面向農(nóng)作物監(jiān)測(cè)的遙感信息處理技術(shù)研究

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1、維普資訊http://www.cqvip.com第1期，總第59期國(guó)土資源遙感No．1．2OO4REMOTESENSINGFORLAND&RESOURCESMar．．20042004年3月15日面向農(nóng)作物監(jiān)測(cè)的遙感信息處理技術(shù)研究何國(guó)金，胡德永，劉喜珍，李國(guó)靖，郝義德，王立平(1．中國(guó)科學(xué)院中國(guó)遙感衛(wèi)星地面站，北京100086；2．北京市農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣站，北京100029)摘要：以區(qū)域性主要農(nóng)作物種類(lèi)識(shí)別、長(zhǎng)勢(shì)分析與產(chǎn)量估算及農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀監(jiān)測(cè)為主要研究對(duì)象，開(kāi)展適于農(nóng)業(yè)管理部門(mén)業(yè)務(wù)化運(yùn)行的衛(wèi)星遙感信息處理的關(guān)鍵技術(shù)研究。從分析主要作物類(lèi)型識(shí)別的遙感物理依據(jù)人手，提出了衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)處

2、理及專(zhuān)題信息提取的基本技術(shù)框架、主要農(nóng)作物類(lèi)型及種植面積信息的提取方法以及主要糧食作物長(zhǎng)勢(shì)分析和產(chǎn)量估算模型，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行了簡(jiǎn)要的精度分析。關(guān)鍵詞：衛(wèi)星遙感；信息處理；農(nóng)業(yè)中圖分類(lèi)號(hào)：S127；TP753文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1001—070X(2004)0l一0040—03征曲線(xiàn)非常相近，用寬波段遙感數(shù)據(jù)是不可能識(shí)別0引言的，而應(yīng)用高光譜遙感技術(shù)的代價(jià)太高，且目前尚沒(méi)有既具有高光譜分辨又具有高空間分辨的衛(wèi)星遙感衛(wèi)星遙感在農(nóng)業(yè)方面的應(yīng)用，一直是世界各國(guó)系統(tǒng)(已有航空遙感系統(tǒng))。遙感應(yīng)用研究的首選課題之一。目前，遙感技術(shù)已本研究在多時(shí)相衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的支持下，利用在作物長(zhǎng)勢(shì)評(píng)估、產(chǎn)量估

3、算及土地利用分類(lèi)等方面作物物候期的差異構(gòu)成的光譜特征信息的差異，對(duì)得到廣泛應(yīng)用¨,22。由于中國(guó)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有復(fù)雜作物類(lèi)型進(jìn)行識(shí)別；并考慮在圖像數(shù)據(jù)庫(kù)和知識(shí)模的背景因素，特別是現(xiàn)階段農(nóng)業(yè)正處于種植結(jié)構(gòu)調(diào)型庫(kù)的支持下，構(gòu)建智能處理系統(tǒng)。整的關(guān)鍵時(shí)期，種植類(lèi)型的復(fù)雜程度和變化程度均為歷史罕見(jiàn)。而政府部門(mén)急需了解種植結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀、2數(shù)據(jù)處理及信息提取結(jié)構(gòu)調(diào)整效果、作物長(zhǎng)勢(shì)以及絕對(duì)產(chǎn)量等情況。因此，區(qū)域性作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)和估產(chǎn)，在中國(guó)的農(nóng)業(yè)管理2．1數(shù)據(jù)處理及專(zhuān)題信息提取的基本技術(shù)框架和種植特點(diǎn)環(huán)境下，具有較好的應(yīng)用潛力。在遙感數(shù)據(jù)處理及專(zhuān)題信息提取技術(shù)框架設(shè)計(jì)本研究以遙感技術(shù)農(nóng)業(yè)工程區(qū)域性應(yīng)用為目

4、中，充分考慮了農(nóng)業(yè)工程應(yīng)用的基本特點(diǎn)(圖1)。標(biāo)，以區(qū)域性主要農(nóng)作物(冬小麥、水稻和玉米)長(zhǎng)勢(shì)分析和產(chǎn)量估算、農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀監(jiān)測(cè)為主要研究對(duì)象，開(kāi)展適于農(nóng)業(yè)管理部門(mén)業(yè)務(wù)化運(yùn)行的遙感實(shí)時(shí)TM圖像幾何校正信息處理關(guān)鍵技術(shù)試驗(yàn)研究，為建立農(nóng)業(yè)管理部門(mén)予分類(lèi)IINDVI應(yīng)用的可操作系統(tǒng)平臺(tái)做技術(shù)儲(chǔ)備。多時(shí)相專(zhuān)題信息卜_專(zhuān)題信息提取1主要作物類(lèi)型識(shí)別依據(jù)在植被類(lèi)型識(shí)別研究中，所有植被的光譜特征曲線(xiàn)都具有相似性，不同類(lèi)型植被的光譜特征曲線(xiàn)會(huì)發(fā)生重疊或交叉，這就是所謂的同譜異物現(xiàn)象。產(chǎn)量模型卜產(chǎn)量分布及總產(chǎn)量相關(guān)研究表明，相當(dāng)多的作物在生長(zhǎng)旺期，其光譜特圖1技術(shù)流程圖收稿日期：2003—03—1

5、7；修訂日期：2003—07—30基金項(xiàng)目：國(guó)家自然基金項(xiàng)目(60272032)和北京市科委重點(diǎn)支持項(xiàng)目。維普資訊http://www.cqvip.com第1期何國(guó)金，等：面向農(nóng)作物監(jiān)測(cè)的遙感信息處理技術(shù)研究·41·2．2多衛(wèi)星數(shù)據(jù)源選擇及其幾何校正越冬前，同時(shí)，圖像信息也基本反映出本年度冬小麥由于遙感農(nóng)業(yè)工程應(yīng)用的最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)一項(xiàng)的豐欠趨勢(shì)，可實(shí)時(shí)地為小麥中期管理提供客觀(guān)依長(zhǎng)期的、周期性的產(chǎn)業(yè)化運(yùn)作，在選擇衛(wèi)星數(shù)據(jù)源時(shí)據(jù)。③次年5月中下旬衛(wèi)星圖像較好反映了小麥灌應(yīng)考慮下述因素：數(shù)據(jù)及資料來(lái)源的連續(xù)與穩(wěn)定；漿后期的長(zhǎng)勢(shì)及變化趨勢(shì)(同4月初比較)，此階段光譜信息和空間分辨率滿(mǎn)足監(jiān)測(cè)目

6、標(biāo)的精度要求；小麥產(chǎn)量已基本確定。與4月初數(shù)據(jù)結(jié)合分析，可保證數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)獲取且價(jià)格適中。以最終確定冬小麥的分布、面積及長(zhǎng)勢(shì)，依據(jù)地面實(shí)綜合上述因素，選擇陸地衛(wèi)星5號(hào)、7號(hào)(TM、測(cè)數(shù)據(jù)及產(chǎn)量模型，計(jì)算出本年度冬小麥單產(chǎn)高低ETM)圖像，并依據(jù)北京地區(qū)主要作物物候期分布，的分布及總產(chǎn)量。④以次年7月上、中旬衛(wèi)星圖像在天氣許可的情況下，每年至少購(gòu)買(mǎi)以下5個(gè)時(shí)相結(jié)合5月份相關(guān)信息提取出水稻(春種稻和麥后的Landsat衛(wèi)星數(shù)據(jù)，即：①頭年11月底到12月初稻)、春播作物(玉米、大豆)和林、園地的分布及種植冬小麥臨近越冬期；②次年3月底至4月初小麥的面積信息。⑤利用次年8月中、下旬衛(wèi)星圖像及

7、5、7返青至拔節(jié)初期；③次年5月中下旬小麥灌漿后期；月份衛(wèi)星圖像提取玉米、大豆、草地等相關(guān)信息。結(jié)④次年7月上、中旬；⑤次年8月中、下旬。合同期地面調(diào)查結(jié)果而得到玉米長(zhǎng)勢(shì)和產(chǎn)量。圖像幾何校正采用1997年5月16Et過(guò)境的經(jīng)2．4主要糧食作物長(zhǎng)勢(shì)分析和產(chǎn)量估算1：5萬(wàn)比例尺地形圖精校正后的TM圖像作為基準(zhǔn)不同于大范圍農(nóng)業(yè)生產(chǎn)變化趨勢(shì)性估計(jì)，該研圖像，其它時(shí)相衛(wèi)星圖像與之相配準(zhǔn)。配準(zhǔn)RMS(均究主要針對(duì)北京市冬小麥、水稻和玉米等主要農(nóng)作方差)≤0．5個(gè)像元。