基于高时空分辨率遥感数据协同的作物种植结构调查

• Published in: 南方农业学报 Vol. 48; no. 3; pp. 552 - 560
• Main Author: 黄启厅 曾志康 谢国雪 骆剑承 覃泽林 兰宗宝
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 中国科学院 遥感与数字地球研究所, 北京 100101 2017; 中国科学院大学, 北京 100049%广西农业科学院 农业科技信息研究所,南宁,530007%中国科学院 遥感与数字地球研究所,北京,100101
• Subjects: 时间序列; 种植结构; 精细地块; 遥感数据协同; 高时空分辨率; 高时空分辨率; planting structure; 时间序列; 精细地块; synergy of remote sensing data; 种植结构; time series; fine plot; high spatial-temporal resolution; 遥感数据协同
• ISSN: 2095-1191
• DOI: 10.3969/j:issn.2095-1191.2017.03.028

【目的】充分发掘遥感影像的空间、时间和光谱等特征谱信息，探索地块基元支持下的多源遥感数据作物种植信息自动识别方法，为作物种植结构信息的快速、精细化调查提供借鉴。【方法】以广西扶绥县为研究区，通过对高空间分辨率影像的多尺度分割和对象廓线编辑，提取精细农田地块信息；以地块为基元获取覆盖作物生育期内的时序光谱特征；基于时序光谱及其变化定义与作物长势状况相关的描述参量，形成静态光谱与动态过程特征结合的多维特征空间，结合作物的物候节律特征构建作物种植信息提取模型，实现主要农作物种植结构信息的提取。【结果】依据上述方法绘制出广西扶绥县甘蔗、水稻和其他作物农田及草地、林地、水体、城镇建设用地等的精细地块图，其中，提取广西扶绥县甘蔗和水稻作物的总面积分别为82420.01和6806.67 ha，作物提取的总体分类精度为86.8%，Kappa系数为0.84。【结论】提取的广西扶绥县作物种植结构的成果满足使用精度要求，可为精准农业补贴投放、农业灾害定损等政策制定提供依据，而技术方法对于作物种植结构信息的快速、精细化调查具有借鉴意义。