科研产出
基于Landsat-8和Sentinel-2A多光谱影像的陆良县日光温室面积估算
《西南农业学报 》 2019 北大核心 CSCD
摘要：【目的】选取云南省陆良县,开展基于Landsat-8 OLI和Sentinel-2A MSI影像的设施种植区域监测研究,及时为农业生产管理提供准确的设施农业空间信息。【方法】首先分析日光温室及其他典型地物的遥感特征,然后使用目视解译以及最小距离法、马氏距离法、最大似然法、支持向量机等4种监督分类方法提取设施种植空间信息,再使用亚米级Google earth历史影像为底图建立验证样区。通过目视解译提取样区设施种植区域信息,以此验证Landsat-8和Sentinel-2A影像的监测精度,选择最优监测方法。【结果】使用Landsat-8影像,基于目视解译及4种监督分类方法的精度依次为97. 54%、77. 31%、91. 35%、91. 89%和83. 15%;使用Sentinel-2A影像,基于目视解译及4种监督分类方法的精度依次98. 82%、80. 80%、87. 01%、93. 89%和85. 41%。【结论】①2种影像的日光温室监测均适于使用最大似然法,其估算精度与目视解译精度误差分别为5. 65%和4. 93%;②遥感监测显示,2016年陆良县日光温室主要集中于该县湖积平原区。基于Landsat-8影像监测的面积为5381. 62 hm2,基于Sentinel-2A影像监测的面积为5347. 84 hm2。
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成都龙泉山区居民点空间变化研究
《安徽农业科学 》 2019
摘要：[目的]研究近10年龙泉山区居民点空间变化特征。[方法]在成都龙泉山区建立乡镇、乡村居民点用地调查样区12个,使用Google Earth开源的2007年和2017年高分辨率影像进行人工目视解译,基于GIS技术分析居民点空间变化特征。[结果]基于乡镇、乡村区域分析居民点的空间变化结果显示,2017年样区内居民点用地面积总体较2007年增长了12.71%;乡镇、乡村不同区域变化趋势不同,乡镇区域居民点增加23.40%,乡村地区减少9.35%。基于交通道路沿线的居民点空间变化分析结果显示,乡镇区域道路沿线的居民点用地面积增加了129.96%,乡镇以外道路沿线居民点用地整体减少,30、60和100 m缓冲区范围内居民用地分别减少了4.42%、8.10%和12.84%。居民点在近10年主要向城镇区域或乡村主要县道、乡道沿线聚集,居民迁移至交通便利、地势平坦的城镇附近定居。[结论]该研究为龙泉山城市森林公园土地利用优化提供参考。
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基于RapidEye影像的石漠化区休耕地块监测
《中国农业资源与区划 》 2019 北大核心
摘要：[目的]该文选取云南省石漠化地区2个休耕试点区为研究区,研究使用RapidEye多光谱影像监测地块休耕状况的方法,为休耕精准监测提供参考.[方法]获取2017年8月2日覆盖研究区的RapidEye影像,进行大气校正、图像配准,选取休耕区及周边地区的绿肥作物、水稻、玉米、烟草、光温棚、遮阳棚、林地及水体等典型地物,分析绿肥作物与其他地物的光谱差异及可分离性;对休耕区影像进行监督分类,获得分类结果,将分类结果二值化为休耕与其他地物,然后使用地块矢量数据与二值化结果进行相交统计,得到地块休耕面积及比例,最后以休耕比例判定地块是否进行休耕.[结果]绿肥作物与其他典型地物光谱差异明显,可分离性良好;验证结果表明,在石漠化休耕区使用RapidEye影像基于休耕比例判别地块休耕的监测方法总精度为98.89%,Kappa系数为0.9292,错分误差为0,漏分误差为1.19%;判别阈值对休耕地块错分或漏分有影响.[结论]具有红边波段的RapidEye影像可用于石漠化休耕区的精准监测.
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四川省丘陵区“两区”划定存在的问题及方法探讨
《四川农业科技 》 2018
摘要：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。
关键词： 粮食生产功能区 重要农产品生产保护区 片块 地块 丘陵区
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基于GF-1PMS影像的柠檬种植面积估算
《中国农业资源与区划 》 2016 北大核心
摘要：为应用国产高空间分辨率影像快速、准确估算丘陵区柠檬种植面积,文章基于GF-1 PMS影像使用不同数据预处理及分类法估算柠檬种植面积。通过对影像进行大气校正、数据融合、滤波等处理,分别得到光谱反射率数据、融合影像和纹理特征数据(分辨率分别为8m、2m、2m)。通过可分离性分析,发现荒草地和未成林柠檬的可分性最差,二者在光谱反射率数据、融合影像和纹理图像中的可分性数值均小于1.8,是影响柠檬分类精度的主要因素。基于最大似然法的分类精度评价结果显示,纹理图像数据估算精度好于8m分辨率的多光谱反射率数据和2m分辨率的融合图像,适当的影像预处理有助于提高监督分类精度。对比基于最大似然法的精度,基于面向对象法的柠檬面积估算精度达95.09%,高于监督分类法的,使用GF-1 PMS影像估算柠檬面积最优方法为面向对象法。该研究为应用国产高分辨率遥感数据快速、准确估算丘陵地区果树种植面积提供了相关参考。
关键词： GF-1 PMS影像 柠檬 丘陵 种植面积 精度
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