基于遥感监测的地面抽样方法研究——以四川水稻播面变化为例

论述了四川省水稻遥感监测地面样方布设的方法,通过分析四川省特殊的地理位置,结合遥感影像,科学合理地探讨了可运行化的地面抽样方法,即采用分层抽样统计与地面典型抽样统计相结合的方法,利用差分GPS(精度为亚米级)建立四川省水稻监测地面样方,提高监测精度,在95%的置信区间里,可以达到90%的准确率,服务于全省水稻播种面积大尺度遥感监测。

四川省主要农业投入品时空变化特征及影响因素

当前资源环境约束日益严峻,农业投入品合理利用事关绿色发展与农业供给侧改革的推进。对四川省5个不同农业区主要农业投入品(化肥、农药、农膜)使用现状进行调查,结合往年统计数据并建立主成分回归模型,分析3大投入品施用强度的影响因素。结果表明:(1)研究区化肥使用总量近60 a间呈递增趋势,其中4个区化肥施用量现状超过发达国家上限标准(225 kg·hm^(-2)),有机肥投入量大小趋势与化肥相反。化肥投入结构失衡,各区总体表现为偏氮少钾。各农业区肥料利用效率有分异,川西北高原区最高(25.72 kg·kg^(-1)),攀西山地区最低(13.14 kg·kg^(-1));(2)1993—2013年间农药施用总量增加了56.96%。成都平原区农药投入量(6.17 kg·hm^(-2))是攀西山地区(2.10 kg·hm^(-2))的3倍。农药投入结构不合理,偏重杀虫剂;(3)1993—2013年间农膜总投入量增长了290%,地膜所占比例较大,可降解地膜只占10%;(4)种植便利度、城镇化率与3大农业投入品强度均呈正相关关系,种植结构与投入品强度均呈负相关关系。市场经济导向下种植结构快速调整,生产周期短、复种指数高的经济类作物大面积播种,化学投入品强度增加,并造成环境风险。针对四川省投入品用量不断上升、区域失衡和结构不合理等问题,提出应继续推广投入品高效环保施用技术;因地制宜优化种植结构,发展循环农业;普及适度经营管理模式,依托农业机械化对农户统一指导管理;实施以新型产品和服务为重点的减量增效补偿试点的措施。

基于ALOS_PALSAR双极化雷达影像遥感监测水稻的研究——以德阳地区为例

该文以包含平坝地及丘陵区的德阳地区为研究区,利用该区水稻拔节(7月10日)和乳熟(8月25日)两景双极化(HH/HV)ALOS_PALSAR雷达数据,参照2009年6月3日TM(129/038,130/038)光学影像,分析主要地物影像特征,对比分析水稻在不同时相、不同极化方式后向反射系数,结合GIS和GPS技术获取的地面调查资料,对水稻种植区域进行识别和面积监测,最后利用水稻本底调查资料进行对比,探讨利用ALOS_PALSAR数据进行水稻遥感监测的可行性和准确性.该文采用了监督分类和决策树分类两种方法,其中决策树分类以后向反射系数HH/HV比值和两时相HV-HV差值为基础,以HH-HV≥1.5和0.2≤HH/HV≤0.6(7月10日)和0.15≤HH/HV≤0.6(8月25日)为水稻阈值区域.结果表明:与2009年水稻本底解译随机选取的100个水稻图斑相比较,监督分类准确率为91%,区域水稻种植总解译面积比本底增加了8.2%;决策树分类准确率为93%,区域水稻种植总解译面积比本底增加了3.48%.结合地面样方调查资料,利用ALOS_PALSAR多时相影像进行水稻识别和面积测量可以达到较高精度.

土地利用更新调查中SPOT5影像正射纠正方法的应用研究

本文结合3S技术在土地利用更新调查中的应用实践,以云南省红河州石屏县为研究区,探讨了高分辨率SPOT5卫星影像正射纠正的应用方法,对影像纠正精度进行了检验和分析。研究表明,严格按照有关技术规定要求对SPOT5 2.5m影像进行正射纠正,其精度可以满足1∶1万土地利用更新调查的精度要求。

青藏高原退化高寒草甸草原分类的遥感研究

应用遥感技术，探讨了青藏高原巴颜喀拉山北坡，青海省达回县段退化高寒草甸草原的类型、分布、面积和遥感判译标志。将研究区内高寒草甸划分为五个类，两个亚类和三个退化草原型。重点分析了高山草甸草原退化的主要原因和遥感影像特征。研究结果表明，青藏高原高寒草甸牧业区，局部草甸载畜能力与局部草甸成土母质的理化特性密切相关。制定科学合理的放牧载畜量应考虑成土母质因素。

“3S”技术在云南省开远市第二次土地调查中的应用研究

在第二次全国土地调查中,3S技术具有采集、存储、更新、分析、应用数据的能力,为土地调查提供了坚实的技术支撑。本文以云南省开远市第二次土地调查项目为例,阐述3S技术在土地调查中的具体应用。

浅谈“3S”技术在基本农田动态监测中的应用研究

首先分析了基本农田保护的现状,然后进一步分析基本农田保护的意义,以及运用"3S"技术在基本农田动态监测中的意义和作用,最后深入分析并举例说明遥感和GIS在基本农田动态监测中的作用,认为"3S"技术对基本农田进行动态监测,不但可为复核土地变更调查提供准确的基本农田变化图斑数据,还可为监测基本农田规模发展的状况提供资料以及决策部门提供现势性的基础信息。

基于GIS的耕地利用动态变化分析——以四川省崇州市为例

根据崇州市土地利用现状变更资料,利用GIS技术,对该市2006～2010年末的空间数据进行了统计分析,阐述了该市5年以来耕地动态变化的趋势,特点及原因。结果显示:崇州市2006～2008年耕地有所增加,主要原因是耕地保护措施的加强,以及未利用地和草地转换为耕地,从2009年开始,耕地减少较多,主要原因是城市化水平的加剧,以及土地利用结构的调整。

插值方法在成都市耕地质量普查中的应用研究

结合G IS中插值方法,以成都市耕地为研究区,探讨了不同的插值方法在该次质量普查中的应用,对不同插值结果进行体验和分析,根据成都市耕地以及样点分布的特点,从中选择出最合适本次工作的方法。研究表明,应该根据不同工作的特点及需求选择不同的插值方法,才能真实反映各个不同地区特点,达到不同工作的要求。

四川省丘陵区“两区”划定存在的问题及方法探讨

粮食生产功能区和重要农产品生产保护区划定是国家实施"藏粮于地、藏粮于技"战略的重要举措。在试点阶段,通过对四川省试点县中丘陵区"两区"划定项目调研,依据"两区"划定概念、方法以及划入原则,讨论了"两区"划定中片块、地块在划入条件及界定等方面的问题。根据调研分析,本文认为:(1)"两区"片块、地块划入条件需增加弹性。(2)片块划定时考虑农业规模经营和实际地形地貌,补充完善农田基础设施(如道路、沟渠)的相关信息,补充完善土地流转、农业产业等信息,建立片块数字空间信息库,为"两区"划定后的高标准农田建设、土地整理、生态建设等提供详实的基础信息。(3)综合考虑县级农村资源空间管理的需要,避免重复建设,"两区"划定信息平台应与其他已有相关平台进行整合。本论文探讨的问题及相关建议以供相关决策机构的管理、实施作业人员后期的"两区"划定工作顺利实施提供参考。

基于遥感信息技术在农业中的运用方式

遥感信息技术是当今发展最快的高新科学技术,但就信息技术本身来讲,它只是一种工具,并不能概括所有产业,只能与其他产业结合,才能够真正成为传统产业发展的倍增器。信息技术与农业结合也同样能够起到倍增作用。本文将以农业信息化建设的现状为研究主线,分析当前农业信息化建设存在的主要问题,进而全面探索基于遥感信息技术在农业中的运用方式。

承包地确权成果在云南休耕补贴中应用及推广研究

基于我国目前粮食补贴方式中存在的问题,提出利用遥感和GIS技术,结合全国农村土地承包经营权确权调查成果数据,在云南省休耕轮作调查中,为农民耕地休耕轮作补贴提供科学准确的补贴数据依据,细化到"人+地+作物"的科学补贴方式,进一步将此方法推广到粮食补贴。得出结论:提出在有承包地确权数据的地方,利用承包地矢量地块信息进行面向地块的农作物遥感分类方法,实现"人+地+作物"准确快速的补贴方法;并将此方法推广到其他粮食补贴如水稻、玉米等粮食作物的补贴。

四川省水产养殖业空间格局及影响因素

【目的】探究四川省水产养殖业空间分布格局及驱动因素,为优化该省水产养殖业布局、促进产业提质增量提供参考。【方法】以四川省各县域(市辖区)为基本空间单元,借助该省渔业统计年鉴和地方统计年鉴,采用空间自相关分析方法、地理探测器及地理加权回归模型,分析该省水产养殖业的空间分布格局、影响因素及主导因子作用强度的空间异质性。【结果】(1)四川省水产养殖面积和养殖产量都存在显著的空间正相关性,川东岷江和沱江沿岸平原丘陵地区(包括荣县、威远县、资中县、井研县、仁寿县、雁江区、简阳市等)为该省的主要水产养殖业集聚区;(2)养殖面积、平均单产水平、淡水鱼苗数量和养殖劳动力为养殖产量的主导因子;(3)主导因子正向回归系数影响效应中,养殖面积由中部向南北两边递减,平均单产水平由东北部向西南部递减,淡水鱼苗数量由北部向南部递减。而养殖劳动力由东南部向西部从负值向正值过渡且逐渐增加。【结论】四川省水产养殖业空间格局及影响因素研究为该省水产养殖业集约化发展、因地制宜差异化发展提供科学依据,是优化该省水产养殖业布局、促进产业可持续发展的有效手段之一。

浅谈遥感技术在国土资源管理中应用和发展

遥感技术在国土资源管理中获得了十分广泛的应用,文章通过分析遥感技术在国土资源管理中的应用现状,并针对技术的发展情况,分析了遥感技术在国土资源监测管理中的发展前景,进一步了解了遥感技术在国土资源管理中的重要价值和应用。

四川省土地复垦管理现状和问题

四川省经济发展在十二五期间取得飞速发展,加之当前四川省处于新型工业化、城镇化"双加速"时期,人地矛盾依然突出,土地复垦作为国土资源管理中一项重要工作,在稳定耕地面积,促进经济社会全面、协调、可持续发展方面起着非常重要的作用。目前四川省土地复垦管理工作虽然取得了一定的成效,但是在系统宏观层面上仍然存在诸多问题,为了突出土地复垦工作在四川省经济社会中的贡献,通过分析四川省土地复垦现状和存在的问题,提出相应的措施和对策。

基于小型无人机遥感的玉米倒伏面积提取

该文使用2012年小型无人机遥感试验获取的红、绿、蓝彩色图像研究灌浆期玉米倒伏的图像特征和面积提取方法。研究首先计算和统计正常、倒伏玉米的30项色彩、纹理特征,然后比较特征的变异系数和相对差异评选出适宜区分正常、倒伏玉米的特征;通过分析发现,与红、绿、蓝色灰度比较,多项色彩、纹理特征的变异系数更大或不同类别间的相对差异更小,不适用于准确区分正常、倒伏玉米,最适于区分正常和倒伏玉米的特征是3项基于灰度共生矩阵的红、绿、蓝色均值纹理特征。分别基于色彩特征和评选出的纹理特征提取倒伏玉米面积,对比2种方法的误差发现,基于红、绿、蓝色均值纹理特征提取倒伏玉米面积的误差最小为0.3%,最大为6.9%,显著低于基于色彩特征提取方法的。该研究结果为应用无人机彩色遥感图像准确提取倒伏玉米面积提供了依据和方法。

基于土地适宜性评价的农作物种植区划研究——以宜宾市翠屏区早茶为例

【目的】对四川省宜宾市翠屏区早茶种植进行土地适宜性评价,为扩大早茶种植面积、科学规划茶叶种植基地提供科学管理依据。【方法】以四川省宜宾市翠屏区为例,选取立地条件、土壤理化性状和养分状况3个方面的生态适宜性评价因子,在地里信息系统(GIS)的支持下,利用耕地地力评价成果资料,定量获取各评价因子信息,采用AHP法确定各评价因子的权重,对早茶种植的生态适宜性进行综合评价。【结果】翠屏区早茶最适宜区主要分布在长江沿岸以及周边低山区,占全区总面积的1.12%;适宜区主要分布在翠屏区中部的中丘浅丘区,占全区总面积的54.01%;次适宜区主要分布在翠屏区西部和东南部的平坝或浅丘地区,占全区总面积的39.33%;不适宜区主要分布在市区、场镇周边及河滩坝区,占全区总面积的5.54%。区域内94.46%的范围各项生态指标均达到国内适宜水平,区位优势明显。【结论】评价结果可为翠屏区茶业资源的合理分配和规划、下一步重点发展最适宜区和适宜区的乡镇进行规模化种植、针对早茶种植进行科学肥料配方的完善与应用提供方法和技术支持。

基于SPOT-5卫星影像的水稻信息提取方法研究——以德阳市旌阳区为例

【目的】水稻遥感信息提取是遥感技术在农业领域应用方面的重要内容,也是快速、准确满足水稻种植遥感监测的需要。【方法】本研究以四川省德阳市旌阳区为研究区,利用SPOT-5卫星影像,对研究区的影像进行监督、面向对象以及决策树等多种方法分类,对分类结果进行对比,研究最适合提取水稻信息的方法。【结果】结果表明:(1)监督分类(6种分类器)人为控制训练区提高精度的同时也加大了人为误差;面向对象分类提高了效率,易出现分类混淆;决策树分类法直观、效率高,但在本研究区中,由于耕林混交的面积较大,水体和居民地亮度值接近,造成分类误差加大。(2)神经网络和支持向量机的分类精度最高,分类效果清晰,说明在实际水稻信息提取中以监督分类为最佳。【结论】基于遥感技术和高分辨率数据提取水稻信息、实现水稻监测是可行的。

基于高光谱植被指数的水稻LAI遥感估算

【目的】探索植被指数(VI)及其波段选择、回归建模方法、训练样本选取三方面因素对基于统计模型的水稻叶面积指数(LAI)高光谱遥感估算的影响,构建县域水稻LAI估算模型,并在四川省凉山彝族自治州昭觉县开展实证应用。【方法】本文基于不同样本量的3套训练数据,分别对增强型植被指数(EVI)、修正三角植被指数2(MTVI2)、归一化差值植被指数(NDVI)和修正比值植被指数(MSR)开展波段选择。在此基础上,以1种VI作为LAI的特征参量,试用指数回归(ER)和人工神经网络(ANN),构建县域水稻LAI估算模型。计算LAI估算值和实测值之间的决定系数(R^(2))和均方根误差(RMSE),开展估算精度验证。【结果】①基于EVI或MTVI2的LAI估算精度优于NDVI和MSR。以ANN模型为例,基于优选波段的EVI和MTVI2得到的R^(2)分别为0.638和0.681,RMSE分别为0.554和0.519;而NDVI和MSR得到的R^(2)分别为0.567和0.560,RMSE分别为0.606和0.611。②基于各VI优选波段组合的LAI估算精度(平均R^(2)为0.574,平均RMSE为0.598)优于默认波段组合(平均R^(2)为0.424,平均RMSE为0.694)。③ANN模型的表现优于ER模型。在基于默认波段、优选波段的LAI估算试验中,ANN模型得到的平均R^(2)比ER模型分别提高40.27%和14.03%;平均RMSE分别降低11.32%和8.11%。④就本项目试验而言,训练样本量对基于ANN模型的LAI估测精度的影响不显著。例如,当训练样本量低至24时,基于EVI构建的ANN模型的测试精度(R^(2)=0.660,RMSE=0.537),仍然优于ER模型(R^(2)=0.597,RMSE=0.585)。【结论】VI及其波段选择与回归建模方法对县域水稻LAI高光谱遥感估算均有明显影响。针对特定区域的目标作物,尝试利用任意可能的波段组合来计算多种VI,遴选与实测LAI相关系数最大的VI及其波段组合,有益于提高基于VI的LAI高光谱遥感估算精度。同时,即使基于小样本训练数据,机器学习算法仍有可能得出优于参数回归的结果。

基于冠层反射率模型的作物参数多阶段反演方法研究进展

利用遥感手段,基于冠层反射率(canopy reflectance,CR)模型反演农作物参数具有经济、高效、普适性好的特点,是智慧农业快速、精确监测区域尺度农情信息的理想方法。然而,CR模型反演过程受"病态反演"问题影响。针对此,前人提出了多阶段目标决策(multi-stage,sample-direction dependent,target-decisions,MSDT)法和面向对象(object-based)反演法。分别依据CR模型参数的敏感性和不确定性,以及作物参数的空间分布特征,将反演过程划分为若干阶段,每阶段只反演部分参数,前阶段反演结果作为后阶段反演的先验知识,以此减少CR模型参数优化的不确定性,改善"病态反演"问题。该文系统总结了MSDT法与面向对象反演法,将其归纳为统一的"多阶段反演"方法,并提出概念模型。基于此,总结、讨论了多阶段反演中如下三方面共性问题,试分析可能的解决途径:1)多阶段反演决策还需要广泛比较、科学论证与改进,以确保其合理性和有效性;未来研究中,应将MSDT法与面向对象反演方法有机结合,在统一的多阶段反演技术框架下,制定更加合理的反演决策方法。2)CR模型的参数化精度可能影响多阶段反演;未来应尝试利用"天空地一体化"遥感技术和尺度转换方法获取先验知识,提高CR模型参数化精度。3)多阶段反演过程中,反演误差逐级传递;未来研究中,一方面应尝试识别并纠正前阶段反演中的误差,另一方面应合理利用前阶段反演结果,避免前阶段反演误差影响后阶段的反演。