应用剖分遥感影像模板快速提取作物种植面积
作物种植面积遥感提取的实验设计与教学实践
作物种植面积遥感提取的实验设计与教学实践在农业科技的广阔领域中，作物种植面积遥感提取就像是一艘航行的帆船，承载着农民的希望和梦想。
而实验设计与教学实践，则是这艘帆船的导航系统，为农业科技的创新发展指明了方向。
本文将探讨作物种植面积遥感提取的实验设计与教学实践，揭示农业科技奥秘。
首先，让我们来看看作物种植面积遥感提取的重要性。
遥感技术，作为一种先进的科技手段，它能够通过卫星遥感数据获取作物的种植面积和分布情况，为农业科技的发展提供了有力的支持。
在农业科技的广阔领域中，作物种植面积遥感提取需要根据作物的特点和遥感数据的特点，制定相应的实验设计和教学实践策略，为农业科技的发展提供有力的支持。
这就好比是在帆船的航行中，导航系统能够帮助船只避开暗礁和风暴，确保航行的安全和效率。
因此，作物种植面积遥感提取对于农业科技的发展具有重要意义。
然而，作物种植面积遥感提取的实验设计与教学实践并非一帆风顺。
在实际操作中，可能会遇到各种挑战和困难，如遥感数据的获取、实验设计的复杂性等。
这就好比是在帆船的航行中，需要应对风浪的侵袭，保持航行的稳定性。
因此，我们需要在作物种植面积遥感提取的实验设计与教学实践中，注重遥感数据的获取和实验设计的优化，确保实践的实效性和适应性。
其次，作物种植面积遥感提取的实验设计与教学实践需要注重实验设计的创新。
实验设计，就像是帆船的引擎，为遥感提取注入了强大的动力。
在作物种植面积遥感提取的实验设计与教学实践中，我们需要运用现代化的实验设计理念，如项目式教学、探究式教学等，提高实验的效率和质量。
这就好比是在帆船的航行中，引擎需要不断升级和创新，以提高船只的航行速度和稳定性。
因此，我们需要在作物种植面积遥感提取的实验设计与教学实践中，注重实验设计的创新，提高实验的全面性和系统性。
此外，作物种植面积遥感提取的实验设计与教学实践还需要注重教学实践的多样性。
教学实践，就像是帆船的船员，需要紧密协作，才能确保船只的顺利航行。
遥感技术应用于作物种植面积估算实例
遥感技术应用于作物种植面积估算实例1.农作物遥感分类1.1 利用多时相环境星 CCD 数据作物分类识别实验采用支持向量机分类器进行基于象素遥感影像分类方法。
在分类过程中，分别对不同日期的单景环境星数据以及不同日期环境星数据的组合进行分类，以评价环境星在作物分类中的应用潜力，并确定利用环境星数据进行作物分类的最佳影像获取时期及最优时相组合。
对单时相及不同时相组合的环境星数据进行分类，结果如图 1 所示。
其中左下角代码表明了分类所用的环境星数据，比如 HJ3 表示使用的是 3 月份获取的环境星数据，HJ3+HJ4 表示使用的是 3 月份和 4 月份获取的环境星数据的组合花期获取的环境星数据分类效果最好，总体分类精度达到了 88.2%，花前期获取的数据分类效果次之，拔节期获取的数据分类效果在三个时相的影像中分类效果最差。
使用多时相的数据分类效果要优于单一时相数据分类效果，其中使用三个时相的数据分类效果最好，总体分类精度达到了 91.7%。
但是，使用三个时相的数据相对于花期和拔节期两个时相数据组合的分类精度提高有限，表明两个合适时相数据的组合可以达到足够的分类精度，再多时相的组合对于分类精度的提高作用不大。
1.2 基于环境星和 ASAR 数据融合的作物分类识别实验数据融合采用主成分分析法对环境星与 ASAR 数据进行融合。
将含有 4 个不同光谱波段的环境星数据进行主成分变换，并将 ASAR VV 极化图像拉伸, 使图像灰度的均值与方差和主成分变换第一分量图像一致, 然后以拉伸过的 ASAR 图像替换环境星数据主成分变换后第一分量图像, 再经过逆变换还原到原始图像空间，得到环境星数据与 ASAR 数据的融合数据。
数据融合效果评价采用光谱角来衡量融合前后不同地物之间的光谱差异。
研究采用的分类算法包括最大似然(MLC)、人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)三种方法。
环境星多光谱数据与 ASAR VV 极化数据融合后信息量有所增加，相比于环境星数据，其与ASAR 数据融合后图像的层次更加分明，不同地物之间的差别更加明显。
利用高—中—低分辨率遥感影像的大区域耕地面积快速估测研究的开题报告
利用高—中—低分辨率遥感影像的大区域耕地面积快速估测研究的开题报告一、研究背景随着土地利用方式的变化和经济发展的推进，农业土地的利用和管理变得越来越复杂。
解决农业土地管理所面临的问题，需先知道区域内的耕地面积情况。
为了快速估测大区域耕地面积，应用遥感技术已成为常用手段。
传统上，估算耕地面积的方法是通过农业普查或实地调查，这种方法消耗时间、资源和资金。
但是，遥感技术可以在较短的时间内估算大区域耕地面积，因此具有重要的意义。
二、研究目的本研究的主要目的是使用高分辨率、中分辨率和低分辨率遥感影像来快速估算大区域内的耕地面积。
通过对不同分辨率的影像信息的处理和比较，确定最适合估算耕地面积的分辨率和遥感数据源。
三、研究内容1. 了解和收集关于耕地面积估算的遥感方法和现有研究成果。
2. 收集高分辨率、中分辨率和低分辨率遥感影像数据，并对数据进行预处理和处理，提取耕地信息。
3. 利用多源遥感影像数据，建立耕地面积估算模型，基于不同分辨率的数据估算大区域内的耕地面积。
4. 对估算结果进行比较和分析，确定最优遥感数据源和分辨率。
四、研究意义本研究有助于提高耕地面积估算速度和精度，为农业土地规划和管理提供支持。
同时，本研究还可以通过比较不同分辨率的遥感数据源，为耕地面积的估算方法提供优化方案。
五、研究方法1. 收集遥感影像数据源，并进行预处理。
2. 对预处理后的影像数据进行特征提取，获取各种遥感指标和地理信息。
3. 建立遥感耕地面积估算模型，包括各项指标和数据的组合和加权计算。
4. 利用得到的模型和预处理后的遥感数据估算大区域内的耕地面积。
5. 对估算结果进行准确度分析和比较，确定最优的遥感数据源和分辨率。
六、预期成果本研究的主要成果包括：1. 高分辨率、中分辨率和低分辨率遥感影像数据的组合和加权方案。
2. 基于不同数据源的遥感耕地面积估算模型。
3. 大区域内的耕地面积估算结果和准确度分析报告。
4. 可为耕地面积估算提供优化方法和指导方案。
如何利用卫星遥感技术进行农田面积统计与农作物监测
如何利用卫星遥感技术进行农田面积统计与农作物监测卫星遥感技术是一种通过卫星对地球表面信息进行观测和记录的技术手段。
它具有高分辨率、全天候、全球范围等特点，被广泛应用于科学研究、资源调查、环境监测等领域。
在农业领域，利用卫星遥感技术进行农田面积统计与农作物监测具有重要意义。
农田面积统计是农业调查与规划的重要任务之一。
传统的农田面积统计方法往往依赖于人工测量和地方政府提供的数据，但这种方法不仅耗时耗力，而且容易出现数据不准确的问题。
而利用卫星遥感技术，可以通过对农田图像的分析和处理，快速准确地获取农田面积信息。
农田面积统计主要依靠遥感图像的解译工作。
首先，遥感卫星拍摄到的农田图像需要通过数字图像处理技术进行校正和增强，以确保图像的质量和准确性。
其次，农田图像需要经过分类处理，将农田区域与其他地貌特征进行区分。
这一步骤需要结合地理信息系统（GIS）技术，通过特征提取和像素分类等方法，将农田区域进行标记和划分。
最后，利用面积计算模型，对农田图像中的农田区域进行面积计算，得到农田面积统计结果。
农作物监测是农业生产管理的重要环节之一。
通过对农作物的生长情况进行监测和分析，可以及时发现并解决农作物生长过程中出现的问题，为农业生产提供科学依据和技术支持。
利用卫星遥感技术进行农作物监测，可以实现对大范围、多时段的农作物生长状态进行实时观测和记录。
农作物监测主要依靠遥感图像的变化检测和专题制图工作。
首先，利用多时相的农田遥感图像，通过图像配准和镶嵌技术，将不同时间点的图像拼接在一起。
然后，对拼接后的图像进行差异分析，通过比对不同时间点的图像像元值的变化情况，可以判断出农作物的生长状况。
最后，利用图像分类和专题制图技术，将不同农作物在遥感图像上进行标记和提取，生成农作物类型和分布的专题图。
卫星遥感技术在农田面积统计与农作物监测方面具有广阔的应用前景。
它可以为农业调查、农业规划、农作物灾害预警等提供科学数据支撑，提高农业生产的管理水平和决策效能。
一种基于遥感影像的水稻种植面积提取方法[发明专利]
![一种基于遥感影像的水稻种植面积提取方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/b9f8d479c950ad02de80d4d8d15abe23482f03dc.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202011501844.6(22)申请日 2020.12.18(71)申请人 太原理工大学地址 030024 山西省太原市迎泽西大街79号(72)发明人 任鸿瑞 张悦琦 (74)专利代理机构 北京盛询知识产权代理有限公司 11901代理人 陈巍(51)Int.Cl.G06T 7/62(2017.01)G06F 17/18(2006.01)(54)发明名称一种基于遥感影像的水稻种植面积提取方法(57)摘要本发明提供一种基于遥感影像的水稻种植面积提取方法，包括以下步骤：粗提取研究区域的水稻种植分布，得到研究区域水稻种植分布的初步结果；根据研究区域水稻种植分布的粗提取结果进行建设用地掩膜、永久水体掩膜、自然植被掩膜、天然湿地掩膜及旱地掩膜，得到研究区域水稻种植分布图；根据研究区域水稻种植分布图计算研究区域水稻种植面积，并对研究区域水稻种植面积进行统计分析。
本发明采用基于16米空间分辨率的高分六号卫星影像数据，能够有效通过遥感影像进行水稻面积提取。
权利要求书2页 说明书4页 附图2页CN 112435292 A 2021.03.02C N 112435292A1.一种基于遥感影像的水稻种植面积提取方法，其特征在于，包括以下步骤：粗提取研究区域的水稻种植分布，得到研究区域水稻种植分布的初步结果；根据研究区域水稻种植分布的粗提取结果进行建设用地掩膜、永久水体掩膜、自然植被掩膜、天然湿地掩膜及旱地掩膜，得到研究区域水稻种植分布图；根据研究区域水稻种植分布图计算研究区域水稻种植面积，并对研究区域水稻种植面积进行统计分析。
2.根据权利要求1所述的基于遥感影像的水稻种植面积提取方法，其特征在于，所述研究区域水稻种植分布的初步结果的计算过程为：获取研究区域水稻移栽期及抽穗期的遥感影像数据，并提取遥感影像数据的两个红边波段反射率；根据两个红边波段反射率计算水稻移栽期及抽穗期的归一化差异红边指数，得到研究区域水稻种植分布的粗提取结果。
用遥感影像提取大别山区水稻种植面积 ——以Landsat 8 为例
2014Chinese Agricultural Science Bulletin中国农学通报2019,35(1):104-111用遥感影像提取大别山区水稻种植面积——以Landsat8为例全璟，王渊，王新生，唐文澜，汪倩倩（湖北大学资源环境学院，武汉430000）摘要：本研究选取安徽省安庆市大别山为研究区，包括太湖县、岳西县、宿松县和潜山县，选取2016年和2017年的6景Landsat8卫星遥感影像，通过遥感影像提取水稻种植面积，分析大别山区的水稻种植面积分布，并对研究区域的水稻种植面积进行动态实时监测。
用遥感解译方法分别提取了研究区内的晚稻种植面积，并利用随机点验证和Kappa系数验证结果精度。
结果表明：2017年和2016年水稻种植面积的提取精度分别为93.44%、93.78%，Kappa系数分别为0.86、0.83，证明水稻提取效果精确；对比研究区域各个县内的2017年和2016年晚稻种植面积，发现安庆市大别山区太湖县、潜山县、岳西县的水稻种植面积变化率均在5%以内，属于正常变化，由于2016年宿松县遭遇了水灾，部分农田被淹没，故宿松县2017年水稻种植面积相比2016年增加了13.01%；对比传统的农作物种植面积统计方法，利用遥感的方法更省人力、物力、财力，并且能精确、快速地实现对农作物的实时动态监测。
关键词：大别山区；水稻；Landsat8影像；Kappa系数中图分类号：K909文献标志码：A论文编号：casb17090096Extraction of Rice Planting Area in Dabie Mountain by Remote Sensing Image:Taking Landsat8as an ExampleQuan Jing,Wang Yuan,Wang Xinsheng,Tang Wenlan,Wang Qianqian(School of Resources and Environment,Hubei University,Wuhan430000)Abstract:We selected Dabie Mountain in Anqing of Anhui Province as the study area,including Taihu, Yuexi,Susong and Qianshan,and analyzed the rice planting area distribution,and conducted the dynamic real-time monitoring of rice planting area by6Landsat8satellite remote sensing images from2016and2017.We extracted the planting area of late rice in the study area by remote sensing interpretation method,and verified the accuracy by random point test and Kappa coefficient.The results showed that:the extraction accuracy of rice planting area in2017and2016was93.44%,93.78%,respectively,and the Kappa coefficient was0.86, 0.83,respectively,proving that the extraction result was accurate;we compared the planting area of late rice in 2017and2016,found that the change rate of rice planting area in Taihu,Qianshan and Yuexi was less than 5%,which was a normal one;since some farmland in Susong was flooded in2016,so its rice planting area in 2017increased by13.01%.Compared with traditional statistical methods of crop acreage,the method of remote sensing can save manpower,material and financial resources,and can achieve real-time and dynamic monitoring of crops accurately and quickly.Keywords:Dabie Mountain area;rice;Landsat8image;Kappa coefficient0引言安庆市大别山区包含岳西县、太湖县、潜山县和宿松县，水稻作为山区农民赖以生存的根本，其面积的获取如果使用传统的统计方法不仅需要耗费大量的时第一作者简介：全璟，女，1995年出生，湖北十堰人，在读硕士，研究方向：地图学与地理信息系统。
农作物种植面积遥感信息提取分析
农作物种植面积遥感信息提取分析韦春月,欧阳义（桂林市临桂区农业农村局，广西桂林541100）摘要:农作物种植面积是我国最为基础的农业情报数据,也是我国粮食安全最为重要的参考指标之一,借助遥感信息技术对其种植面积进行信息提取,是我国当前对农作物种植面积进行信息提取的主要方法。
因此,以广西壮族自治区桂林市临桂区为例,对农作物种植面积遥感信息提取进行分析与研究。
首先对其临桂区区域概况进行分析,其次对其技术路线进行简析,最后对其农作物种植面积遥感信息提取进行分析,以供参考与借鉴。
关键词:农作物;种植面积;遥感信息;提取中图分类号:S127文献标识码:A文章编号:1005-7897(2023)06-0181-030引言美国国家航空航天局在20世纪70年代开展了遥感提取实验，以此来对美国的农作物基本需求进行快速分析，从而切实提升美国对其农业资源的管理质量及效率。
我国科研学者于20世纪70年代末期开始提倡遥感估产，其在多年的发展与完善过程中，其遥感估产的精准度得到了全面的提升，并借助专业的设备以及先进的技术，对我国农作物种植面积进行了全面的分析，以此来切实保证我国粮食安全，满足广大人民的基本粮食需求。
1临桂区区域概况临桂区地处我国广西壮族自治区东北部，桂林市的西南方，临桂区东北部，比邻桂林市老城区，南部与阳朔县相接壤，西部与融安县以及永福县相交。
临桂区的地势西高东低，有着“桂都首邑”的别称，临桂区区域总面积约为2193km2，下辖11个乡镇。
2016年总人口数量为50.86万人，农业人口数量为43.9万人，其实际耕地面积约为47.14万亩，其中包含28.47万亩的水田，农民人均年收入为14487元。
临桂区地处亚热带与温带的交界处，辖区内四季分明，光伏及热能较为充足，降雨量充沛，年降雨量约为1862mm，年平均气温为18~19益，全年无霜期较长，约为270~300d，全年平均湿度为76%，临桂区的土壤性质多为砂岩、页岩以及花岗岩共同构成的酸性红壤以及黄壤土，其土层较为深厚，土质肥沃，土质中含有丰富的腐殖质，其土壤pH为5.5~6.5，十分适合种农作物，除此之外，还较为适合种植反季节蔬菜、特色水果、中药材以及经济作物[1]。
基于遥感的望江县主要农作物种植面积提取研究
基于遥感的望江县主要农作物种植面积提取研究摘要：农作物种植面积是农业生产中的重要指标，对于农业生产和发展具有重要的指导意义。
本文以遥感技术为手段，对中国安徽省的望江县主要农作物种植面积进行提取研究。
通过利用遥感影像和地理信息系统，结合样本调查和统计学方法，对望江县主要农作物的种植面积进行了提取和分析。
研究结果表明，遥感技术可以准确、快速地获取农作物的种植面积，为农业生产提供了科学的数据支持。
关键词：遥感；望江县；农作物；种植面积；提取一、引言望江县位于中国安徽省东部，是一个农业发达地区，以水稻、小麦、油菜等农作物种植为主。
随着社会经济的不断发展，农作物的种植结构、面积分布等也在不断变化。
对于望江县农作物种植面积进行精确提取，可以为县域内的农业生产和管理提供科学依据。
本文旨在利用遥感技术对望江县主要农作物的种植面积进行提取研究，为望江县的农业生产和发展提供科学的数据支持。
二、研究方法1. 数据获取本研究利用了望江县的高分辨率遥感影像数据，包括多光谱和高光谱遥感数据。
还获取了地理信息系统数据，包括地形地貌、土壤类型、气候等数据。
综合利用这些数据，可以对农作物的生长状况进行精细的分析。
2. 样本调查为了验证遥感数据的准确性，本研究还对望江县的部分地块进行了实地调查，包括测量地块的面积、农作物的种植情况等。
通过与遥感数据进行对比，可以评估遥感数据在农作物种植面积提取中的可靠性和准确性。
3. 数据处理本研究利用地理信息系统软件对遥感影像进行了预处理，包括图像校正、几何校正等。
然后，利用遥感分类算法对农作物进行分类，分析其空间分布状况。
利用遥感影像和地理信息系统数据，结合统计学方法，对农作物种植面积进行了提取和分析。
三、研究结果通过遥感数据的处理和分析，本研究得出了望江县的主要农作物种植面积的提取结果。
研究发现，望江县的主要农作物包括水稻、小麦、油菜等，它们的种植面积分布在不同的地块上。
利用遥感数据和地理信息系统，可以明确地提取出这些农作物的种植面积，并对其分布进行了深入的分析。
遥感影像分析在农业植被覆盖面积测量中的应用研究
遥感影像分析在农业植被覆盖面积测量中的应用研究农业是世界上最古老的行业之一，它对我们的生存和发展至关重要。
然而，由于全球气候变化，资源短缺和人口增长等因素的影响，农业遇到了越来越多的挑战。
为了提高农业生产的效率和质量，各国都在不断地探索新的技术手段。
遥感影像分析是一种广泛应用于农业生产的现代技术，它可以为农业生产提供有效的支持，实现精准的农业管理和决策。
本文旨在探讨遥感影像分析在农业植被覆盖面积测量中的应用研究。
一、遥感影像分析在农业植被覆盖面积测量中的基本原理遥感影像分析是指利用遥感技术获取的地球表面物体的图像数据进行分析和处理，从而获取有关地球表面物体的信息。
在农业植被覆盖面积测量中，遥感影像分析主要依靠空间分辨率高、时间分辨率高、遥感数据获取简单快捷等优势，实现对农业植被覆盖面积的精准测量。
在遥感影像分析中，主要技术手段包括遥感数据获取、传感器校正、影像解译和分类、特征提取和图像处理等。
通过这些手段，可以获得高精度的农业植被覆盖面积数据，为农业生产提供有效的支持和决策。
二、遥感影像分析在农业植被覆盖面积测量中的应用案例1. 基于MODIS遥感数据的植被覆盖面积监测MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）是一种由美国国家航空航天局（NASA）和美国地质调查局（USGS）开发的遥感传感器，可以获取地球表面的多光谱遥感影像数据。
通过对MODIS遥感数据进行处理和分析，可以实现对全球植被覆盖面积的实时监测。
该方法的优点是数据获取快速和覆盖范围广，可以为农业生产提供全面的植被覆盖面积数据支持。
但是，由于MODIS遥感数据的空间分辨率较低，可能会对植被类型的分类影响较大。
2. 基于高分辨率卫星遥感数据的农业植被覆盖面积测量卫星遥感技术具有高分辨率、高灵敏度以及全天候、全时段等优势。
通过卫星遥感数据进行农业植被覆盖面积测量可以实现高分辨率和高精准度的数据获取，为农业生产提供更为精准的支持。
遥感图像中水稻种植面积提取算法研究
遥感图像中水稻种植面积提取算法研究随着遥感技术的不断发展，如何利用遥感图像精确地提取农作物的种植面积成为了农业领域中的一项重要研究任务。
水稻是我国最主要的粮食作物之一，其种植面积的精确提取对于粮食生产的决策和管理具有重要意义。
本文将探讨遥感图像中水稻种植面积提取的算法及其研究现状。
一、遥感图像在农业领域中的应用遥感技术可以在不接触地面的情况下获取地球表面的信息，可以利用遥感图像来检测和监测作物的生长和分布情况，以及评估作物的生产能力。
在农业领域中，遥感技术的应用主要包括以下几个方面：1. 农作物种植面积的提取。
2. 农作物生长和发育的监测。
3. 农作物的估产。
二、水稻种植面积提取的研究意义水稻是我国最主要的粮食作物之一，其种植面积的精确提取对于粮食生产的决策和管理具有重要意义。
遥感技术可以通过获取高分辨率的卫星图像来获取水稻种植面积的信息，从而为农业的规划和管理提供支持。
三、水稻种植面积提取的关键技术水稻种植面积的提取主要依赖于图像的分类，其中主要涉及到以下关键技术：1. 影像预处理。
包括影像增强、几何校正、大气校正、噪声去除等预处理步骤，以改善遥感图像的可读性和减少误差。
2. 特征提取。
选取一些与水稻相关的特征信息，如植被指数、红外波段、土壤亮度、土地覆盖度等作为特征向量。
3. 图像分类。
根据特征向量对遥感图像进行分类，可采用的分类方法有基于像素的分类、基于物体的分类和基于深度学习的分类。
4. 种植面积计算。
统计分类后的像素个数或面积，根据预设的分类标准计算出水稻种植面积。
四、现有研究方法现有的水稻种植面积提取研究方法主要分为以下三种：1. 基于像元的分类方法。
主要采用传统的遥感图像分类算法，如最大似然法、支持向量机、人工神经网络等来提取水稻种植面积。
此方法对遥感图像的分辨率要求较低，但对算法的模型和参数的选择要求较高。
2. 基于物体的分类方法。
主要采用基于图像的物体分割算法，将遥感图像分为不同的物体，再对不同物体进行分类，因此能够更准确地提取水稻种植面积。
基于高光谱遥感卫星时序序列玉米种植面积的提取
2研究来源与方法
2.1研究区概况 梨树县隶属于吉林省四平市，位于吉林省西南部，
本文实验数据主要包括卫星影像GF1 —WVF数 据;实测点数据2020年9月13日梨树县的玉米区域实 测点(图Do
|GE1WVF|2O19 年 9 月 15 日、2019 年 10 月 2 日、2019 年 10 月 21 日 | 图1遥感数据
2.3数据处理 对高分影像进行预处理，得到遥感影像进行波段运
2. 4. 3.1影像信息增强
2019年5月17日NDVI,蓝色附给2019年6月28日
NDVI,根据梨树县玉米的物候信息，在查询金谷粮食
网的数据时发现梨树县玉米的收获时间为10月1日，
且通过目视判读发现5月5日、5月17日、6月28日的
NDVI影像符合要求;原因是5月5日、5月17日分别 处于冬小麦长势正好的时候，遥感影像计算得到的
地处松辽平原腹地，农业是梨树县的基础产业，正常年 景粮食产量17亿kg,其中玉米产量14亿kg,每年有10 亿kg粮食进入销售市场或深加工⑺。从2020年四平 市统计年鉴可得,2019年梨树县总粮食产量在19. 96 亿kg,玉米产量占1& 86亿kg,人均占有粮食、贡献粮 食、粮食单产和粮食商品率均在全国名列前茅,是国家 重点商品粮基地县 2.2数据获取
厳小距离法
(b) 址人似然法
图例
图例
玉米
图3提取结果
根据提取的结果与提取精度最大似然法与支持向 量机的方法精度较高与梨树县2020年统计年鉴对比最 大似然法与政府公布数据相差最小，所以最大似然法结 合归一化植被指数序列提取的玉米种植面积更适合梨 树县玉米区域的提取，但是未来的趋势应是深度学习结 合相关方法去做地物的提取，因此，接下来会从深度学 习结合物候信息方面去提取农业方面的信息，以适应时 代潮流，紧跟时代步伐。
一种基于遥感图像处理技术的水稻种植信息提取系统
一种基于遥感图像处理技术的水稻种植信息提取系统答案：水稻是我国主要的农作物之一，水稻种植信息的提取对于农业管理和粮食安全至关重要。
遥感图像处理技术可以帮助我们快速、准确地获取水稻种植的相关信息。
基于遥感图像处理技术的水稻种植信息提取系统使用高分辨率的遥感图像并结合计算机视觉算法，实现了对水稻田地的识别、分类和监测等功能。
水稻种植信息提取系统主要包含以下几个步骤：1. 数据获取：系统首先需要获取高分辨率的遥感图像数据。
可以通过卫星、飞机或无人机获取图像数据。
这些图像数据可以覆盖大范围的水稻田地，并提供详细的地物信息。
2. 预处理：获取的遥感图像需要进行预处理以去除噪声和增强图像质量。
常见的预处理步骤包括图像校正、镶嵌、辐射校正和影像增强等。
3. 地物识别：系统使用计算机视觉算法进行水稻田地的识别和分类。
这些算法可以自动检测图像中的水稻田地，并与其他类型的农田或地表进行区分。
识别和分类算法可以基于图像的纹理、颜色和形状等特征进行判断。
4. 种植监测：一旦水稻田地被识别出来，系统可以利用图像序列分析技术监测水稻的生长过程。
通过连续获取的图像数据，系统可以跟踪水稻植株的生长状态、密度和分布等信息。
这有助于农业管理者及时了解水稻田地的情况，采取相应的措施。
5. 信息提取和分析：系统可以根据所提取的水稻种植信息，进行各种分析和统计。
例如，可以计算水稻田地的面积、种植密度和产量等。
这些信息对于农业决策和粮食安全的评估非常有价值。
扩展和深入分析：基于遥感图像处理技术的水稻种植信息提取系统在农业领域有很大的应用潜力。
传统的人工采集和分析水稻种植信息的方法费时费力，并且容易出现误差。
而利用遥感图像处理技术可以大大提高水稻种植信息的获取效率和准确性。
在实际应用中，高精度的地物识别和分类是水稻种植信息提取系统的核心技术。
计算机视觉领域的图像分割、特征提取和分类算法可以在这个过程中发挥重要作用。
例如，可以利用机器学习方法训练分类器，使其能够准确地将水稻田地与其他类型的地物进行区分。
遥感影像在农作物监测中的应用
遥感影像在农作物监测中的应用在现代农业发展的进程中，科学技术的应用不断拓展与深化。
其中，遥感影像技术作为一项重要的手段，为农作物监测带来了革命性的变化。
遥感影像技术，简单来说，就是通过卫星、飞机或无人机等平台搭载的传感器，获取大面积地表的图像信息。
这些影像包含了丰富的光谱、空间和时间特征，能够为我们提供关于农作物生长状况、分布范围、病虫害发生等多方面的宝贵数据。
首先，遥感影像能够用于农作物的种植面积监测。
通过对不同时间段、不同分辨率的遥感影像进行分析，可以清晰地辨别出农作物与其他土地利用类型的边界。
比如，在春播季节结束后，利用遥感影像可以快速、准确地获取小麦、玉米等主要农作物的种植面积，这对于政府制定农业政策、进行粮食产量预估以及合理调配农业资源都具有重要的指导意义。
在农作物的生长状况监测方面，遥感影像同样发挥着关键作用。
植物的叶绿素含量、叶面积指数等生理参数与农作物的生长态势密切相关。
遥感影像中的光谱信息能够反映出这些生理参数的变化。
例如，近红外波段的反射率与叶面积指数呈正相关，通过对这一波段的分析，可以判断农作物是否生长旺盛。
此外，多光谱和高光谱遥感影像还能够监测农作物的水分含量。
水分充足的植株在特定波段的反射特征与缺水的植株存在明显差异，从而帮助农民及时了解农田的水分状况，采取合理的灌溉措施，保障农作物的正常生长。
病虫害的监测是农作物生产中的一个重要环节。
一旦病虫害大规模爆发，将会给农业生产带来巨大的损失。
遥感影像能够在病虫害发生的早期及时发现异常。
受到病虫害侵袭的农作物，其叶片的颜色、形态和光谱特征都会发生改变。
通过对遥感影像的细致分析，可以发现这些细微的变化，从而实现病虫害的早期预警。
比如，当小麦遭受条锈病侵害时，叶片会出现黄斑，在遥感影像中会表现出特定的光谱特征，这使得我们能够在病害大面积扩散之前采取有效的防治措施，减少损失。
遥感影像还能用于农作物的产量预估。
在农作物生长的关键时期，获取的遥感影像信息结合气象数据、土壤条件等因素，通过建立数学模型，可以较为准确地预估农作物的产量。
遥感影像提取农作物种植分布数据之经验总结
遥感影像提取农作物种植分布数据之经验总结最近在做利⽤Sentinel-2影像提取湖北省棉花种植分布，前前后后快两个⽉了，学到⼀些东西，记录⼀下。
1、⽬标作物最好是研究区内的主要作物，种植⾯积⼤、分布⼴泛，这样⽅便获取作物在影像上的光谱特征，训练样本、验证样本也好获取，实地调研难度也⼩；本次提取的是湖北省的棉花分布数据，但受农村劳⼒流失、棉花种植⼈⼒物⼒成本⾼等因素影响，棉花种植⾯积逐年减少，农民转⽽种植⼤⾖、⽟⽶等⽥间管理少、⼈⼒成本低的作物。
棉花在湖北省不再是⼤⾯积种植，除少数试验⽥外，都是零零散散的分布，⽥间地头、房前屋后，棉花⽥块⾯积⼩，分布不集中，在10m哨兵数据上极易出现混合像元问题，很难识别出棉花的特征，同时制作训练样本和验证样本也极为困难(实地调研找不到)；2、承接前述1中的问题，因为⽬标作物分布不集中，都是⼩⽥块，实地调研时⼿机拍照定位存在数⽶的误差，在10⽶的哨兵影像上，实地调研点就很可能出现位置偏差，造成训练样本错误；上述两条主要说明⽬标作物应是研究区内的主要作物。
3、提取某年份作物分布时，最好时当年去实地调研，否则农户极可能存在种植属性记忆模糊，尤其是对于⼩地块、⾮主要作物；4、训练样本、验证样本⽐例应该是七三或⼋⼆；5、验证样本中各个类别的样本数量和⼤⼩应当基本持平，不应存在较⼤出⼊，否则利⽤混淆矩阵作精度评价时，易分地物的⾼精度会掩盖难分地物的低精度，虽然总体精度较⾼，但某些作物分类精度可能很低；本次提取棉花时，起初验证样本中⽔体、⽔稻等地物样本数量较多，棉花样本数量较少，⽔体、建设⽤地、⽔稻等地物分类精度⾼，就掩盖了棉花的低精度；上述两条主要说明样本选择注意事项。
6、受云雾影像，作物⽣长期内，很难获取到逐⽉满⾜要求的影像，造成某些敏感时期影像缺失，⽆法准确区分某些地物，此处对专家决策树法影响较⼤；本次提取棉花过程中，起初采⽤专家决策树⽅法，7⽉上中旬，⽔稻⽥⾥还有积⽔，利⽤NDWI可以有效识别，9⽉中旬，⼤⾖基本收割完成，棉花还处于吐絮期，可以有效区分两者，但受云雾影像，两期影像都不能采⽤，给决策树法提取棉花带来很⼤困难。
应用高分辨率遥感影像提取作物种植面积
应用高分辨率遥感影像提取作物种植面积
徐新刚;李强子;周万村;吴炳方
【期刊名称】《遥感技术与应用》
【年(卷),期】2008(23)1
【摘要】利用中低分辨率遥感影像提取作物分类种植面积的精度,往往难以满足农业遥感估产的需要。
随着新型传感器的不断出现,应用高分辨率遥感影像高精度地提取作物分类面积日益成为发展趋势。
由于高分辨率遥感影像提供的地物纹理、色调与形状等信息更加丰富,当前基于对象的地物识别分类方法仍不成熟,处理操作中人为干预过多,而且较为复杂,因此尝试以地面调查信息为辅助参量,采用常规基于像元的最大似然法监督分类方法,依据多尺度遥感影像信息提取的原理,分阶段地逐步提取作物种植面积,以此为农业遥感估产服务。
【总页数】8页(P17-23)
【关键词】作物分类;QuickBird遥感影像;地面调查;最大似然法;多尺度
【作者】徐新刚;李强子;周万村;吴炳方
【作者单位】中国科学院遥感应用研究所;中国科学院山地灾害与环境研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TP79
【相关文献】
1.不同遥感影像大气纠正算法在农作物种植面积提取中的对比 [J], 王妮;江南;吕恒;彭世揆
2.一种利用结构特征的高分辨率遥感影像种植园自动提取方法 [J], 闫利;江维薇
3.应用剖分遥感影像模板快速提取作物种植面积 [J], 熊德兰
4.一种面向对象结合变差函数的高分辨率遥感影像茶种植区自动提取方法 [J], 张世超;王常颖;李劲华;张志梅
5.遥感图像生态土地分类法在农作物种植面积提取中的应用 [J], 张树文;薄立群因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
应用剖分遥感影像模板快速提取作物种植面积
应用剖分遥感影像模板快速提取作物种植面积熊德兰【期刊名称】《现代计算机（普及版）》【年(卷),期】2014(000)006【摘要】全球剖分理论为全球海量遥感影像数据的组织管理和多尺度遥感影像的作物提取和识别提供新的解决思路，结合基于地图分幅扩展的全球剖分模型及其剖分面片的几何特征，阐述剖分遥感影像模板的概念模型和数据模型，提出利用剖分遥感影像模板来提取作物种植面积的处理流程，并给出不同尺度范围提取作物面积适宜选取的剖分级别和影像分辨率。
采用高分辨率遥感影像初步尝试对河南省许昌地区小麦种植面积进行提取，通用遥感影像处理软件相比，其精度和速度都有一定的提高。
%The global subdivision theory provides a new solution idea for organization and management of global massive remote sensing, and so for crop planting area extraction in multi-scale remote sensing image. Introduces the Extended Model Based on Mapping Division and the geometry characteristics of subdivision cell, and elaborates the concept model and data model of subdivision remote sensing image tem-plate. Proposes the method and processing flow of crop planting area extraction using subdivision template, and gives the appropriate sub-division level and resolution that should be chosen in extracting crop planting area of different scales. The initial experiment of extracting crop planting area in Xuchang area by high-resolution remote sensing image shows: comparedto common ERDAS and ENVI software, this method can improve the extraction accuracy and processing speed to some extent.【总页数】4页(P61-63,73)【作者】熊德兰【作者单位】许昌学院国际教育学院，许昌 461000【正文语种】中文【相关文献】1.基于剖分理论的遥感影像模板数据模型 [J], 杜根远;熊德兰;张火林2.面向剖分面片模板的遥感影像并行处理方法 [J], 杜根远;张火林;苗放3.基于生长气候分区的土地利用农作物种植面积快速提取研究——以南京市油菜种植面积提取为例 [J], 肖善才;4.基于生长气候分区的土地利用农作物种植面积快速提取研究r——以南京市油菜种植面积提取为例 [J], 肖善才5.应用高分辨率遥感影像提取作物种植面积 [J], 徐新刚;李强子;周万村;吴炳方因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于深度学习的遥感影像水稻种植面积提取研究
基于深度学习的遥感影像水稻种植面积提取研究基于深度学习的遥感影像水稻种植面积提取研究摘要：随着遥感技术的发展，利用遥感影像进行水稻种植面积提取成为农业生产管理和粮食安全保障的重要手段。
传统的水稻种植面积提取方法往往依赖于人工解译和专业知识，工作效率低下且易受主观因素影响。
而深度学习技术的崛起为水稻种植面积的自动提取提供了新的解决方案。
本文就基于深度学习的遥感影像水稻种植面积提取进行研究并进行了实验验证。
1.引言随着农业现代化的推进，水稻种植区域的准确识别和面积提取对于粮食安全保障和农业生产管理至关重要。
传统的水稻种植面积提取方法主要基于人工解译和专业知识，但这种方法存在工作效率低下、耗时耗力且易受主观因素影响的问题。
因此，利用深度学习技术对遥感影像进行水稻种植面积的自动提取成为一种新的解决方案。
2.深度学习技术在遥感影像中的应用深度学习技术是一种基于神经网络的机器学习方法，通过构造多层次的神经网络结构以自动学习特征并进行分类和识别。
在遥感影像分析中，深度学习技术可以替代传统的特征提取方法，实现对影像中的目标物体的自动提取和分类。
针对水稻种植面积提取问题，可以通过深度学习技术自动提取遥感影像中的水稻种植区域，并计算出相应的面积。
3.基于深度学习的水稻种植面积提取方法在本研究中，我们采用了基于卷积神经网络（CNN）的方法对遥感影像中的水稻种植面积进行提取。
首先，我们通过收集一定数量的标注数据集，对水稻种植区域进行人工标注。
然后，我们将数据集划分为训练集和测试集，并将其输入到CNN网络中进行训练。
训练完成后，我们利用测试集对网络进行验证，并评估其识别水稻种植面积的准确性和鲁棒性。
4.实验结果与分析我们选取了某地区的高分辨率遥感影像作为实验数据，通过对该影像进行卷积神经网络的训练与测试，成功提取出水稻种植面积的分布情况。
与传统的人工解译方法相比，基于深度学习的方法具有更高的准确性和提取效率。
实验结果表明，基于深度学习的水稻种植面积提取方法可以有效地提高识别和测算水稻种植面积的准确性和效率。
基于遥感的望江县主要农作物种植面积提取研究
基于遥感的望江县主要农作物种植面积提取研究1. 引言1.1 研究背景望江县位于中国江苏省中部，是农业发达地区之一，农作物种植在当地经济中起着重要作用。
随着农业现代化的推进，对农作物种植面积进行准确提取和监测已成为当地农业管理和规划的重要需求。
传统的人工统计方法费时费力且容易出现误差，而基于遥感技术的农作物种植面积提取方法具有快速、精确、经济的优势，已经成为研1.2 研究目的研究目的是通过遥感技术分析望江县主要农作物种植面积的变化情况，为农作物种植布局和精准农业提供科学依据。
具体包括：1. 精确提取主要农作物的种植面积，了解不同农作物的分布情况；2. 分析不同农作物的产量和生长状况，为农业生产提供参考；3. 探讨影响农作物种植的因素，为农业管理和决策提供帮助；4. 探讨遥感技术在农作物监测和管理中的应用前景，促进农业现代化发展。
通过本研究，可以更好地了解望江县农作物种植情况，为农业发展提供科学支持和决策依据。
2. 正文2.1 遥感技术在农作物种植面积提取中的应用遥感技术在农作物种植面积提取中的应用是一种高效、快捷的方法，可以通过卫星或无人机等载体获取大范围的农田图像，并利用遥感影像处理技术对不同农作物进行识别和分类，从而实现对农作物种植面积的提取和监测。
遥感技术可以通过多光谱、高光谱和合成孔径雷达等传感器获取高分辨率的农田影像，这些影像可以提供丰富的地物信息，包括植被的生长状态、土壤的水分情况和作物的种植结构等。
利用这些信息，可以对不同农作物进行自动化识别和分类，从而准确地提取各类农作物的种植面积。
遥感技术还可以结合地理信息系统（GIS）进行空间分析，将提取的农作物种植面积信息与地理空间数据进行集成，实现对农田的空间分布和变化趋势的监测。
这种综合应用可以为农业生产、资源管理和环境保护等领域提供重要的决策支持。
遥感技术在农作物种植面积提取中的应用具有较高的效率和准确性，可以为农业管理提供及时、全面的信息支持，对于实现精准农业、推动农业现代化具有重要意义。
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集合 ．为多源遥感影像 的快速整合和处理应用 提供 了
全新 的解决思路［ ５ １ 。 本文结合全球剖分理论 的特点和优 势． 阐述 Ｅ Ｍ Ｄ剖分模型 的几何特征及现有地形 图的对
比关系 ，分析剖分遥感影像模板 的数据模型和农业 遥
体 的剖分 方法和编码方案参考文献『 ８ １ 。剖分面片是地
球 剖分模 型 中分级划分 出来 的形状规则 、变形 较小的
现 代 计 算 机 ２ ０ １ ４ ． ０ ６ 中 ④
Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ Ｅ ｄ ｇ ｅ Ｅｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ Ａｌ ｇ ｏｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｏ ｆ Ｅａ ｃ ｈ Ｔｉ ｓ ｓ ｕ ｅ ｉ ｎ Ｂｏ ｄ ｙ Ｄｉ ｇ ｉ ｔ ａ ｌ
方 法 ．建 立 全 国冬 小 麦 面 积变 化 遥 感 监 测 抽 样 外 推 模
１ 全 球 剖 分 理 论
全球剖分理论 以空 间剖分组 织框架 为基础 ．将地 球 表面空间划分为形状近似 、 空间无缝 、 尺度连续 的离 散面片单 元 ． 并按 照一定 的顺序规则进行编码 剖分组 织方式 的优势 主要 体现在 空间信 息的全球 统一 组织 、 球 面一 平面 一体化 表达 、 多源空间数据快速整合 即空 间
Ｉ ｍａ ｇ ｅ ｓ Ｌ Ｉ Ｎ Ｋ ｅ ， Ｌ Ｉ Ａ Ｎ Ｇ Ｊ ｉ ａ ｎ ， Ｌ Ｉ Ｚ ｈ ｉ — ｙ ｕ ａ ｎ ， ＭＥ Ｎ Ｇ Ｑ ｉ ｎ ｇ － ｓ ｈ ｕ ， Ｑ Ｉ Ａ Ｎ Ｓ ｈ ｅ ｎ ｇ — ｓ ｈ ｅ ｎ ｇ ， Ｌ Ｉ Ｕ Ｃ ｈ ｅ ｎ ｇ — ｚ ｅ
植 面积的分类提取 ． 例如 Ｔ ｕ ｍｅ ｒ 等利用 三景 Ｓ Ｐ Ｏ Ｔ — Ｘ Ｓ 影像 对非洲 半干旱地 区水稻 作物分类 『 １ １ ． Ｍｅ Ｎ ａ ｉ ｍ 等利 用多 时相雷达影像 Ｒ ａ ｄ ａ ｒ Ｓ ａ ｔ — ｌ 提 取加拿大西部农业 区 不 同作 物 的种 植面积『 ２ １ 国 内陈仲新 等采 用分层 抽样
用剖分遥感影像模板来提取作物种植面积的处理流程 ， 并 给出不同尺度 范围提取作物 面积适 宜选取的剖分级别和影 像分辨率 植面积进行提取 ， 通用遥感影像处 理软件相 比 ， 其精度和速度都有一定的提高
关键词 ：
全球剖分理论 ； 遥感技术 ； 剖分模板 ； 种植 面积
竺
文章编号 ： １ ０ ０ ７ — １ ４ ２ ３ （ ２ ０ １ ４ ） １ ７ — ０ ０ ６ １ — ０ ４ Ｄ ＯＩ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ６ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ７ － １ ４ ２ ３ ． ２ ０ １ ４ ． １ ７ ． ０ １ ４
／ ／
应用剖分遥 感影像模板快速提取作物种植面积
熊德 兰
（ 许 昌学 院 国 际 教 育 学 院 ， 许昌 ４ ６ １ ０ ０ ０ ）
摘要 ：
全球剖分理论为全球海量遥感影像数据的组织管理和多尺度遥感 影像 的作物提取和识 别提供新的解决思路 ， 结合基
于地 图分 幅扩展的全球剖分模型及其剖分 面片的几何特征 ． 阐述剖分 遥感 影像模板 的概念模 型和数据模 型 ， 提 出利
０ 引 言
作 物 面 积 提 取 是 农 业 遥 感 中 重 要 的 研 究 内容 之
一
感 领域的应用需求 ．提 出利用剖分 面片的地理特征和 剖分模板的快速处理方法 ．为农业 决策 部门和农业遥 感信息化处理提供新 的解决思路
．
也是农业 部门进行多层次 、信息化 的基 本应用需
求 国外研究者早就 利用 多时相 、 多源影像进行作物种
（ Ｆ ａ ｃ ｕ ｌ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｍ ｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｃ ｌ ａ ａ ｎ ｄ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｉ ｃ ａ ｌ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ ， Ｚ ｈ ｏ ｎ ｇ ｋ ａ ｉ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ａ ｇ ｒ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ｅ ａ ｎ ｄ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｇ ｕ ａ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ ５ １ ０ ０ ０ ０ ）
型． 从而得 出全 国冬 小麦面积 的变化 嘲 。近年来 ， 随着 Ｏ ｕ — ｉ ｃ ｋ Ｂ ｉ ｒ ｄ 、 Ｉ Ｋ Ｏ Ｎ Ｏ Ｓ等 新 型 高 分 遥 感 卫 星 的不 断 出
记录体系等方面［ ６ ３ 。剖分模 型是全球剖分理论的核心 ．
即以何种方式对地球进行 多级划 分 ．剖 分后的面片应
基金项 目：
国家 自然科学基金 项 目（ Ｎ ０ ． Ｕ １ ３ ０ ４ ４ ０ ３ ） 、 河南省科 技攻关 重点项 目资助 （ Ｎ ０ ． １ １ ２ １ ０ ２ ２ １ ０ ０ ７ ９ ） 、 河南省 高等学校 青年骨 干教 师资助计划 （ Ｎ ｏ ． ２ ０ １ ０ Ｇ Ｇ Ｊ Ｓ 一 １ ７ ７ ） 、 许 昌学 院校 内科研基金 （ Ｎ ｏ ． ２ ０ １ ４ ０ ２ ２ ） 、 许 昌学 院青年骨干教师资助计 划
该是何种形状 、 如 何编码 等问题 。
１ ． １ Ｅ ＭＤ 剖 分 模 型 针对 全球海量空 间数据管理 问题 ．北京 大学程承 旗 等人提 出了基于地 图分 幅拓展 的地球剖 分模型 ｆ ｔ ｈ ｅ
Ｅ ｘ ｔ ｅ ｎ ｄ ｅ ｄ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ Ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｍａ ｐ ｐ ｉ ｎ ｇ Ｄ ｉ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ， Ｅ Ｍ Ｄ） ［ ７ １ ． 具
现 ．具有更 多丰富地表信息 的高分辨率遥感 影像为作
物面 积提取 、 精细农业 、 病虫害监测等提 供了新的发展 空间 。全球剖分理论（ Ｇ ｌ ｏ ｂ ａ ｌ Ｓ ｕ ｂ ｄ ｉ ｖ ｉ Ｓ ｉ ｏ ｎ Ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｙ ， Ｇ Ｓ Ｔ ）
将 地 球 表 面 划 分 为 形 状 相 近 、大 小 规 则 的 多层 次 面 片