基于遥感抽样的国家尺度农作物面积统计方法评估

《基于遥感抽样的国家尺度农作物面积统计方法评估》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、万方数据万方数据万方数据农业工程学报2007年调查主题多，样本管理难度大。因此，随着国家高技术研究发展计划(863计划)在地球观测与导航技术领域设立“国家统计遥感业务系统关键技术研究与应用”的重点项目，国家统计局将逐步实行“对地凋查”的方法，即应用农业普查和国土资源部耕地调查的地块资料，建立对地块的抽样，使用土地调查结果来划分训练区，如作物集中区、分散区、交叉种植区等，以避免以前基于农户的抽样中农户变动大等不利因素。国家统计局在调查后通过回访，进行样本抽样检验，得到校正系数以对调查结果进行适当修正。此外，还根据当年国家政策变化

2、、当年气象条件的变化来进行简单的趋势验证．与农业部等相关部门的统计结果进行相互验证等。1．4中国科学院的GVG抽样方法及其评估中国科学院遥感应用研究所使用GVG抽样系统对农作物种植面积进行统计”⋯，其工作流程主要是：每年首先确定监测的大宗作物如水稻、玉米、小麦等，根据基础数据(作物种植区划等)来确定主要作物的生长区域，然后在此区域范围上抽样订购高分辨率遥感数据，利用高分辨率遥感数据进行耕地面积提取，以确认耕地上是否种植了作物。GVG系统根据要求制定采样路线，采样的结果是不同地区不同作物的种植面积的比例。然后利用这些数据汇总得到

3、一个作物种植面积数据。即，首先有一个全国的耕地数据(以前利用遥感做出来的)，其次利用高分辨率影像判断耕地上作物的种植比例，最后利用GVG来判断不同作物之间的种植比例。利用这3个数据来汇总得到不同作物的种植面积。中国科学院系统的验证包含两个方面，一个是面积，一个是产量。采用的验证方法一种是与农业部、国家统计局数据的相互对比验证，一种是采用趋势验证。相互验证采用GVG的结果，与农业部或者国家统计局的结果来比较。趋势验证利用多年的数据来比较，结合各种来源数据，比如气象、政策的变化等，来引导分析作物种植面积的变化，以及得到简单的结果验

4、证。1．5问题分析1)趋势验证对于量化结果的检验本身就是粗略的，因此用于精度评估不能满足要求；相互对比验i正是一种数据协调，因为难以确定谁是真值，因此检验结果同样具有缺陷；2)基于抽样的调查方法的回访检验具有可借鉴性；在基于遥感抽样的面积统计过程中，可以用地面样方抽样作为“回访检验”；3)基于误差矩阵的精度测量可以非常精确地显示基于参考数据的分类错误．但是，由于参考数据本身也往往是测量数据(如地面数据)，因此在分类数掘与参考数据进行精度分析时，由于多种数据配准而引起的误差(而非真正的分类错误)也往往被精确地计算出，因此增大了超

5、算误差和漏算误差，从而使得分类的总体精度被低估；同时在实际应用中，人们往往关注的是遥感解译结果与真值之间的总体误差。因此，有必要建立基于误差矩阵的新的评价指标作为补充，以更科学地评价分类精度。2基于遥感抽样的国家尺度农作物面积统计方法2．1方法背景中国幅员辽阔．农作物种植面积分布广，地块小．种植结构复杂，在经费开支和图像获取的可能性方面，不可能用遥感图像全覆盖的方法调查农作物种植面积，而以典型调查代替总体的方法缺乏科学依据，因此科学合理的抽样方法研究是可运行的大尺度农作物面积监测的关键。2．2分层抽样与外推模型中国农业部目前的

6、农业遥感统计方法主要是在背景数据库的支持下，采用分层抽样的方法进行农作物种植面积监测(圈1)。通常采用l：5万的标准地形图幅为分层抽样的抽样单元(图2，图中l～6为依次增大的权重)，以遥感监测与地面调查相结合获取抽样样本(图3)，计算样本的当年和上～年的作物种植面积，在给定精度条件下估算作物种植面积的年际变化率。结合上年统计部门发布的作物种植面积统计数据，推算当年作物种植面积”’“。2．3主要解决的问题与优势该方法主要解决了常规的大尺度作物面积遥感凋在中采用的重点地区遥感凋查的片面性，以及普查方法花费太大、图像获取困难的问题。

7、3中国国家尺度农作物面积遥感统计方法的初步评估3．1评估方法由于国家尺度作物面积统计采用的是遥感抽样的方法，因此采用“回访调查”的方法获取地面数据作为参照数据(真值)，采用基于误差矩阵的评估方法对分类结果进行检验。一般来说，简单的随机采样具有较好的统计特性，且适合于基于误差矩阵的精度分析(stehman，1996)。由于遥感抽样区由分层抽样结果确定，遥感图像主要覆盖在作物分布密集区，因此可将遥感抽样区近似看成均质区，所以在地面凋查中采用不放回简单随机抽样的方万方数据第11期钱永兰等r基于遥感抽样的国家尺度农作物面秋统计方法评估

8、183图1作物种植面积遥感调查技术流程囤F19．1Flowchartofcropareaestimationusl“gremotesensingtechnology囤22006年中国东北地区水稻1：5万地形围国际分幅抽样困Fig．2Stratifiedsamplj“gfram