面向农作物监测的遥感信息处理技术研究

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第1期，总第59期国土资源遥感No．1．2OO4REMOTESENSINGFORLAND&RESOURCESMar．．20042004年3月15日面向农作物监测的遥感信息处理技术研究何国金，胡德永，刘喜珍，李国靖，郝义德，王立平(1．中国科学院中国遥感卫星地面站，北京100086；2．北京市农业技术推广站，北京100029)摘要：以区域性主要农作物种类识别、长势分析与产量估算及农业种植结构现状监测为主要研究对象，开展适于农业管理部门业务化运行的卫星遥感信息处理的关键技术研究。从分析主要作物类型识别的遥感物理依据人手，提出了卫星遥感数据处

2、理及专题信息提取的基本技术框架、主要农作物类型及种植面积信息的提取方法以及主要粮食作物长势分析和产量估算模型，并对结果进行了简要的精度分析。关键词：卫星遥感；信息处理；农业中图分类号：S127；TP753文献标识码：A文章编号：1001—070X(2004)0l一0040—03征曲线非常相近，用宽波段遥感数据是不可能识别0引言的，而应用高光谱遥感技术的代价太高，且目前尚没有既具有高光谱分辨又具有高空间分辨的卫星遥感卫星遥感在农业方面的应用，一直是世界各国系统(已有航空遥感系统)。遥感应用研究的首选课题之一。目前，遥感技术已本研究在多时相卫星遥感数据的支持下，利用在作物长势评估、产量估

3、算及土地利用分类等方面作物物候期的差异构成的光谱特征信息的差异，对得到广泛应用¨,22。由于中国的农业生产具有复杂作物类型进行识别；并考虑在图像数据库和知识模的背景因素，特别是现阶段农业正处于种植结构调型库的支持下，构建智能处理系统。整的关键时期，种植类型的复杂程度和变化程度均为历史罕见。而政府部门急需了解种植结构现状、2数据处理及信息提取结构调整效果、作物长势以及绝对产量等情况。因此，区域性作物长势监测和估产，在中国的农业管理2．1数据处理及专题信息提取的基本技术框架和种植特点环境下，具有较好的应用潜力。在遥感数据处理及专题信息提取技术框架设计本研究以遥感技术农业工程区域性应用为目

4、中，充分考虑了农业工程应用的基本特点(图1)。标，以区域性主要农作物(冬小麦、水稻和玉米)长势分析和产量估算、农业种植结构现状监测为主要研究对象，开展适于农业管理部门业务化运行的遥感实时TM图像几何校正信息处理关键技术试验研究，为建立农业管理部门予分类IINDVI应用的可操作系统平台做技术储备。多时相专题信息卜_专题信息提取1主要作物类型识别依据在植被类型识别研究中，所有植被的光谱特征曲线都具有相似性，不同类型植被的光谱特征曲线会发生重叠或交叉，这就是所谓的同谱异物现象。产量模型卜产量分布及总产量相关研究表明，相当多的作物在生长旺期，其光谱特图1技术流程图收稿日期：2003—03—1

5、7；修订日期：2003—07—30基金项目：国家自然基金项目(60272032)和北京市科委重点支持项目。维普资讯http://www.cqvip.com第1期何国金，等：面向农作物监测的遥感信息处理技术研究·41·2．2多卫星数据源选择及其几何校正越冬前，同时，图像信息也基本反映出本年度冬小麦由于遥感农业工程应用的最终目标是实现一项的丰欠趋势，可实时地为小麦中期管理提供客观依长期的、周期性的产业化运作，在选择卫星数据源时据。③次年5月中下旬卫星图像较好反映了小麦灌应考虑下述因素：数据及资料来源的连续与稳定；浆后期的长势及变化趋势(同4月初比较)，此阶段光谱信息和空间分辨率满足监测目

6、标的精度要求；小麦产量已基本确定。与4月初数据结合分析，可保证数据的实时获取且价格适中。以最终确定冬小麦的分布、面积及长势，依据地面实综合上述因素，选择陆地卫星5号、7号(TM、测数据及产量模型，计算出本年度冬小麦单产高低ETM)图像，并依据北京地区主要作物物候期分布，的分布及总产量。④以次年7月上、中旬卫星图像在天气许可的情况下，每年至少购买以下5个时相结合5月份相关信息提取出水稻(春种稻和麦后的Landsat卫星数据，即：①头年11月底到12月初稻)、春播作物(玉米、大豆)和林、园地的分布及种植冬小麦临近越冬期；②次年3月底至4月初小麦的面积信息。⑤利用次年8月中、下旬卫星图像及

7、5、7返青至拔节初期；③次年5月中下旬小麦灌浆后期；月份卫星图像提取玉米、大豆、草地等相关信息。结④次年7月上、中旬；⑤次年8月中、下旬。合同期地面调查结果而得到玉米长势和产量。图像几何校正采用1997年5月16Et过境的经2．4主要粮食作物长势分析和产量估算1：5万比例尺地形图精校正后的TM图像作为基准不同于大范围农业生产变化趋势性估计，该研图像，其它时相卫星图像与之相配准。配准RMS(均究主要针对北京市冬小麦、水稻和玉米等主要农作方差)≤0．5个像元。