面向对象分类方法及其在农作物面积提取中的应用

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高分辨率遥感影像的土地利用分析

高分辨率遥感影像的土地利用分析随着科技的不断进步，高分辨率遥感影像在土地利用分析中的应用越来越广泛。

高分辨率遥感影像能够提供丰富而详细的地表信息，为我们深入了解土地利用状况、规划土地资源以及进行相关的环境保护和管理工作提供了有力的支持。

高分辨率遥感影像具有许多显著的特点和优势。

首先，其空间分辨率极高，可以清晰地分辨出地表的各种地物特征，如建筑物的轮廓、道路的宽度、农田的边界等。

这使得我们能够获取更为精确和细致的土地利用信息。

其次，高分辨率遥感影像具有丰富的光谱信息，能够区分不同类型的土地覆盖和土地利用类型。

再者，它还可以实现多时相的观测，通过对不同时间获取的影像进行对比分析，能够动态地监测土地利用的变化情况。

在获取高分辨率遥感影像后，接下来的关键步骤就是对其进行处理和分析。

图像预处理是必不可少的环节，包括几何校正、辐射校正等。

几何校正用于消除由于传感器姿态、地形起伏等因素导致的图像变形，使影像能够准确地反映地物的实际位置和形状。

辐射校正则是为了消除由于光照条件、大气影响等造成的辐射误差，确保影像的亮度和色彩能够真实地反映地物的光谱特征。

土地利用分类是土地利用分析的核心任务之一。

通过对影像中地物的特征提取和模式识别，可以将土地分为不同的利用类型，如耕地、林地、建设用地、水域等。

这通常需要运用多种分类方法，如基于像元的分类方法和面向对象的分类方法。

基于像元的分类方法直接对影像中的每个像素进行分类，常见的有监督分类和非监督分类。

监督分类需要事先选择具有代表性的训练样本，并根据这些样本的特征来确定分类规则。

非监督分类则不需要训练样本，而是根据影像中像素的光谱特征自动聚类成不同的类别。

然而，基于像元的分类方法往往忽略了地物的空间特征和上下文信息，容易导致分类结果的破碎和不准确。

面向对象的分类方法则将影像分割成具有相似特征的对象，然后基于对象的光谱、形状、纹理等特征进行分类。

这种方法充分考虑了地物的空间关系，能够提高分类的准确性和完整性。

基于Radarsat-2的水稻种植面积提取

基于Radarsat-2的水稻种植面积提取单捷;邱琳;孙玲;王志明【摘要】The 5 scenes of Radarsat-2 satellite image with spatial resolution of 5.2 m×7. 6 m collected from July 23rd 2013 to October 27th 2013 were used to extract the paddy rice planting area of every scene using support vector machine ( SVM) and maximum likelihood classification ( MLC) . The accuracy was verified by on-site GPS measurement quadrat ar-eas. Since the extration accuracies of both SVM and MLC were the highest on September 9th, the scene extracted on Sep-tember 9th was chosen to study the effect of farmland parcel optimization and pattern spot removal on the accuracy. The ac-curacy of SVM was improved from 72. 876% to 95. 482%, and the accuracy of MLC was improved from 74. 224% to 91. 792%.%选用2013年7月23日-10月27日期间5期分辨率为5.2 m×7.6 m的Radarsat-2影像为数据,采用支持向量机法(SVM)和最大似然法(MLC)分别对各时相水稻种植面积进行提取,并以地面实测GPS水稻样方进行精度验证.结果表明SVM和MLC方法的水稻面积提取精度均在9月9日达到最高,所以选择在9月9日的水稻面积提取结果上研究耕地地块优化和碎小图斑去除对精度的影响.通过耕地地块优化和碎小图斑去除处理,水稻面积提取精度显著提高,SVM法由原先的72.876%提高到95.482%,MLC法由74.224%提高到91.792%.【期刊名称】《江苏农业学报》【年(卷),期】2017(033)003【总页数】7页(P561-567)【关键词】遥感;支持向量机;最大似然法;水稻种植面积提取【作者】单捷;邱琳;孙玲;王志明【作者单位】江苏省农业科学院农业经济与信息研究所,江苏南京 210014;江苏省农业科学院农业经济与信息研究所,江苏南京 210014;江苏省农业科学院农业经济与信息研究所,江苏南京 210014;江苏省农业科学院农业经济与信息研究所,江苏南京 210014【正文语种】中文【中图分类】S127水稻是仅次于小麦、玉米的世界第3大粮食作物，全世界水稻播种面积约占耕地面积的15%[1]。

中国农业资源与区划论文写作模板

《中国农业资源与区划》论文写作模板基于中分辨TM 数据的水稻提取方法对比研究1空1行李□□1,刘□□2, 吴□□1*（1. 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业部农业信息技术重点实验室，北京 100081； 2. 中山大学地理科学与规划学院，广州，510275）空1行摘要【目的】水稻种植面积监测是当前农业土地变化科学的热点问题，但运用遥感技术对水稻种植面积精确实施监测一直是难点。

【方法】中分辨率遥感影像能够满足我国大面积水稻作物监测，成为业务化运行的主要数据源。

为此,研究尝试以中分辨率TM 影像为数据源,结合神经网络和面向对象（SVM ）两种算法对对黑龙江省富锦市2010年两期不同时相影像分别进行水稻分类提取，并对分类结果进行滤波处理及混淆矩阵精度评定。

【结果】结果表明：（1）在高纬度单季稻生长区……；（2）对神经网络分类的结……；（3）选取关键水稻物……，【结论】……。

（字数不少于350字）关键词水稻神经网络面向对象 TM 影像（关键词3-8个）空2行水稻面积遥感动态监测正成为农作物空间监测[1]和土地变化科学[2]的热点问题。

精确的水稻种植面积信息，可为农业生产、水稻产量的预报和评估、粮食价格预测和国家粮食生产布局及规划等提供科学依据[3]。

1 研究区与数据1.1 研究区域本文选择□□□□□□□□□□□□□□□研究区Email: yangpeng@ 。

—以西藏自治区为例”（70803020）；国家环保公益性行”（201209032）三号黑体小五宋体小五黑体小五宋体正文，五号宋体小四号黑体，顶格四号黑体，上、下各空半行正文,五号宋体小四宋体，居中图1 □□□研究区参考文献1] 陈晓华，张玉香，张合成. 中国农业统计资料2011. 北京: 中国农业出版社, 2012.2] Kuenzer C. Remote sensing of rice crop areas. International Journal of Remote Sensing. 2013, 34(6): 2101-2139.要求：1、参考文献，不少于10条；同时，所有参考文献都要按在文中出现的先后顺序进行标注。

面向对象的高分辨率遥感影像信息提取_以耕地提取为例

面向对象的高分辨率遥感影像信息提取)))以耕地提取为例李敏¹,º,崔世勇º,李成名º,印洁º,李云岭¹(¹山东科技大学测绘学院,青岛266510;º中国测绘科学研究院,北京100039)摘要:随着高分辨率遥感影像的广泛应用,面向对象的高分辨率影像信息提取技术得到了迅速发展。

本文着重讨论面向对象的高分辨率遥感信息提取的关键技术,探索了面向对象的影像分析软件eCognition 在耕地信息提取方面的最优参数选择,并且从IK ONO S 影像中提取的耕地信息与传统分类方法的提取结果进行对比。

试验结果表明该方法具有较高的精度。

关键词:面向对象;高分辨率;信息提取;eCognit ion中图分类号:T P751 文献标识码:A 文章编号:1000-3177(2008)100-0063-04收稿日期:2008-03-03修订日期:2008-05-04作者简介:李敏(1983~),女,硕士,主要从事地理信息与遥感应用研究。

E -m ail:limin82128@1 引言随着高分辨率遥感卫星的发展,具有丰富的几何结构和纹理信息的高分辨率遥感影像扩充了人们的视野,同时又为遥感信息提取技术提供了新的发展机遇。

传统的遥感信息提取方法都建立在像素的统计特征基础上,很少利用地物的形状、几何结构等信息,分类精度较低、效率不高,而且依赖解译人员,很大程度上不具备重复性。

为了更好地利用高分辨率遥感影像的丰富信息,实现高分辨率遥感影像的信息提取,面向对象的影像分析方法应运而生,它所处理的信息不再是低层次的像素,而是经过多尺度分割之后的目标对象。

与像素层面的分析方法相比,影像分析和理解的层次有了很大的提高和进步。

尤其是第一个面向对象的影像分析软件eCognitio n 的出现,更加速了该方法的发展。

本文就基于eCog nition 进行研究。

2 面向对象的信息提取技术2.1面向对象信息提取技术发展历程早在20世纪70年代面向对象的信息提取方法就被应用于遥感影像的解译中,Ketting and Land -g rebe(1976)提出了同质性对象提取的优点,并提出了一种分割分类算法)))ECH O (Ex tr actio n andClassificatio n o f H omog enous Objects)[1]。

嵌入式系统课程设计题目

嵌入式系统课程设计题目1.ARM系统在LED显示屏中的应用（利用ARM系统控制彩色LED显示屏）2.ARM－Linux 嵌入式系统在农业大棚中的应用（温度、湿度和二氧化碳浓度是影响棚栽农作物生长的3 大要素。

为了实现农业大棚中这3 种要素数据的远程实时采集,引入了当前嵌入式应用中较为成熟的ARM9 微处理器和Linux 嵌入式操作系统技术, 采用温度传感器PH100TMPA、湿度传感器HM1500 和二氧化碳浓度传感器NAP221A ,设计一种基于TCP/ IP 协议的嵌入式远程实时数据采集系统方案。

从硬件设计和软件实现2方面对该系统进行具体设计。

）3.ARM 嵌入式处理器在智能仪器中的应用（设计一种基于ARM 嵌入式处理器系统的智能仪器的硬件和软件设计方案, 并结合uc/o s2II或者Linux嵌入式实时操作系统, 给出一套完整的任务调度和管理的方法, 最后用实例说明）4.ARM系统在汽车制动性能测试系统中的应用（采用ARM系统构建一个路试法的汽车制动性能测试系统）5.ARM 嵌入式控制器在印染设备监控中的应用（针对拉幅热定型机,设计一种基于485 总线的分布式监控系统。

用ARM 嵌入式控制器实现主、从电机的同步运行和烘房温度的控制;在PC 机上用VB6. 0 设计转速和温度的监控画面;实现ARM、变频器和PC 机之间的数据通信。

）6.基于ARM系统的公交车多功能终端的设计（完成电子收费、报站、GPS定位等功能）7.基于ARM9的双CAN总线通信系统的设计（设计一种基于ARM9内核微处理器的双路CAN总线通信系统。

完成系统的总体结构、部分硬件的设计,系统嵌入式软件的设计,包括启动引导代码U - boot、嵌入式L inux - 操作系统内核、文件系统以及用户应用管理软件四个部分。

）8.基于ARM9 和Linux 的嵌入式打印终端系统（嵌入式平台上的打印终端的外围电路连接设计、嵌入式Linux 的打印机驱动程序开发和应用程序的开发）9.基于ARM 的车载GPS 终端软硬件的研究（重点研究基于ARM 的导航系统的软硬件设计）10.ARM系统在B超系统中的应用（完成系统软件硬件设计，包括外围电路）11.基于ARM 的嵌入式系统在机器人控制系统中应用（提出一种基于ARM、DSP 和arm-linux 的嵌入式机器人控制系统的设计方法, 完成控制系统的功能设计、结构设计、硬件设计、软件设计）12.基于ARM的视频采集系统设计（完成系统软件硬件设计，包括外围电路，采用USB接口的摄像头）13.基于ARM的高空爬壁机器人控制系统（构建一种经济型的爬壁机器人控制平台, 与上位机视觉定位和控制系统结合,使其适用于导航与定位、运动控制策略、多机器人系统体系结构与协作机制等领域。

ENVI面向对象的分类方法

系。
剔除水泥地干扰，下图为
所有规则设置好后显示
划分植被覆盖和非覆盖区
设置NDVI的属性阈值
归属类别算法和阈值设置
剔除水泥地干扰
请在此输入您的文本。请在此输入您的文本。请在此输入您的文本。
剔除后总体效果
请在此输入您的文本。请在此输入您的文本。请在此输入您的文本。

第四步：输出结果
特征提取结果输出，可以选择以下结果输出：矢量结果及属性、分类图像及分割后的图像、还有高级输出包括属性图像和置信度图像、辅助数据包括规则图像及统计输出，如下图所示。

选择矢量文件及属性数据一块输出，
规则图像及统计结果输出。点击 Finish按钮完成输出。可以查看房
房屋信息提取的矢量结果和属性表
屋信息提取的结果和矢量属性表。
第二步：基于样本的图像分第一步：选择数据

类

导入上一步处理过的数
据
经过图像分割和合并之
后，进入到监督分类的界面，如左图所示：
（1）选择样本

第一步：准备工作

根据数据源和特征提取
类型等情况，可以有选择地对数据做一些预处理工作。

空间分辨率的调整
光谱分辨率的调整

多源数据组合
空间滤波

比如右边几项：

第二步：发现对象
1.
启动 Rule Based FX工具
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
2.
影像分割、合并
分割阈值
①
②
合并阈值
纹理内核的大小
③

amet0101面向对象分类技术集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间纹理和光谱信息来分割和分类的特点以高精度的分类结果或者矢量输出

基于Ｓｅｎｔｉｎｅｌ－２_遥感影像的农田防护林自动提取研究

害严重ꎬ 生态环境较为脆弱ꎮ 该地区农田防护林工作
起步早ꎬ 规模大ꎬ 效果较好 [８] ꎮ
２数据及预处理
本研究采用欧洲航天局Ｓｅｎｔｉｎｅｌ－２卫星数据作为
主要数据源ꎬ 采集时间为２０１７年６月２８日ꎬ 精度评
收稿日期: ２０２３－０７－２４
基金项目: 国家自然科学基金面上项目 “ 东北杨树农田防护林碳储量遥感估算” ( 项目编号: ３１９７１７２３)
识别长度ꎬ 结合高精度卫星影像图矢量化标准防护
林ꎬ 对试验区１的精细化处理结果进行定量评价ꎬ 精
度评价结果见表２ꎮ
表２试验区１定量精度评价
样区
识别长度
影像实际
长度
空间吻合
长度
冗余提取
长度
遗漏长度
误差长度
空间
吻合率
冗余率
遗漏率
长度
正确率
试验区１１４１２０８７００３１５２４９３４４９２１４８７５７０８８６６６０７１４８６３７３６３６１３５１１２８４７４８９３０９７５４９８２１７００４４７７５７８００２４５０１７８０９７５４９８２１７
阈值的方式对此类噪声点进行剔除ꎮ
３研究方法
经过上述方案处理最终得到的农田防护林分类处
理结果是连续不断的ꎬ 且已经剔除了绝大部分噪声点
３１农田防护林分类特征空间构建
研究区内农作物多以高杆玉米为主ꎬ 直观上会对
同是植被的防护林识别带来干扰ꎬ 所以仅参照光谱波
段和某些植被指数进行分类难以满足精度和效率需
结果精度评价ꎮ
针对随机森林分类后的初步结果ꎬ 结合１ｍ分辨
纹理特征、植被指数与空间特征４大类ꎬ 构建农田防

遥感的面向对象分类法

遥感的面向对象分类法传统的基于像素的遥感影像处理方法都是基于遥感影像光谱信息极其丰富，地物间光谱差异较为明显的基础上进行的。

对于只含有较少波段的高分辨率遥感影像，传统的分类方法，就会造成分类精度降低，空间数据的大量冗余，并且其分类结果常常是椒盐图像，不利于进行空间分析。

为解决这一传统难题，模糊分类技术应运而生。

模糊分类是一种图像分类技术，它是把任意范围的特征值转换为 0 到 1 之间的模糊值，这个模糊值表明了隶属于一个指定类的程度。

通过把特征值翻译为模糊值，即使对于不同的范围和维数的特征值组合，模糊分类能够标准化特征值。

模糊分类也提供了一个清晰的和可调整的特征描述。

对于影像分类来说，基于像元的信息提取是根据地表一个像元范围内辐射平均值对每一个像元进行分类，这种分类原理使得高分辨率数据或具有明显纹理特征的数据中的单一像元没有很大的价值。

影像中地物类别特征不仅由光谱信息来刻画的，很多情况下(高分辨率或纹理影像数据)通过纹理特征来表示。

此外背景信息在影像分析中很重要，举例来说，城市绿地与某些湿地在光谱信息上十分相似，在面向对象的影像分析中只要明确城市绿地的背景为城市地区，就可以轻松地区分绿地与湿地，而在基于像元的分类中这种背景信息几乎不可利用。

面向对象的影像分析技术是在空间信息技术长期发展的过程中产生的，在遥感影像分析中具有巨大的潜力，要建立与现实世界真正相匹配的地表模型，面向对象的方法是目前为止较为理想的方法。

面向对象的处理方法中最重要的一部分是图像分割。

随着对地观测任务逐渐精细化，高分辨率遥感卫星影像的应用越来越广泛。

这对遥感影像分类方法提出了挑战。

已有的研究表明:基于像元的高分辨率遥感影像分类存在明显的限制。

近年来，面向对象影像分析(Object-Based ImageAnalysis，OBIA)在高分辨率遥感影像处理中渐露头角，被认为是遥感与地理信息科学发展的重要趋势。

本文针对面向对象影像分类(Object-Based Image Classification，OBIC)方法中的若干问题开展研究。

利用面向对象的分类方法提取水稻种植面积

差异，提取的水稻的空间分布情况基本一致。但
“ 同物异谱” 同谱异物” 和“ 现象，使得分类的精度有了较大的提高。对分类结果进行叠加分析，两者分类结
果存在较大的差异。存在差异的原因如下：（）１面向对象的分类取得了较高的分类精度，但获取的水稻种植面积比实际的水稻种植面积稍大。主要
匡囹匿
特征提取
其光谱的关系，立单产估算模式，利用ＮｏＡＡ建并资料进行水稻总产估计［；ｈｏ等利用多时相雷达３Ｓａ］卫星来进行水稻长势监测量和估产［。目前水稻种４］植面积的遥感测算的研究集中在以像素或亚像素为
于ＥＮＶＩ软件，用分割后的影像对象特征按照Ｋ采
匦四哑圃
方法，综合了多种信息源，用光谱混合分解模型对混合像元进行分解，对水稻种植面积信息的提取进行研
究［；】吴健平等人以航片作为定位资料，利用ＮＡ／ＯＡＡＶＨＲ数据在模糊监督分类的基础上估算上海地Ｒ区的水稻种植面积『；２王人潮等分析了水稻产量与
摘要：合广西水稻面积的遥感解译工作，结应用ＳＯ４感数据和遥感处理软件ＥＶＩ利用面向对象的遥ＰＴ遥Ｎ，感分类的方法提取早稻种植面积。分类结果表明，利用面向对象的分类方法有效解决逐像素分类结果的“ 盐” 椒
效应，获得比传统的像素级分类方法更高的分类精度，为广西水稻种植面积的自动提取提供了广阔的前景。

gee 遥感影像面向对象分类

主题：遥感影像在面向对象分类中的应用文章内容：一、遥感影像的概念和特点1.1 遥感影像是指利用遥感技术获取的地面、海面、大气等物体的影像信息。

1.2 遥感影像具有多光谱、高分辨率、全天候、大范围等特点。

二、面向对象分类的基本原理2.1 面向对象分类是指将遥感影像中的像元根据其空间位置、光谱特征、纹理特征等属性进行分割和分类。

2.2 面向对象分类与传统的基于像元的分类相比，能够更好地保留地物的空间信息和形状特征。

三、遥感影像在面向对象分类中的应用3.1 遥感影像在土地利用/覆盖分类中的应用：可以利用遥感影像进行土地利用/覆盖的监测和分类，为土地管理、资源规划提供科学依据。

3.2 遥感影像在环境监测中的应用：可以利用遥感影像进行环境监测，如水体变化监测、植被覆盖度监测等，为环境保护和治理提供支持。

3.3 遥感影像在灾害监测中的应用：可以利用遥感影像进行灾害监测，如洪涝灾害、火灾等，为灾害的防范和救援提供帮助。

四、面向对象分类中的技术挑战和发展趋势4.1 技术挑战：遥感影像在面向对象分类中仍然面临着遥感影像分割、特征提取、分类算法等方面的技术挑战。

4.2 发展趋势：随着计算机视觉和人工智能技术的不断发展，面向对象分类技术将更加智能化、自动化，能够更好地适应各种复杂场景的分类需求。

结语：遥感影像在面向对象分类中有着广泛的应用前景，随着技术的不断发展和创新，相信遥感影像在面向对象分类中的应用将会变得更加广泛和深入。

五、面向对象分类的方法和技术5.1 基于规则的分类方法：基于人工定义的规则和特征进行分类，需要人工干预和指导，适用于简单场景的分类任务。

5.2 基于机器学习的分类方法：利用已知类别的样本数据训练分类器，从而实现自动分类，适用于复杂场景的分类任务。

5.3 深度学习方法：近年来，随着深度学习技术的发展，深度学习在遥感影像的面向对象分类中得到了广泛的应用。

通过构建深度卷积神经网络，可以自动学习遥感影像中的特征，实现高效准确的分类。

基于深度学习和雷达遥感数据的水稻种植面积提取研究

摘要水稻作为一种极其重要的全球性粮食作物，保障了世界约50%人口的食物来源。

及时、客观、准确的水稻种植面积提取对各国政府制定粮食政策具有重要的参考价值。

遥感影像能够反映植株的不同生长状态特征，在农业研究领域具有明显优势。

水稻主要生长于雨水充足，云量密集的区域，传统光学卫星却难以实现连续和高质量成像。

因此，不受气候等因素影响的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)成为了多云雨环境中地物探测的重要手段。

全极化SAR在提取地物纹理等方面优势独特，其后向散射系数和目标极化分解参数对作物监测具有重要意义。

近年来，深度学习在自然场景分类的成就吸引了遥感领域的广泛关注。

该方法表达、自学习及容错能力突出，能够分层、高效且准确地从遥感图像中提取具有代表和区分性的特征。

然而，由于图像质量和数据集规模等限制，深度学习针对遥感影像尤其SAR的水稻等作物提取仍处于挖掘阶段。

本文针对深度学习在水稻面积提取的研究现状，以四川省眉山市为研究区域，通过创建具有不同SAR参数组合信息的各组水稻数据集，挖掘了深度学习语义分割模型实现自动化提取SAR影像水稻种植面积及其相关研究的潜在价值。

主要的研究内容和结论如下：（1）提取全极化RADARSAT-2影像的后向散射系数（VH、VV、HH、HV）及Freeman-Durden目标极化分解三参量共计7个参数，并综合考虑图像信息含量及模型训练的有效性，按照常用的三波段进行参数排列组合。

以实地调研数据及同时相SPOT-6的光谱特征为辅助信息完成地面水稻图斑的标定。

并利用最佳指数法(Optimum index factor, OIF)对所得的35种不同组合方式进行排序与分组，创建了基于SAR影像的7组不同的水稻标签数据集并进行数据集扩展。

（2）通过深度学习和迁移学习的理论探究，首先以第一组数据集Ds_1为输入数据分别对MobileUNet、BiSeNet及GCN模型进行超参数优化与网络训练，实现研究区水稻种植面积的自动化提取及最佳模型的选取。

冬小麦种植面积遥感提取方法研究

冬小麦种植面积遥感提取方法研究权文婷;王钊【摘要】提取冬小麦种植面积是开展冬小麦长势监测和估产工作的重要环节,如何提高其提取精度是国内外研究的热点.针对不同空间分辨率的遥感图像,采取不同的遥感解译模型,得到更高的信息提取精度,是利用遥感方法提取冬小麦种植面积的关键.在对国内、外调研的基础上,将冬小麦种植面积遥感提取研究方法归纳为目视解译与计算机自动分类、面向像元分类、基于地块分类、遥感解译模型分类和基于纹理特征分类等5类.综述评价了主要的冬小麦种植面积遥感提取研究方法,讨论了目前冬小麦种植面积遥感提取存在的问题及未来发展方向.关注地形复杂、耕地破碎度较高及种植结构复杂地区的冬小麦种植面积提取,遥感数据、GIS和气象数据等相结合、多源多时相遥感数据相结合、地面光谱测量数据与高光谱图像数据相结合,以及验证数据的改变等,是提高冬小麦种植面积遥感提取精度的研究方向.【期刊名称】《国土资源遥感》【年(卷),期】2013(025)004【总页数】8页(P8-15)【关键词】遥感;冬小麦种植面积;信息提取;综述【作者】权文婷;王钊【作者单位】陕西省农业遥感信息中心,西安710014;陕西省农业遥感信息中心,西安710014【正文语种】中文【中图分类】TP790 引言冬小麦是世界主要粮食作物之一。

区域冬小麦种植面积是影响冬小麦总产量的主要因子。

近年来，随着气候变暖、耕地占用和种植结构调整等自然条件和人文影响，冬小麦种植范围出现了变化。

及时了解冬小麦种植面积，对开展冬小麦长势监测和估产、区域粮食安全评估等工作具有重要的社会意义。

同时，农业管理部门及时掌握冬小麦种植分布情况，也有助于提高生产管理效率。

遥感技术具有探测面积大、数据更新周期短、真实客观等特点，是快速、准确提取冬小麦种植面积的有效手段之一[1]，长期以来也是众多学者研究的热点[2－4]。

近年来，随着空间技术的日益发展，高空间分辨率、高光谱分辨率、高时间分辨率以及微波等探测技术不断应用到农业遥感领域;而新的解译模型的开发，将会进一步提高冬小麦种植面积遥感提取的精度。

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]。

遥感影像变化检测综述

遥感影像变化检测综述一、本文概述随着遥感技术的快速发展和广泛应用，遥感影像变化检测已成为地球科学、环境科学、城市规划等领域的重要研究工具。

本文旨在综述遥感影像变化检测的基本原理、方法、技术及其在各领域的应用，以期对遥感影像变化检测领域进行全面的梳理和总结，为相关研究和应用提供参考和借鉴。

本文首先介绍了遥感影像变化检测的基本概念和研究意义，然后重点阐述了遥感影像变化检测的主要方法和技术，包括基于像素的方法、基于对象的方法和基于深度学习的方法等。

本文还探讨了遥感影像变化检测在土地利用/覆盖变化、城市扩张、自然灾害监测等领域的应用，并分析了当前遥感影像变化检测面临的挑战和未来的发展趋势。

本文旨在为遥感影像变化检测领域的研究者和实践者提供全面的理论支持和实践指导。

二、遥感影像变化检测的基本原理遥感影像变化检测是一种通过对比不同时间点的遥感影像，识别并提取地表覆盖和特征变化的技术。

其基本原理主要基于遥感影像的像素级、特征级和决策级三个层次的变化检测。

在像素级变化检测中，通过对两个或多个时相的遥感影像进行像素级别的比较，直接识别出发生变化的区域。

这种方法通常依赖于像素值的差异，如灰度值、色彩值等，通过设定阈值或采用统计方法来判断像素是否发生变化。

像素级变化检测能够提供较为精细的变化信息，但也可能受到噪声、光照条件、传感器差异等因素的影响。

特征级变化检测则侧重于从遥感影像中提取出关键特征，如纹理、形状、边缘等，并对这些特征进行变化分析。

这种方法通过提取和比较不同时相影像中的特征信息，可以更加准确地识别出地表覆盖和特征的变化。

特征级变化检测通常需要对遥感影像进行预处理，如滤波、增强等，以提高特征提取的准确性和稳定性。

决策级变化检测是在更高层次上对遥感影像进行变化分析。

它通常基于分类或目标识别的结果，通过比较不同时相影像的分类结果或目标识别结果，来判断地表覆盖和特征的变化。

决策级变化检测可以提供更加宏观和全面的变化信息，但也需要更加复杂的算法和模型支持。

农业保险精确承保精准理赔的科技赋能方案与路径

农业展望,2023,19(10):13-24.Agricultural Outlook收稿日期:基金项目:农业保险精确承保精准理赔的科技赋能方案与路径赵思健1,赖积保2,李宏伟2,3(1中国农业科学院农业信息研究所北京100081;2国家航天局对地观测与数据中心北京100101;3中国航天科工集团第三研究院航天海鹰卫星运营事业部北京100070)摘要:“承保理赔不精准、道德风险严重”是长期困扰中国农业保险健康可持续发展的顽固性问题。

其中,承保理赔的技术手段落后、科技应用能力有限是一个重要原因。

在新一轮科技革命和产业变革的背景下,中国农业保险科技悄然兴起,大数据、移动互联、3S (遥感、地理信息系统、全球定位系统)、人工智能、物联网等信息科技为农业保险承保理赔的精准化提供了创新动力,并发挥了重要作用。

在综述中国农业保险精确承保精准理赔研究进展的基础上,提出科技赋能农业保险精确承保精准理赔的解决方案:在种植业保险上,在整合土地确权、灾害灾情、气象等大数据资源基础上和3S 技术的支撑下,采用“空天地、多尺度、一体化”的作业新模式和“按图承保、按图理赔、按图管险”的“农险一张图”管理新理念;在养殖业保险上,通过人工智能(AI )和物联网(IoT )等科技手段对养殖个体进行精准识别和有效标记,实现养殖标的数量与权属的确定。

结合上述解决方案,从保险机构端、政府管理端和投保农户端3个层面提出农业保险精确承保精准理赔的科技应用路径,期望能为推进中国农业保险精准化的科技创新和应用推广提供参考。

关键词:农业保险;精确承保;精准理赔;保险科技;3S ;人工智能;物联网开放科学(资源服务)标识码(OSID):Zhao Sijian 1,Lai Jibao 2,Li Hongwei 2,3(1Agricultural Information Institute of Chinese A cademy of Agricultural Sciences,Beijing 100081;2Earth Observation System and Data Center,CNSA,Beijing 100101;3The Third Institute of CASIC HiWingSatellite Operation Division,Beijing 100070)"Inaccurate underwriting and claims,serious moral risk"are persistent issues that havehinder the healthy and sustainable development of agricultural insurance in China for a long time.One important reason is the outdated technical means of underwriting and claims and the limited ability to apply2023-10-09农业农村部2022年农业农村政策研究课题“我国农业保险精确承保精准理赔问题与对策研究”(07220077);国家国防科技工业局重大专项工程中心课题“高分遥感在农业保险真实性交叉校验中试点应用”(2X2X-CGZH-40-202238)Technological Solutions and Paths to Promote Accurate Underwritingand Precise Claims in Agricultural Insurance in China130引言“承保理赔不精准、道德风险严重”是长期困扰我国农业保险健康发展的顽固性问题。

MESMA与面向对象组合的土地利用分类方法

第36卷第1期2021年2月遥感信息Remote Sensing InformationVol.36,No.1Feb.,2021MESMA与面向对象组合的土地利用分类方法任向宇，孙文彬，袁胖(中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院，北京100083)摘要：混合像元是制约传统组合分类方法精度提高的主要因素之一。

为此，文章提出一种基于多端元混合像元分解(multiple endmember spectral mixture analysis,MESMA)与面向对象分类组合的分类方法，利用混合像元分解提高分类精度，借助组合方法降低“椒盐”现象影响。

首先，使用MESMA技术分解混合像元，提取丰度信息，并将丰度信息作为特征变量应用到像素分类；然后，将像素和面向对象的分类结果进行组合，获得最优分类结果；最后，以内蒙古鄂尔多斯市乌审旗纳林河二号矿井Landsat-8影像为数据源进行相关实验。

结果表明：组合方法分类精度最高，与基于像素、面向对象和传统组合方法相比，分类精度分别提高4.56%、5.66%、4.05%；同时，该方法可以有效降低“椒盐”现象影响。

关键词：基于像素；面向对象;Landsat-8；多端元混合像元分解；随机森林分类doi：10.3969/j.issn.1000-3177.2021.01.011中图分类号:TP751文献标志码：A文章编号：1000-3177(2021)01-0069-08A Land Use Classification Method Based on MESMA andObject-oriented TechniqueREN Xiangyu, SUN Wenbin,YUAN Ye(.College of Geoscience and Surveying Engineering,China University ofMining and Technology-Beijing,Beijing100083,CAzna)Abstract:Mixed pixels are one of the main factors restricting the accuracy of traditional combined classification methods. The traditional pixel-based and object-oriented combination classification method cause inaccurate classification of ground features due to less attention to mixed pixels.To bridge this research gap,this paper proposes a new combination classification method based on the multiple endmember spectral mixture analysis(MESMA)technology and object-oriented classification. Firstly,MESMA technology is used to decompose the mixed pixels and extract the abundance information.Then,the abundance information is included in the feature variables for random forest classification based on pixel and object oriented.Finally, object-oriented and pixel-based classification results are extracted and ndsat-8image is used as the classification data source to study the land use classification of the Nalinhe No.2mining area in Wushen Banner,Ordos City,Inner Mongolia.The results show that the classification accuracy of the proposed method is better than that of the single pixel-based,obj ect-oriented classification method and the existing combination classification methods.By solving the mixed pixel problem,the combination classification method proposed in this paper improves the classification accuracy by4.56%,5.66%and4.05%,respectively, compared with pixel-based,obj ect-oriented and current combined classification methods.MESMA technology is helpful for the combination classification method to solve the mixed pixel problem in remote sensing images with medium spatial resolution. The application of this method to remote sensing image classification can provide theoretical support for large-scale land use change monitoring and other work.Key words:pixel-based；obj ect-oriented i Landsat-8；MESMA；random forest classification收稿日期：2020-03-12修订日期：2020-04-06基金项目：国家重点研发计划项目(2O18YFBO5O53O1)；国家自然科学基金项目(41671383)。

基于GF-1影像面向对象分类方法的水稻种植信息提取研究

越来越受关注，是遥感技术农业应用的重要方面。遥感影像为水稻信息提取提供数据源，其时间、空间以及光谱分辨率决定了提取的尺度、精度、面积、经
（高邮市、仪征市）１县（宝应县）。地势平坦，平原广阔，地形西高东低，从西向东呈扇形逐渐倾斜。为典型的亚
６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６ — ８０８２．２０１７．０６．００８
中国
米２０１７，２３（６）：４３ — ４６
基于ＧＦ一１影像面向对象分类方法的水稻种植信息提取研究
ｃｏｍ；通讯作者：ｒｅｎｈｙ＠ｉｇｓｎｒｒ．ａｃ．Ｃｌ１）
摘
要：应用遥感技术提取水稻种植信息是农业遥感的重要内容。ＧＦ一１卫星ＷＦＶ数据为农业信息提取提供了
新的途径，面向对象的分类方法是遥感解译的重要方法。本研究以扬州市为研究区域，基于ＧＦ一１影像ＷＦＶ数据，采
麦为主【 “ ］。
１．２数据来源
了空间分辨率和时间分辨率的完美结合，解决了国外卫星数据的购买成本高，而国内部分卫星数据空问、时间分辨率不高的缺点。与传统像素分类方法比较，面
向对象分类方法一定程度上克服了“ 椒盐” 和“ 同物异
ＧＦ一１共搭载４台１６ｍ分辨率的ＷＦＶ传感器
收稿日期：２０１７ — ０７ — １９基金项目：国家重点研发计划项目（２０ｌ６ＹＦＤｏ２０ｏ３Ｏ１）；

吉林一号在广西甘蔗种植区提取中的应用

吉林一号在广西甘蔗种植区提取中的应用图1 研究区域地理位置图 2 真彩色影像及地物分布展示（a）真彩色影像（b）加入红边的假彩色影像二、假彩色影像展示及光谱分析基于包含红边谱段的吉林一号视频04星推扫数据，将利用了红边谱段的假彩色（R：NIR，G：Red_Edge，B：Green）显示结果与原始真彩色展示结果进行对比，可以发现区域内的甘蔗、林地及其他四类作物的差异特征在假彩色影像中得到了更直观的表现，而在真彩色影像中，采用目视观察的方式很难将上述地物进行准确区分（见图①甘蔗 ②其他作物1 ③其他作物2 ④林地 ⑤其他作物3 ⑥其他作物4图3 6类地物的光谱曲线表1 6类地物在各谱段上的均方差蓝色绿色红色红边0.01050.01260.01810.0514三、利用吉林一号数据的甘蔗提取474个甘蔗实测点，影像使用包含红边谱段的吉林一号视频04星于2018年10日获取的多光谱影像，影像参数见表2，其假彩色影像及甘蔗采样点如图4所示，可以发现甘蔗种植区在假彩色影像中呈现为棕褐色。

图4 影像的假彩色效果及甘蔗采样点（红点）分布（a）实验1 （b）实验2下转第44页（c）实验3 （d）实验4图5 甘蔗种植区提取结果表4 4组实验的提取精度实验序号精度（%）Kappa系数185.710.7149294.060.8783393.140.8597492.400.8442四、采用其他数据的甘蔗提取对比试验（a）高分一号数据（b）哨兵二号数据图6 高分一号及哨兵二号数据展示考虑到研究区内存在较多离散分布的规则狭长状甘蔗地块，宽度较小，采用中低分辨率数据进行提取时，面向对象的提取方式将难以将此类地块分离出来，因此在这种情况下，面向对象的提取方法不再适用。

在此，采用基于像元的监督取实验中的学习及验证样本相同，最后验证得到的分类精度见表6。

基于高分一号数据和哨兵二号数据的甘蔗种植区提取精度分别为87.76%和84.04%，均低于吉林一号最高94.06%的提取精度，从提取结果直观来看，这两种情况均存在明显的（a）高分一号提取结果（b）哨兵二号提取结果（c）吉林一号提取结果图7 基于三种数据的甘蔗提取结果对比表6 甘蔗提取精度对比高分一号哨兵二号吉林一号视频04星分类精度（%）87.7684.0494.06Kappa系数0.75390.68320.8783。

峰丛洼地农作物面向对象信息提取规则集

峰丛洼地农作物面向对象信息提取规则集蔡耀君;华璀;卢远【期刊名称】《遥感信息》【年(卷),期】2015(000)003【摘要】喀斯特地区典型峰丛洼地具有地类零碎、农作物种植分散、信息难以提取的特点，针对这些特点，该文利用面向对象分类技术，综合运用纹理、光谱和几何特征，构建规则集，对该地区农作物进行提取。

通过用RapidEye 影像对南宁城郊喀斯特地区典型峰丛洼地的农作物提取试验，印证该方法能得到较好的提取效果，总精度达到87．89％，Kappa 系数为0．8612。

利用其创建规则集的方法，在SPOT-5影像中再次试验并进行验证，水稻和甘蔗信息提取总体精度达0．8703，Kappa 系数为0．854。

%In the typical peak cluster depression of karst area,terrain is broken with scattered crops to extract.According to these characteristics,this paper integrated texture,spectrum and geometrical characteristics and built a set of rules to extract the region of crops.By the experiment in Nanning,it was found the total accuracy is 87.89%,and the Kappa is 0.8612.It was further tested on the SPOT-5 image that by usingthe created rule sets,the overall accuracy of extracted rice and sugar caneis 0.8703,and the Kappa is 0.854,respectively.【总页数】7页(P104-110)【作者】蔡耀君;华璀;卢远【作者单位】广西师范学院资源与环境科学学院，南宁 530001;广西师范学院资源与环境科学学院，南宁 530001;广西师范学院资源与环境科学学院，南宁530001【正文语种】中文【中图分类】P237【相关文献】1.峰丛洼地恢复演替系列优势种光合生理生态特征日变化研究——以广西马山弄拉峰丛洼地为例 [J], 沈利娜;蒋忠诚;吴孔运;梁铭忠;覃星铭;邓新辉2.峰丛洼地恢复树种光合生理生态特征日变化研究——以广西马山弄拉峰丛洼地为例 [J], 沈利娜;蒋忠诚;覃星铭;吴孔运;梁铭忠;马祖陆;李晖3.喀斯特峰丛洼地不同植被类型土壤水分的空间异质性分析——以广西环江毛南族自治县西南峰丛洼地区为例 [J], 宋同清;彭晚霞;曾馥平;刘璐;杜虎;鹿士杨;殷庆仓4.亚热带峰丛洼地恢复演替植物群落的数量分类和排序——以广西马山弄拉峰丛洼地为例 [J], 沈利娜;蒋忠诚;梁铭忠;侯满福;覃星铭;吴华英;邓新辉5.基于Landsat8的喀斯特峰丛洼地地貌信息提取 [J], 闫利会;周忠发;黄登红;但雨生因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。