基于多时相遥感影像的作物种植信息提取.pdf

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1、第28卷第2期1342012年1月农业工程学报ThnsactionsoftheCSAE、，01．28No．2Jan．2012基于多时相遥感影像的作物种植信息提取张健康1，一，程彦培1※，郭晓晓2，董华1，张发旺1，岳德鹏2，王计平3，唐宏才1(1．中国地质科学院水文地质环境地质研究所，石家庄050061；2．北京林业大学省部共建森林资源培育与保护教育部重点实验室，北京100083；3．中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所，北京100091)摘要：为了快速、准确地在遥感影像上对作物种植信息进行提取，该研究运用多

2、时相的TM／ETM+遥感影像数据和13幅时间序列的MODISEVI遥感影像数据，采取基于生态分类法的监督分类与决策树分类相结合的人机交互解译方法，建立决策树识别模型，对黑龙港地区的主要作物进行遥感解译，总体分类精度达到了91．3％，与单纯对TM影像进行监督分类相比，棉花、玉米、小麦、蔬菜4类作物的相对误差的绝对值分别降低了1．3％、20．5％、2．0％、13．8％。结果表明该方法的分类精度高，能较好的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科学依据，还可为其他区域尺度作物分布信息的提取提供参考。关键词

3、：遥感，影像分析，信息技术，MODIS，EVI，决策树分类，信息提取doi：10．39690．issn．1002—6819．2012．02．024中图分类号：S127文献标志码：A文章编号：1002—6819(2012)一02—0134—08张健康，程彦培，张发旺，等．基于多时相遥感影像的作物种植信息提取[J]．农业工程学报，2012，28(2)：134—141．ZhangJiankang,ChengYanpei，ZhangFawang，eta1．Cropsplantinginformationextraction

4、basedonmulti-temporalremotesensingimages[J]．TransactionsoftheCSAE，2012，28(2)：134—141．(inChinesewithEnglishabstract)0引言作物的种植结构包括作物种类和空间分布等信息，及时掌握作物的种植结构情况，并依据科学理论与技术进行调整，既影响到当地农民的经济收益，也关系到当地区域的农业资源(水资源、土壤资源)的综合、合理利用。传统的逐层统计汇报和实地测量方法误差大、耗时耗力，且缺乏直观的空间分布信息。而遥感技术在土

5、地利用、地表覆盖调查等方面具有独特的优势，近年来在农业、水资源管理方面的应用越来越普及【Ij。种植结构遥感解译的本质是遥感分类，通过不同作物在遥感影像上体现的光谱特性、纹理特征等的差异，达到区分作物类别、监测作物空间分布格局和种植面积的目标。目前，遥感分类的技术和方法有好多种，对于分辨率较低的遥感影像(一个像元的精度为几十米、几百米或几千米)采用计算机自动分类比较合适，最常见和最基本的是监督分类和非监督分类。近些年发展起来的还有许多较为成熟的方法和算法，而且成为遥感领域研究的热点，如人工神经网络分类法(ANNC)、

6、支持向收稿日期：2011．09．15修订H期：201l—12-02基金项目：国土资源部公益性行业专项华北平原典型地区水资源约束下的土地合理利用与管制技术研究(200811072)作者简介：张健康(1984一)，女，河北石家庄人，主要从事遥感在水资源、土地利用和农业等方向的应用研究；石家庄中国地质科学院水文地质环境地质研究所050061。E—mail：jiankcom※通信作者：程彦培(1965一)，男，河南新乡人，研究员，主要从事地下水资源与地质环境的研究：石家庄中国地质科学院水文地质环境地质研究所050061。E

7、．mail：yanpeicheng@tom．tom量基分类法(SVM)、专家系统、决策树方法和模糊分类方法等等，这些方法面向不同的数据源均各有利弊，因此选择合适的分类方法非常重要。本研究拟选用的分类方法为计算机自动分类与目视解译相结合、监督分类与决策树分类系统相结合、多种数据源相结合、多时相数据相结合的综合分类方法，拟通过多种数据源、多种分类技术达到较高的分类精度。LandsatTM影像空间分辨率为30m(第6波段热红外波段除外)，适于农田尺度的应用，部分数据可以免费获取，能满足有关农、林、水、土、地质、地理、测绘

8、、区域规划、环境监测等专题分析的要求。中分辨率成像光谱仪MODIS每2天就可连续提供地球上任何地方白天反射辐射和白天／昼夜的发射辐射数据，包括对地球陆地、海洋和大气观测的可见光和红外波谱数据，时间分辨率高而且可以全部免费获取。目前很多研究利用TM影像或者MODIS产品数据监测小麦、玉米、棉花等农作物的长势、种植面积、空间分布格局12巧j，并获得了很好的监测精