,年变化率-0.08%,呈整体减少趋势;沙漠化程度以重度和极重度为主,但整体呈减轻趋势,具体表现为重度沙漠化土地面积减少7.87万hm~2,年变化率-0.75%,极重度沙漠化土地面积减少19.47万hm~2,年变化率-0.64%。沙漠化土地类型以流动沙地(丘)、半固定沙地(丘)、固定沙地(丘)和戈壁为主,占沙漠化土地面积的98.16%。[结论]降水和地表径流的增加、生态工程的实施、水资源利用集约化、关井压田工程的开展以及基础设施建设是酒泉市沙漠化土地面积减少的主要原因。     

西南喀斯特区域土地利用与石漠化相关性分析——以环江毛南族自治县为例

基于两期石漠化和土地利用数据,定量分析了环江县各区不同等级石漠化土地中土地利用类型的分布规律和不同土地利用类型的石漠化发生率。研究发现,不同等级石漠化与不同土地利用类型存在着相关性,且这种关联性地域差异明显,受土地利用状况、人类活动强度等因素的制约。不同土地利用方式对不同土地生态系统的干扰效应和干扰过程是不一样的,导致喀斯特石漠化土地退化过程、退化程度、退化群落特征有异,最终表现在恢复方式和恢复难度的差异上。     

基于PSR的水土流失区的土地质量评价——以贵州省毕节市七星关区为例

七星关区处于石漠化严重的云、贵、川喀斯特区交界处。生态环境脆弱,加之人为因子的干扰,导致大面积水土流失,对土地利用造成严重威胁。本研究以七星关区的土地质量为评价对象,在P-S-R框架下,针对水土流失构建土地质量评价体系,并对各指标进行分级赋值,对七星关区的土地质量进行评价。经评价结果得出七星关区的土地质量最终得分为2.276分,土地质量较差,评为4等。其中压力指标得分最低,表明七星关区生态受人为干扰明显,需要采取复垦、退耕还林等利用措施和石漠化治理、小流域治理等技术措施对其加以防治。     

云南省石漠化问题初探

云南岩溶区的石漠化已严重地制约了区域社会经济的可持续发展。根据云南岩溶地区石漠化的分布现状及发展趋势,分析了石漠化形成的自然因素和人为原因,提出了不同环境条件下石漠化地区生态恢复的途径及模式,探讨了石漠化地区生态保护的对策及今后的研究方向,从而为云南石漠化地区的生态环境整治提供较为科学的理论依据。     

土地荒漠化监测方法研究进展

土地荒漠化是全球性的重大生态环境问题。对荒漠化进行监测,掌握荒漠化的现状、程度及动态演变规律,是有效防治荒漠化的必要前提。近年来,我国在荒漠化监测方法上已做了大量研究,取得了许多重要的成果。但是,荒漠化因其面积广大、类型复杂等特点,在监测方法的科学性和有效性等方面还存在不少问题。围绕狭义荒漠化即沙质荒漠化的监测方法,简要综述近年来我国荒漠化监测方法研究的进展,并就存在的问题及未来的发展趋势提出了看法。     

半干旱区荒漠化演变趋势研究*——以科尔沁左翼后旗为例

［目的］干旱半干旱地区荒漠化防治是该区域关注的重大环境问题，开展荒漠化现状的综合评价和演变趋势研究，可为荒漠化防治提供数据支持和参考。［方法］文章在内蒙古通辽市科尔沁左翼后旗，基于2000年， 2007年和2014年3期的遥感解译数据，选取评价因子，采用熵值法，划分适宜的荒漠化等级，进而对其荒漠化演变趋势进行分析。［结果］（1）研究选择了土壤调整植被指数、地表反照率、氧化铁质量分数、归一化植被指数和地表温度5个评价指标作为荒漠化演变趋势评价因子，对研究区荒漠化状况进行评价，划分为4个级别，即轻度荒漠化，中度荒漠化，重度荒漠化与极重度荒漠化。（2）科尔沁左翼后旗荒漠化状况得到了有效的治理，生态环境较大改善，但整体情况仍然不容乐观，荒漠化防治任务依然艰巨。2014年极重度荒漠化面积占比仅为294%，比2000年减少2506%； 2014年轻度荒漠化，中度荒漠化的面积占比分别为2337%和3565%，比2000增加1194%和1374%。重度荒漠化的占比2000年， 2007年和2014年分别为3865%， 4371%和3804%，未发生显著变化。（3）不同地类的荒漠化程度与演变趋势有所差异，对于各地类的荒漠化程度而言，耕地＞未利用地＞林地＞草地。因而在同等条件，各地类不变的前提下，草地抵御荒漠化的能力最强，耕地相对较弱。［结论］基于研究结果，冬季大风与干旱同季的气候条件和长期过度的放牧和开垦耕地，两者相互叠加是造成荒漠化的主要原因。对于科尔沁左翼后旗后续荒漠化的治理与防范，需要合理进行退耕还林还草工程，加大农业配套设施建设和农业技术升级的投入，将低产耕地和荒地退为草地和林地。