科研产出
基于Sentinel-1时序数据的稻虾田遥感识别
《遥感技术与应用 》 2024 北大核心 CSCD
摘要：稻渔种养在保障粮食安全、减少环境污染、提高土壤肥力、降低CH4排放方面具有显著的社会、经济和生态效益。准确获取稻鱼田、稻虾田等信息，对服务现代农业数字化管理及提升资源利用效率具有重要意义。以成都平原的典型稻虾田为研究对象，使用2019～2021年Sentinel-1后向散射系数构建时序数据集；分析稻虾田与常规稻田、莲藕田、传统水产养殖等地物后向散射系数的时序特征；通过随机森林分类器提取稻虾田、常规稻田、藕田等信息，结果显示：（1）稻虾田年内后向散射系数具有典型的时序变化特征，其系数变化范围、曲线波峰明显区别于常规稻田、藕田。（2）随机森林分类的总体精度、Kappa系数分别为：94.32%和0.91，表明Sentinel-1时序数据可准确识别稻虾种养，能将稻田和藕田等地物进行区分，是多云雾地区稻渔遥感监测的理想数据源。该研究结果可为多云雾地区稻渔种养的遥感识别提供参考。
关键词： 稻渔综合种养 稻虾田 遥感 合成孔径雷达 Sentinel-1 时序数据 分类
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基于语义分割模型和遥感的柑橘园空间信息提取
《中国农机化学报 》 2023 北大核心
摘要：为应用高分辨率遥感影像和卷积神经网络模型快速提取柑橘园空间信息，选择四川省柑橘重点产区蒲江县为研究区，以高分辨率Google earth图像为数据源，构建3类不同树龄的柑橘园样本数据集，训练U-net和DeepLabv3+语义分割模型，提取柑橘园空间信息。通过验证，具有不同神经网络结构的U-net和DeepLabv3+模型提取柑橘园信息总体精度分别为88.30%和86.79%,Kappa系数为0.75和0.72,二者精度相当；通过分析小地块的果园遥感识别精度，测试区最小识别图斑面积约为120 m~2,大于该面积的果园遥感面积平均精度在85%以上。该研究可为经营者、农业部门使用高分辨率遥感影像和开源的深度学习分类工具快速获取果园空间信息提供参考。
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遥感技术的发展现状及在天府粮仓建设中的应用建议
《中国农业信息 》 2023
摘要：[目的]促进遥感技术在天府粮仓建设中的应用,助力农业生产高质、高效、可持续发展.[方法](1)文章通过文献综述,将遥感技术在农业监测中的研究分为耕地监测、农作物遥感制图、作物长势监测与产量估算.(2)在四川地区复杂应用场景下,具体分析现有遥感技术在区域监测面临的挑战.(3)提出遥感技术助力天府粮仓建设的相关建议.[结果]遥感技术经过不断发展,建立了成熟的空天地一体化农作物遥感监测技术体系及系列数据产品,在种植结构优化、政策制定、资源有效利用等方面发挥重要作用.然而,在四川地区开展遥感监测仍面临复杂地形、地块破碎、种植制度等挑战.[结论]为了进一步加强遥感技术在天府粮仓建设中的应用,助力农业高质量发展,提出以下建议:一是加强大模型应用,支持高标准农田建设;二是使用多源遥感数据和深度学习方法,提高景观复杂场景下的遥感制图精度;三是耦合多源遥感数据和各作物农学机理,提高作物长势监测和产量估算能力.
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基于遥感和"两区"划定耕地数据的农作物面积估算分层抽样体系研究
《中国农业信息 》 2023
摘要：[目的]四川气候多云雨天气,通过全覆盖遥感影像解译来掌握主要农作物种植面积、分布非常困难,采用野外实地抽样调查与遥感影像分类相结合是有效可行的方法.[方法]文章以遥感和GIS为手段,充分利用"两区"划定耕地基础数据,采用两级空间分层抽样方法和实验最优空间抽样体系的设计来建立长期的野外调查样方.采用空间分析技术、传统抽样方法相结合的两级空间分层抽样技术,在不同研究区内,以误差、变异系数和抽样个数为抽样效率的评价指标,实验和确定不同层的样方大小、抽样方法和抽样比例的最优抽样体系;通过确定的最优抽样体系,反推2022年研究区油菜和小麦面积,验证其精度.[结果]抽样体系中样方大小为0.5 km×0.5 km、抽样方法为分层顺序抽样方法或分层麦士比抽样方法、抽样个数为25个左右,误差和变异系数较小,为最优抽样体系.[结论]经验证,用最优抽样体系反推的2022年油菜小麦面积精度均在93%以上,建立了适用于四川省不同区域的最优抽样体系,布设了长久的野外调查样方.
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AM-LSTM网络的北京平原东部地面沉降模拟
《遥感学报 》 2022 EI 北大核心 CSCD
摘要：基于传统数值方法构建的地面沉降模拟预测模型需要大量的水文地质数据和实测数据,对于地质条件复杂地区的形变模拟预测难度大.本文基于PS-InSAR技术获取的北京平原东部地区的地面沉降信息,综合考虑不同层位地下水水位对沉降的影响,采用基于注意力机制的长短时记忆网络(AM-LSTM)对不同沉降发育地区典型位置处的地面沉降进行模拟.结果表明:(1)研究区地面沉降空间差异性明显,2010年11月—2016年8月最大沉降速率约153 mm/a,累计沉降量达到1063 mm,位于朝阳区三间房乡附近;(2)基于AM-LSTM模型的模拟精度优于传统LSTM模型,本次模拟精度最高提升了 22%;(3)AM-LSTM模型注意力权重表明,第二承压含水层水位对地面沉降贡献最大.本次研究能够为地面沉降防控提供可靠的技术支撑.
关键词： 遥感 地面沉降 AM-LSTM 模拟预测 不同层位地下水水位 注意力权重
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基于Deeplabv3+模型的成都平原水产养殖水体信息提取
《中国农机化学报 》 2021 北大核心
摘要：为应用深度学习和遥感影像实现养殖水体信息的快速提取,以成都平原为研究区,以Sentinel 2A和高分6号多光谱影像为数据源,基于国产开源深度学习平台PaddlePaddle训练Deeplabv3+语义分割模型,构建遥感影像的水体语义分割模型,用于提取成都平原养殖水体信息。Deeplabv3+方法的总体精度和Kappa系数分别达到94.14%和0.88,均高于归一化差分水体指数法和最大似然监督分类法;模型对阴影和建筑物等误分为水体的抑制效果较好,而对小面积和细小线状水体信息的提取则受影像分辨率影响,效果无明显改进;成都平原2018年和2020年养殖水体面积分别为22.3 khm2和28.6 khm2,其验证区青白江区、新津县和广汉市养殖水体面积的泛化提取结果验证误差均≤±10%。该研究结果可为应用深度学习平台建立遥感影像的水体语义分割模型及提取水产养殖水体信息提供参考。
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基于多时相遥感植被指数的柑橘果园识别
《农业工程学报 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：柑橘普遍种植于中国南方地区,受天气多云多雨、种植类型复杂等因素影响,利用光谱信息直接识别柑橘果园信息存在一定困难。该研究根据柑橘特有的物候特征,提出了"柑橘在其果实生长膨大过程中柑橘果园的植被信息可能减弱"的假设。根据此特征提出柑橘果园信息识别方法,确定关键时间窗口的阈值,并以广西壮族自治区南宁市武鸣区为研究区,开展柑橘果园信息遥感识别实证研究。首先,获取2018年研究区多时相Sentinel-2遥感影像,构建归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）、绿色归一化植被指数（Green Normalized Difference Vegetation Index,GNDVI）、差值植被指数（Difference Vegetation Index,DVI）和红边波段指数（Sentinel-derived Red-edge Spectral Indices,RESI）等多个植被光谱指数;其次,根据地面样本点信息,对比不同植被类型在不同时期的遥感植被信息差异,进而确定柑橘果园识别的最优特征。研究结果表明,柑橘果园与研究区其他主要作物类型（如甘蔗、香蕉、玉米、水稻等）没有明显的光谱特征差异,但研究区多时相遥感植被指数显示10月的柑橘果园NDVI相比11月出现明显低值0.47,且明显低于其他作物类型;10月的柑橘果园GNDVI也出现了低值0.43,但与其他月份相比差异不明显;而柑橘果园DVI的离散程度低,分离性不强。根据作物物候历,9—10月为柑橘果实迅速膨大期,这验证了该研究提出的科学假设,即该时期柑橘果园的植被信息会减弱。柑橘果实膨大期不同植被指数的离散程度差异明显,NDVI离散程度最高,差异性最强。根据10月柑橘果园NDVI的物候特征,进一步构建归一化指数,通过阈值法识别研究区柑橘果园空间分布,该识别方法的总体精度达到82.75%,优于其他植被指数的识别结果,研究结果可为柑橘果园信息遥感识别研究提供较好的理论与实践支撑。
关键词： 遥感 分类 物候 柑橘 植被指数 Sentinel-2 Google Earth Engine
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川西平原油菜种植区域时空变化分析*蒋梓淳,徐嘉昕,黄平,张珣,王思,
《中国农业信息 》 2021
摘要：【目的】提取四川省粮食生产核心区川西平原油菜种植区域空间分布信息,分析种植区域的空间特征和面积变化,以期为四川省农业政策制定、产业结构进一步调整和优化提供参考。【方法】文章将GF-1、Sentinel-2和Landsat-8全色波段影像和多光谱影像进行融合,分别得到空间分辨率为15 m、10 m和15 m的融合图像;利用最大似然分类法对融合图像的RGB假彩色图像进行地物分类,提取油菜种植区域信息。以Google Earth发布的历史影像建立验证样区,通过目视解译提取油菜种植区域,验证遥感影像的提取精度。【结果】获得了该地区2016年和2018年共2期油菜种植区域空间信息。川西平原油菜主要分布在北部、东北部、西部和南部浅丘地带,零散分布于中部平原地区。2018年油菜种植面积较2016年有所增长,主要增加区域在川西平原崇州市、大邑县、邛崃市等市县。【结论】川西平原近年来油菜种植面积总体保持增长势态。四川省油菜产业的发展使得油菜种植区域差异化逐渐明显,需要进行针对性分析,因地制宜地研究和确定产业的战略目标与规划、区域农业产业化经营应遵循的法律或规则。
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基于土壤异质背景的玉米秸秆覆盖度遥感反演
《应用生态学报 》 2020 北大核心 CSCD
摘要：玉米秸秆覆盖还田是东北平原当前大力推广的一种保护性耕作方式。区域作物秸秆覆盖度(CRC)的遥感估算可大范围快速获取耕地秸秆覆盖还田信息,对于政府监测和推广秸秆覆盖还田工作有重要作用。本研究以吉林省梨树县为研究区,基于Sentinel-2A卫星影像,选取归一化耕作指数(NDTI)、归一化秸秆指数(NDRI)、简单耕作指数(STI)和归一化差值指数(NDI7)4种光谱指数,建立光谱指数与玉米秸秆覆盖度的线性回归模型,进行秸秆覆盖度反演。结果表明:研究区土壤背景空间异质性较强,对光谱指数回归模型影响显著,采用土壤质地分类(分区)分别建立回归模型的方法可提高反演精度。土壤背景空间异质性会增大模型估算误差;4种光谱指数与玉米秸秆覆盖度均有较强相关性,其中,NDTI和STI模型表现更好;基于NDTI和STI的分区线性回归模型验证R~2为0.84、RMSE为13.3%,优于不分区的模型(R~2为0.75,RMSE为16.5%),有效提升了反演精度。
关键词： 作物秸秆覆盖度 遥感 土壤 归一化耕作指数(NDTI) 玉米 东北平原
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成都郊区农业乡镇的土地利用变化特征分析
《中国农业信息 》 2020
摘要：[目的]定量分析成都郊区农业乡镇土地利用变化特征,对产业结构调整优化意义重大.[方法]文章选择以农业为主导的乡镇,建立浅丘、平坝不同地形的土地利用现状调查样区各2个,通过2013年和2018年分辨率优于1 m的高分辨率遥感影像获取土地利用类型信息,计算土地利用类型转移矩阵,分析该区土地利用时空变化特征.[结果](1)2013-2018年该地区农业用地结构发生明显变化,园地、设施大棚和坑塘水面等占比上升,耕地和林地占比下降.(2)主要土地利用类型转移为耕地转出与园地转入,其中耕地主要转为园地、设施大棚和建设用地,分别占转出面积的64.1%、15.3%和12.5%;园地主要来源于耕地和林地,分别占转入面积的83.2%和11.5%.(3)浅丘、平坝不同地形农区发展的主导产业不同,显著影响农业土地利用类型转化,浅丘区以耕地和林地转为园地为主,平坝区以耕地转为设施大棚和果园为主.[结论]成都郊区农业乡镇的农业产业类型、规模化趋势改变了该地区农业土地利用格局、提高了土地集约化水平,研究结果可为农业产业结构优化调整、乡村振兴提供参考.
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