不同遥感数据融合方法在南方水稻面积监测中的应用研究

在南方水稻遥感监测中,单一传感器影像数据已不能满足监测精度的要求,需要将高空间分辨率全色影像与中高空间分辨率多光谱影像进行融合,得到新的高空间分辨率多光谱影像,有利于改善影像识别与分类精度.该文利用江苏省金湖地区HJ-1A卫星30m分辨率多波段影像与ALOS卫星2.5m分辨率全色影像进行水稻监测,采用4种融合方法(Brovey变换、IHS变换、高通滤波和小波变换)对2种影像进行融合处理.随后对各种融合影像结果进行了目视定性和融合评价指标定量说明与评价,结果表明小波变换在空间与光谱信息上具有最佳的融合效果.进一步利用小波变换的融合影像进行水稻识别与面积提取,统计表明融合影像相比HJ-1A多光谱影像,水稻面积估测精度从79.26%提高到91.65%.因此,利用多源遥感数据融合的方法对南方水稻面积进行监测,可显著提高其监测精度.

HJ星和GF1号数据在水稻种植面积提取中的应用

利用中高空间分辨率遥感技术监测农作物生长已成为当今农业遥感研究的热点问题。本研究选用国产中空间分辨率卫星HJ星和高空间分辨率卫星GF1号遥感影像数据,在分别对其进行大气校正、几何校正等预处理的基础上,选用PCA、Brovey、HPF和Wavelet 4种融合方法对HJ星和GF1号遥感数据进行融合,并对其融合效果进行定性和定量评价。通过计算融合影像的RVI和NDVI,比较其光谱特征的差异性,并对筛选出的最适融合影像进行水稻种植面积的提取与精度验证。结果表明,在4种遥感融合方法中,HPF融合效果最佳,其标准差和信息熵分别为10.984 3和1.468 6,信息量丰富,与原始影像的交叉熵和相关系数分别为1.848 5和0.370 2,保真度较好,HPF融合影像RVI和NDVI分别为6.508 1和0.713 6,与实测值最为接近,近似率分别为87.71%和98.63%,利用水稻种植面积提取样方验证的精度为98.08%。说明,对HJ星和GF1号遥感影像进行HPF融合,可以增强融合影像的信息量和光谱特征,有利于县域级水稻种植面积准确提取。