基于GVG采样系统检验遥感图像解译精度的方法——以其在农作物遥感估产中的应用为例

以在农作物遥感估产中的应用为例,介绍了运用GVG(GIS&VIDEO&GPS)野外采样系统,检验遥感图像解译精度的方法。即在遥感影像解译过程中,利用GVG系统实地采样图像数据实时检验不确定图斑解译的结果;在遥感影像解译完成后,利用GVG采样统计结果及其缓冲区(Buffer)抽样方式检验遥感图像解译精度。在武汉市新洲估产样区进行的试验表明,该方法简便易行,为提高与检验遥感图像解译精度提供了新的方法和思路。

基于GVG采样系统的农作物估产可信度分析——以四川盆地为例

以四川盆地的农作物估产为例,对GVG(GIS&VIDEO&GPS)采样系统的采样结果进行可信度分析。在试验区随机选取具有代表性的采样线,利用GVG采样系统提取样区内农作物种植比例。然后结合野外实地调绘结果对该地区进行遥感影像解译,在解译影像上对采样线不同缓冲区范围内的农作物面积进行提取,计算出农作物的种植比例。把遥感解译影像缓冲区分析结果为检验数据,采用误差最小可信度最高的原则对GVG采样系统采样结果的精度进行可信度分析。并基于可信度分析初步确定GVG采样系统的沿线采样最佳范围。

2008年1-2月雪灾作物灾情遥感监测方法

文章利用北京1号遥感数据以及MOD IS数据提取作物雪灾灾情的范围,并利用1月上旬的北京1号遥感数据监测作物种植成数,利用GVG农情采样系统调查作物受灾比例,然后结合耕地数据库计算了江西、湖北、湖南和贵州4个重点省份的作物受灾面积,分析了受灾的程度和影响因素。监测结果表明:江西、湖北、湖南和贵州4省农作物受灾总面积约429.76×104hm2,此次雪灾造成的作物受害地区主要分布在冬小麦和油菜广泛种植的江汉平原、洞庭湖和鄱阳湖地区,作物受灾严重地区主要分布在海拔相对较高的山区和丘陵地带。比较而言,冬小麦因处于返青期受害有限,油菜处于抽苔期或现蕾期受害较大。江西和湖南南部地区虽然雪灾严重,但因处于冬闲期,作物种植面积不大,受灾面积较小。