基于GF-1 PMS影像的柠檬种植面积估算

为应用国产高空间分辨率影像快速、准确估算丘陵区柠檬种植面积,文章基于GF-1 PMS影像使用不同数据预处理及分类法估算柠檬种植面积。通过对影像进行大气校正、数据融合、滤波等处理,分别得到光谱反射率数据、融合影像和纹理特征数据(分辨率分别为8m、2m、2m)。通过可分离性分析,发现荒草地和未成林柠檬的可分性最差,二者在光谱反射率数据、融合影像和纹理图像中的可分性数值均小于1.8,是影响柠檬分类精度的主要因素。基于最大似然法的分类精度评价结果显示,纹理图像数据估算精度好于8m分辨率的多光谱反射率数据和2m分辨率的融合图像,适当的影像预处理有助于提高监督分类精度。对比基于最大似然法的精度,基于面向对象法的柠檬面积估算精度达95.09%,高于监督分类法的,使用GF-1 PMS影像估算柠檬面积最优方法为面向对象法。该研究为应用国产高分辨率遥感数据快速、准确估算丘陵地区果树种植面积提供了相关参考。     

农业新法案对美国作物种植面积的影响

２００２年新农业法案将很快生效５月上旬，美国参众两院相继通过了２００２年农业法案（TheFarmSecurityandRuralInvestmentActof２００２），布什总统也表示同意签署该法案。即将生效的新法案对未来６年的谷物、油料和棉花等作物产量的影响将是非常深远的，将完全不亚于１９９６年法案对过去６年美国作物产量的影响力度。特别由于“面积缩减方案”的取消，农场主可以自主种植任何作物，因为他的全部产量都可以获得多面的无追索权贷款。新法案大大增加了农业的补贴，新法案规定，在６年期限内，农场主除了可以获得作物贷款外，还有资格…     

基于多时相遥感影像的花生种植面积提取——以彰武县北部为例

本文以彰武县北部4个乡镇(大冷乡、章古台镇、四合城乡和阿尔乡)种植花生的耕地为研究对象,基于不同农作物类型之间的物候特征差异,借助3个时期的遥感影像提取农作物的不同NDVI特征值和影像的特征信息,采用监督分类的方法提取花生的种植面积及空间分布情况。结果表明该方法对于区分不同物候特征下的作物分类精度高,较好的反映作物的分布状况,可为该地区主要作物种植分布情况提供科学依据。     

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。     

恢复双季稻面积的困境与对策

全力恢复双季稻面积是当前南方诸省农村工作重点,也是确保国家粮食安全的重要措施。本文在分析双季稻面积发展变化的基础上,阐述了恢复双季稻面积的困境,提出了恢复双季稻面积的对策:一是推进粮食价格形成机制改革,构建基于大数据的粮食目标价格体系;二是扩大早籼稻收购总量,解决早籼稻销售困境;三是加大农业机械化扶持力度,推进水稻全程机械化生产与规模化经营;四是加大新型职业农民培育力度,培育一批多样化的新型职业农民;五是理性面对再生稻优势,把再生稻纳入双季稻统计口径。     

影响我国粮食种植面积的主要因素浅析

粮食种植面积对我国粮食安全有着十分重要的意义,而粮食种植面积受到许多因素的影响。本文从政策、经济、投入、环境和发展这5个角度,给出了影响粮食种植面积的33个因素;根据数据的可得性选取其中部分因素进行了因子分析,结果显示人力、物力投入和价格因素对我国粮食种植面积的影响最大。同时,结合我国国情提出了优化种植面积的可行性建议。     

去年全球转基因作物种植面积达1．6亿公顷

据新华社华盛顿2月7日消息,总部设在美国的国际农业生物技术应用服务组织（ISAAA）发布报告称,与2010年相比,2011年全球转基因作物种植面积增长8％,达到1．6亿公顷。     

棉花种植面积影响因素分析——基于新疆、河南、江苏和山东四省的调查

本文在对新疆、河南、江苏、山东四省调查数据的基础上,构建了棉花种植面积影响因素模型.运用SPSS计算的结果表明:上年种植面积、外出打工收入、玉米亩均收入、棉花亩均收入等因素对棉花种植面积有较大影响.运用模型结果分析可知,在可预见的时间内,江苏棉花种植面积会有所下降,山东、河南棉花种植面积会有明显下降,但新疆种植面积会继续上升.     

基于HJ-CCD影像的河南省冬 小麦种植面积变化全覆盖监测

针对目前省域冬小麦种植面积遥感监测业务化运行中所存在的监测精度与成本之间相互制约的现实问题,该文以冬小麦主产区河南省为研究区域,利用2008年我国发射升空HJ卫星提供的遥感影像,通过分区解译,得出2009/2010年度河南省冬小麦种植面积年际变化率。结合两年冬小麦地面样方进行精度检验表明,利用HJ-CCD影像来进行河南省冬小麦种植面积变化全覆盖监测是可行的。     

作物面积空间抽样研究进展

粮食作物面积的准确及时估计对国家粮食政策和宏观经济计划的制订具有重要意义。现有国内外作物面积的统计调查主要使用空间抽样方法进行。该研究从作物面积空间抽样方法、抽样基础单元(样方尺寸)优化及样本空间布局的合理布设3个方面,对国内外相关研究进展进行了总结和归纳。在此基础上,总结了现有作物面积空间抽样研究存在的问题和不足,指出了今后作物面积空间抽样研究的方向和重点。     

无人机载框幅式高光谱影像的波段配准研究

[目的]高光谱成像技术在卫星遥感平台上由于飞行高度与技术限制等原因无法满足当前对于智慧农业与精准农业的需求,无人机平台的出现可以有效地弥补这一问题,给精细化、定量化研究农田信息提供数据支持。受平台稳定性,荷载能力等因素的制约,传统的推扫式高光谱成像仪不适用于无人机平台,而框幅式成像仪的应用前景较为广泛。但此类成像仪由于成像原理等因素的影响,获取的波段图像间存在姿态与位置差异,无法直接投入到后期应用中,在投入使用前需要进行波段配准。[方法]结合传统基于特征点的配准方法针对波段配准展开研究,对图像间灰度与位置差异对配准精度的影响进行了深入分析,针对传统的研究方法在匹配灰度存在非线性变换的图像上不足等问题,设计了两组匹配策略实验,分别为拍摄顺序的配准实验对比与波段顺序的配准实验对比。[结果]通过实验对比证明在引入拍摄顺序的变换基准的匹配策略下可以自动且稳定完成配准任务,此方法下配准精度可以达到亚像元级。[结论]文章所提方法兼顾了波段顺序与拍摄顺序,匹配结果可达亚像元级,是较优的匹配策略。     

结合植被指数与作物高度反演冬小麦叶面积指数

[目的]叶面积指数LAI(Leaf Area Index)是反映作物长势的关键参数之一。目前,基于无人机影像进行LAI反演多注重影像光谱信息的应用,但是由于高分影像存在强烈的光谱异质性以及无法区分高密闭度植被垂直方向枝叶的光谱特征等不足,在反演作物LAI时,需要探讨作物高度等结构参数对LAI反演的影响。[方法]文章以冬小麦为例,将无人机影像的光谱信息与点云数据相结合,共同构建LAI反演模型,并与单利用光谱信息的一元线性LAI回归模型进行对比,探讨作物高度信息对LAI反演精度的影响。[结果](1)无人机影像获取的点云数据能有效反演作物高度,其决定系数R~2=0.61,均方根误差RMSE=0.02;(2)基于作物高度和植被指数Ⅵ(Vegetation Index)反演LAI的二元模型(Adjust R~2=0.38,Adjust RMSE=0.55)优于单用植被指数反演LAI的一元模型(Adjust R~2=0.29,Adjust RMSE=0.59),[结论]研究表明作物高度和光谱信息结合的反演模型能够提高作物LAI的反演精度,同时表明作物高度因子在LAI反演中具有重要的应用价值。     

基于多尺度分割的面向对象分类方法 提取冬小麦种植面积

应用面向对象方法,对遥感图像进行多尺度分割,即首先进行大尺度分割,结合NDVI提取植被信息,将图像分为植被和非植被;然后在植被信息类内再进行小尺度分割,利用NDVI并融入几何特征进一步提取冬小麦种植面积及空间分布。在遥感分类的基础上,将线性数据按宽度缓冲,从分类结果中扣除。将扣除结果与地面样方实测数据对比分析。结果表明,监测结果减轻了传统分类方法的椒盐效应,监测结果与验证样方数据比较精度为94.06%。     

基于遥感的阿鲁科尔沁旗人工饲草面积及生产经济变化分析

目的 人工饲草的种植规模和生产水平是衡量一个国家畜牧业发达程度的重要标志。及时准确地获取人工饲草种植面积,分析人工饲草生产的长期变化趋势,为饲草产业的发展和管理提供科学的数据支撑。方法 文章以内蒙古自治区赤峰市阿鲁科尔沁旗为例,基于Google Earth Engine（GEE）云平台和Landsat卫星遥感数据,依据玉米、苜蓿、燕麦3种饲草作物的生长特性和物候差异,使用机器学习算法对2000—2020年3种饲草作物的种植面积进行了逐年提取。在此基础上,结合入户调查数据,分析了3种人工饲草的种植面积、产量、价格在2015—2020年的变化趋势。结果 2000—2020年3种饲草作物的种植面积均显著增加,增加的区域位于研究区西部、南部的退化草地和沙地,以及河谷等水资源丰富的区域。在3种人工饲草中,苜蓿种植发展最为迅速,在2010年后种植面积和产量均快速增长;燕麦的种植起步较晚并且种植面积最小;青贮玉米的产量虽然在稳步增加,但是青贮玉米种植面积占全旗玉米总种植面积的比例并没有增加。结论 阿鲁科尔沁旗人工饲草的种植在2010年开始快速发展,在2015年形成规模化种植,进入平稳发展阶段。人工饲草的种植能够改良退化草地和沙地,但是受水资源分布的影响。苜蓿和燕麦的产量增长是因为种植面积的扩大,青贮玉米产量的增长是因为单产的增长。人工饲草的种植虽然快速增加,但是饲草缺口仍然不能得到满足。     

基于水体季相差异的稻虾共作提取方法研究

[目的]稻虾共作因为其较高的经济效益和生态效益,近年来种养面积呈持续增长态势。如何准确获取稻虾共作的面积信息与空间分布是当前研究亟待解决的问题。[方法]文章以湖北省潜江市为研究区域,首先根据稻虾共作模式独特的水域变化特征,利用自动水域提取指数(AWEIsh)分别获取不同季节的水体;然后基于水体季相差异提取稻虾共作农田的空间分布。该研究利用Landsat 8 OLI影像提取2017年潜江市的稻虾共作空间分布。[结果] 2017年潜江市稻虾共作主要分布在白鹭湖管理区、运粮湖管理区、熊口镇和龙湾镇等区域,和实际分布情况相吻合。在验证样本的基础上,通过混淆矩阵计算提取结果的精度可达到85. 01%。与改进的归一化差异水体指数(MNDWI)的提取结果相比,基于AWEIsh水体季相差异提取的结果精度更高:稻虾共作农田完整性好,错分情况少。[结论]基于水体季相差异的稻虾共作提取方法具有较好的提取效果,为今后研究提供了有效的技术手段。     

基于ANP方法的土地利用总体规划实施评价研究 —以焦作市为例

土地是人类进行生产活动的基础。土地利用总体规划是实施土地资源配置宏观调控的基本手段,也是保证土地资源安全的重要手段。该文在对前人研究成果梳理的基础上,探讨总结土地利用总体规划实施评价指标,引入网络分析法(ANP方法),构建模型,并以焦作市为例进行实证分析。为我国土地利用总体规划实施评价提供了方法借鉴。     

基于相关反馈的土壤侵蚀遥感图像检索技术研究

我国是土壤侵蚀最严重的国家之一,已经进行了3次全国范围的土壤侵蚀调查,但由于技术所限制,目前利用遥感图像判别土壤侵蚀强度主要是人工判读或人机交互式勾绘。为减轻人工判读勾绘的负担,该文从图像分析的角度,利用基于内容的图像检索技术辅助人工目视解译。并针对计算机和人之间的判读差别,提出结合相关反馈技术来提高检索的精度,实验表明这种思路是可行的。