基于多时相HJ卫星的渭干河-库车河绿洲主要农作物种植信息提取

在3S技术的支持下全面、快速、客观地监测农作物种植信息,对于正确的把握该区域的农业结构和布局,进行作物种植空间格局的调整和优化有着十分重要的意义.本文以渭干河-库车河洲绿洲为研究区,根据农作物的物候规律和季相节律的差异性特点,选取2012年的3景不同时相的HJ卫星CCD遥感数据,ENVI下基于CART算法的决策树规则自动提取主要农作物覆盖信息,然后以野外GPS调查点为依据,对决策树方法预分类结果进行修正,成功提取了研究区的玉米、棉花和小麦的种植面积,总体精度达到了91.73％.结果表明HJ卫星CCD影像可以很好地应用于农作物提取,而且CART算法的分类精度较高,能较好地反映作物的分布状况,可为该地区主要作物种植结构调整提供一定的依据.     

“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。