全球耕地遥感制图与分析
农业领域的遥感图像分析技术使用技巧
农业领域的遥感图像分析技术使用技巧遥感图像分析技术在农业领域的应用日益广泛，可以提供农作物的监测与评估，土壤质量分析以及农田规划等重要信息。
本文将介绍农业领域中遥感图像分析技术的使用技巧。
一、农作物监测与评估农业生产的核心是农作物的监测与评估。
通过遥感图像分析技术，可以获取大范围的农田信息，包括农作物的分布、生长状态等。
在农作物监测中，可以利用多光谱遥感图像进行植被指数计算，比如常用的NDVI指数，来评估农田植被的生长状态。
此外，根据农作物不同生长阶段的特征，结合遥感图像，可以进行农作物种类的分类与识别，以便更好地选择农作物的适宜品种，进行合理的种植布局。
二、土壤质量分析土壤是农业生产的基础，合理的土壤质量分析对农田的管理至关重要。
遥感图像分析技术可以提供土壤质量分析的数据支持。
利用遥感图像，可以获取土地覆盖信息、土壤类型、土壤养分含量等。
比如，通过对不同波段的遥感图像进行分析，可以获取土壤含水量的分布情况，进而评估土壤的湿度状况。
此外，结合地面采集的土壤样本数据，可以建立土壤质量模型，进一步提高土壤质量的评估精度。
三、农田规划农田规划是农业生产过程中的关键环节。
遥感图像分析技术可以为农田规划提供空间数据支持。
通过对遥感图像进行处理和解译，可以获取土地利用信息、土地覆盖信息等，进而提供农田规划的依据。
比如，结合遥感图像和地理信息系统（GIS）数据，可以进行土地适宜性评估，确定不同地块的适宜作物种植类型。
此外，利用遥感图像可以对农田的利用率进行评估，为农业发展的整体规划提供决策依据。
四、水资源管理水资源对于农业生产至关重要。
遥感图像分析技术可以提供水资源管理的数据支持。
通过遥感图像，可以获取水体分布信息、湖泊面积、水库蓄水情况等。
同时，利用遥感图像可以监测农田的水分状况，包括农田的灌溉情况、水分胁迫程度等，以便合理调控灌溉水量，提高水资源利用效率。
五、灾害监测与管理自然灾害对农业生产造成严重影响。
如何利用遥感测绘技术进行农田分类
如何利用遥感测绘技术进行农田分类利用遥感测绘技术进行农田分类随着科技的不断发展，遥感测绘技术在农业领域的应用越来越广泛。
遥感测绘技术能够从卫星、无人机等高空视角获取大范围的农田图像数据，为农田分类提供了强有力的工具。
本文将探讨如何利用遥感测绘技术进行农田分类，提高农业生产效率和农田管理水平。
首先，遥感测绘技术的应用可以帮助农业专家快速准确地获取农田的信息。
通过对农田图像进行分析和处理，可以得到农田的空间位置、面积以及形状等重要参数。
利用这些参数，可以对农田进行分类，例如将农田分为水田、旱地、果园等不同类型。
这样的分类对于不同类型农田的管理和耕作有着重要的指导作用。
其次，遥感测绘技术可以提供农田土壤和植被的信息。
土壤是农作物生长的基础，了解土壤的质地、含水量以及肥力等参数对于科学施肥和农田管理至关重要。
利用遥感测绘技术，可以通过土壤光谱特性和遥感影像的颜色信息等来判断土壤的类型和质量。
同时，利用遥感技术还可以监测农田中植被的状况，如农作物的生长情况、病虫害的发生等。
这些信息对于及时调整农田的管理措施具有重要意义。
此外，遥感测绘技术还可以用于农田的灾害监测和风险评估。
自然灾害，如洪涝、旱灾、地质灾害等，是农田产量和农业经济的重要影响因素。
利用遥感技术，可以实时监测农田灾害的发生和发展趋势，提前预警和便捷应对。
同时，结合地理信息系统的空间分析功能，还可以进行农田的风险评估，为农业灾害防范和抗灾救灾提供科学依据。
最后，遥感测绘技术的应用还可以促进农田的精细化管理。
传统的农田调查和数据采集耗时耗力，且往往只能获得有限的信息。
而遥感技术能够获取全面、高分辨率的农田信息，并将其与其他地理数据进行集成和分析，提供科学决策的基础。
利用遥感技术可以实现农田的动态监测和精确测量，帮助农民和农业管理者更好地调整农田经营策略，提升农田生产效率。
总之，遥感测绘技术的应用对于农田分类和农业管理具有重要意义。
借助遥感技术，农业专家能够快速准确地获取农田信息，监测土壤、植被状况，预警灾害风险，并进行农田精细化管理。
国外国家遥感技术进行土地利用变化监测的典型案例
国外国家遥感技术进行土地利用变化监测的典型案例国外国家在土地利用变化监测方面广泛应用遥感技术，通过获取可靠的遥感数据并利用相应的算法分析这些数据，实现对土地利用变化的监测和评估。
以下是几个典型的国外案例。
1. 美国的遥感监测系统美国拥有全球最完善的遥感监测系统之一，即美国地质调查局（USGS）的土地利用/土地覆盖监测计划（LCCS）。
该计划通过使用多种遥感传感器获取高分辨率的遥感影像数据，并开发一系列专门的算法和模型来分析这些数据。
通过这个系统，美国可以实时监测土地使用变化，包括城市扩张、农田面积变化、森林砍伐等，并利用这些信息来指导土地管理和规划。
2. 加拿大的土地覆盖监测加拿大也利用遥感技术进行土地覆盖监测。
加拿大国家土地及水资源部（NRCan）利用卫星遥感数据和其他空间数据，开展土地覆盖分类和监测工作。
他们使用高空间分辨率的遥感影像，通过遥感图像分类算法实现对土地覆盖类型的准确识别。
这些信息对于加拿大政府的土地管理、环境保护和资源利用至关重要。
3. 澳大利亚的土地利用变化监测澳大利亚国土管理局（Landgate）利用遥感技术监测土地利用变化。
他们使用多源遥感数据，如航空遥感影像和卫星图像，以及高精度的数字地图，通过遥感影像处理和土地覆盖分类方法，实现对土地利用变化和城市扩张的监测。
该计划对于城市规划、环境管理和自然资源保护起到了重要的指导作用。
4. 德国的土地覆盖与土地利用监测德国地理学会（DGfG）在德国开展了土地覆盖与土地利用监测研究。
他们运用多源遥感数据，如Landsat、Sentinel等，结合地理信息系统（GIS）技术，进行土地覆盖和土地利用类型的分类和变化监测。
这些数据和分析结果不仅在城市规划和土地管理方面具有重要价值，还为环境保护和可持续发展提供了科学依据。
总结：国外国家在土地利用变化监测方面充分利用遥感技术，通过获取可靠的遥感数据并利用相应的算法进行分析，实现对土地利用变化的监测。
使用遥感数据进行草地与农作物监测的技术方法与应用案例
使用遥感数据进行草地与农作物监测的技术方法与应用案例近年来，随着遥感技术的不断发展与进步，其在农业领域的应用也逐渐得到了广泛的关注和推广。
遥感数据可以为农作物监测和草地管理提供丰富的信息，帮助农业决策者更好地把握农作物的生长情况和草地的变化趋势。
本文将介绍使用遥感数据进行草地与农作物监测的技术方法与应用案例。
一、遥感数据的获取与处理遥感数据可以通过卫星、航空器和无人机等平台获取。
其中，卫星遥感是最常用的平台，因为卫星能够提供全球范围的遥感数据。
获取到的遥感数据需要经过一系列的处理和分析，才能得到有价值的信息。
首先，对于农作物监测，我们可以利用遥感数据获取植被指数（Vegetation Index, VI）来评估农作物的生长状况。
常用的植被指数有归一化差异植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）和比例植被指数（Normalized Difference Vegetation Ratio, NDVR）。
这些指数可以通过计算遥感数据中红光和近红外波段的反射率来获得。
对于草地监测，我们可以利用遥感数据分析草地的覆盖度和植被类型。
通过计算遥感数据中的不同波段的反射率，可以得到不同植被的特征，从而对草地进行分类和监测。
二、农作物监测的应用案例农作物监测是遥感数据在农业领域的重要应用之一。
通过监测农作物的生长情况，可以及时发现并解决病虫害等问题，提高农作物产量和质量。
以水稻为例，通过分析遥感数据中的植被指数，可以评估水稻的叶绿素含量和生长状态。
研究发现，NDVI值与水稻产量之间存在一定的相关性。
因此，在农作物监测中，可以根据NDVI值对水稻的产量进行预测和评估，为农业生产提供决策依据。
另外，玉米也是重要的农作物之一。
通过遥感数据监测玉米的生长情况，可以评估土壤湿度、养分状况等信息。
研究表明，遥感数据与实地调查的结果具有较高的相关性，可以为玉米的灌溉和施肥提供指导。
国外遥感技术监测土地利用变化典型案例
国外遥感技术监测土地利用变化典型案例随着人口的不断增长和经济的快速发展，全球的土地利用状况发生了重大变化。
为了监测这些变化以及了解其影响，国外使用遥感技术来获取土地利用数据，并进行详细分析。
下面将介绍几个国外遥感技术监测土地利用变化的典型案例。
1. 美国加利福尼亚州农业土地变化监测加利福尼亚州是美国最重要的农业州之一，但由于气候变化和城市扩张的影响，土地利用发生了巨大变化。
通过遥感技术，研究人员能够获取高分辨率的遥感影像数据，并利用地物分类算法对不同类型的农业土地进行准确的识别和分类。
这样一来，就可以实时监测农业土地的变化情况，为农业管理和决策提供重要的支持。
2. 巴西亚马逊雨林破坏监测巴西的亚马逊雨林是世界上最重要的生态系统之一，然而，由于非法砍伐、火灾和农业活动的持续增加，亚马逊雨林的破坏情况严重。
通过利用遥感技术，可以获取高分辨率的卫星影像数据，并结合植被指数等指标进行分类分析。
这样一来，就可以监测亚马逊雨林的破坏情况，并为保护和恢复工作提供科学依据。
3. 澳大利亚城市扩张监测澳大利亚作为一个快速发展的国家，城市扩张不可避免地引发了土地利用变化。
通过利用遥感技术，可以获取高分辨率的卫星影像数据，并结合土地利用分类算法，对不同类型的土地利用进行精确的识别和监测。
这样一来，研究人员可以及时发现和评估城市扩张对环境和生态系统的影响，并为城市规划和可持续发展提供建议。
4. 欧洲农田排水监测欧洲在农田排水方面投入了大量资金和技术，以确保农业生产的可持续性和高效性。
通过利用遥感技术，可以获取高分辨率的卫星影像数据，并通过图像处理和解译技术来监测农田排水情况。
这样一来，可以及时掌握农田排水效果，并对农田排水系统进行调整和改进。
综上所述，国外遥感技术在监测土地利用变化方面发挥了重要作用。
通过获取高分辨率的卫星影像数据，并结合地物分类算法和图像处理技术，我们能够准确地监测和分析土地利用的变化情况。
这不仅对环境保护和生态恢复提供了科学依据，还为城市规划、农业管理和决策提供了重要支持。
如何使用测绘技术绘制农田分布图
如何使用测绘技术绘制农田分布图农田是农业生产的核心，了解农田的分布和结构对于农业规划和农业发展至关重要。
而测绘技术在绘制农田分布图方面起着至关重要的作用。
本文将探讨如何使用测绘技术绘制农田分布图，并介绍其中的一些应用和挑战。
一、引言农田分布图是指将农田的位置、形状和面积等信息绘制在地图上的图像。
传统的绘图方法需要耗费大量时间和精力，而且存在着一定的误差。
而借助测绘技术，我们可以更准确、快速地绘制农田分布图，为农业管理和决策提供有力的支持。
二、测绘技术在农田分布图中的应用1. 卫星遥感技术卫星遥感技术是一种通过卫星获取地面信息的方法，可以获取大范围的农田分布信息。
通过遥感图像的解译和分类，可以识别出不同类型的农田，如水田、旱地和果园等。
卫星遥感技术还可以通过监测地表温度、植被指数等数据，评估农田的生长状况和土壤质量。
2. 全球定位系统（GPS）全球定位系统是一种通过卫星导航和地面接收器配合使用的定位技术。
利用GPS技术，我们可以精确定位农田的位置坐标和边界。
这对于统计农田面积、划定农田范围和规划种植区域等具有重要意义。
此外，GPS也可以用于农田的实地勘测和标记，提供准确的地理数据。
三、测绘技术在农田分布图中的挑战1. 数据处理和解译测绘技术获取的数据量庞大，涉及到图像处理、数据解译和分类等复杂步骤。
对于农田分布图来说，如何从大量的遥感图像中准确提取农田的信息，需要专业的技术和算法支持。
2. 数据时效性和精度农田是动态变化的，不同农作物的生长周期和季节特点也不同，因此，农田分布图需要及时更新和修正。
同时，农田分布图的精度对于农业规划和土地利用的决策具有重要意义，因此，数据的精度和质量也是一个挑战。
四、测绘技术在农田分布图中的前景随着科技的不断发展，测绘技术在绘制农田分布图领域的应用前景仍然广阔。
借助机器学习和人工智能等新技术，我们可以更迅速和准确地进行图像处理和数据解译。
此外，随着卫星分辨率的提高和数据获取的方便性，农田分布图的时效性和精度也将得到进一步改善。
国外农业土地利用变化的遥感监测与评价模型研究
国外农业土地利用变化的遥感监测与评价模型研究近年来，随着全球农业发展的进一步推进，国外农业土地利用变化的遥感监测与评价成为了研究的热点之一。
利用遥感技术进行土地利用变化的监测和评价，可以为国外农业可持续发展提供科学依据和决策支持。
本文将围绕这一任务名称，对国外农业土地利用变化的遥感监测与评价模型进行研究，并提出相关建议和展望。
首先，我们需要明确国外农业土地利用变化的遥感监测与评价的目标和内容。
这一任务旨在利用遥感数据获取农业土地利用的时空变化信息，分析不同因素对土地利用变化的影响，并建立相应的模型进行预测和评价。
具体内容包括选择适当的遥感数据源、建立土地利用分类系统、开展土地利用变化的监测和评价分析，以及构建相应的预测模型等。
其次，我们可以从以下几个方面展开具体的研究工作。
首先，选择适当的遥感数据源是关键的一步。
不同类型的遥感数据源具有不同的空间分辨率和时间分辨率，因此需要根据研究的需求和具体区域选择合适的数据源。
可以选择的数据源包括卫星遥感数据、无人机遥感数据和航空遥感数据等。
其次，建立土地利用分类系统是进行遥感监测与评价的基础工作。
合理地划分土地利用类型可以更好地进行后续的分析和模型建立。
针对不同的研究区域和目标，可以根据土地的自然特征和人类活动特点设计相应的分类系统。
第三，进行土地利用变化的监测和评价分析。
通过遥感影像的解译和分类，可以获得不同时间段内的土地利用类型和空间分布信息。
可以利用时序遥感数据分析土地利用的变化趋势和速率，以及不同因素对土地利用变化的影响。
此外，还可以运用空间统计分析方法，如转移矩阵等，对土地利用变化进行量化分析，并评估其对环境和生态的影响。
第四，构建土地利用变化的预测模型。
基于现有的土地利用变化数据和相关因素的统计分析，可以建立预测模型，以预测未来的土地利用变化趋势。
可以利用机器学习方法、时空模型等进行建模，并结合地理信息系统（GIS）实现模型的空间分析和可视化展示。
遥感技术在农业中的应用ppt课件
1.遥感 2.农业遥感应用领域 3.图像分割
生活中。。。 。。。
摄
胸
影
透
遥感发展三阶段
19世 纪末
第一次世界大战
20世纪60年代至今
购买遥感影像需要5个方面的注意：
遥感数据的选择
区域地块的大小？ 合适的波段？
遥感数据价格 元数据 数据格式
免费？收费？ 买药：一次吃几颗？药物的成分？副作用？ Geotif,hdf,intf……
canny
prewitt
sobel
log
梯度算子
基于区域生长的分割
原图
分割结果1
分割结果2
基于阈值的分割
原图
分割结果
直方图
基于分数布朗运动的分割
原图
分割结果
O(∩_∩)O谢谢
农情遥感监测
基于土壤热惯量模型的土壤表层含水量的反演 基于植被指数与土地表面温度的旱情监测 基于微波遥感数据的土壤水分反演 水灾监测 农情遥感监测
精确农业
植物不同营养状态的反射光谱特性曲线数据分析 高光谱遥感 遥感技术与其他信息获取技术的集成 精确农业中“3S”技术的综合应用
基于边缘检测的分割
原图
所查文献202124农情遥感监测基于土壤热惯量模型的土壤表层含水量的反演基于植被指数与土地表面温度的旱情监测基于微波遥感数据的土壤水分反演水灾监测农情遥感监测精确农业植物不同营养状态的反射光谱特性曲线数据分析高光谱遥感遥感技术与其他信息获取技术的集成精确农业中3s技术的综合应用202125基于边缘检测的分割原图cannyprewitt202126sobellog梯度算子202127基于区域生长的分割原图分割结果1分割结果2202128基于阈值的分割分割结果原图202129直方图202130基于分数布朗运动的分割原图分割结果202131
七讲农业遥感ppt课件
(2)作物专题信息的提取 常采用植被指数法提取作物专题信息。植被指数中包含有 多种作物类别与作物长势方面的信息，如植物叶面积指数、 叶绿素含量、植物覆盖度、生物量等，那么就可以经过植 被指数来反演与作物估产模型有关的各种参数，如NDVI与 作物覆盖度关系亲密，可以有效地提取面积信息；RVI反映 作物长势，可以提取生物量信息；PVI有效地滤去土壤背景 及大气的干扰等。 由于不同自然地理单元内，作物的生长条件(光照、温度、 降水、土壤等)和生长情况(包括自然与人为要素)在空间上 会有很大差别。为了提高遥感估产的准确性．常按照作物 生长环境及作物产量的区域分异规律，进展影像的分区、 分类，以尽量保证同一区域内作物生长环境的一致性，并 在分区的根底上进展作物专题信息的提取。 (3)作物面积提取及精度评价
I c(1 A) Tmax Tmin
SM＝f(I)
其中：I是土壤热惯量，c是单位土壤热容量，A是地表反射率，Tmax和Tmin是 白天最大温度和夜晚最小温度，SM是土壤含水量。
其它方法： 1. 距平植被指数法
2. 植被条件指数法 3. 温度植被指数法 4. 条件植被温度指数法 5. 作物水分胁迫指数法 6. 表观热惯量法 7. 地表蒸发法 8. 地表热平衡法 9. 高光谱遥感：反射率倒数的一阶微分法 10.自动微波遥感：基于微波反射亮温的土
2021/6/27
遥感估产需留意问题： (1)遥感估产需求作物生长全过程的光谱
参数。由于构成产量的3个要素〔穗数、粒 数、千粒重〕分别与作物不同生长期的植 被指数有关。因此必需掌握作物生长全过 程的光谱参数才干正确估产。而Landsat／ TM的时间分辨率有限，故遥感估产除用 TM外，还离不开短周期数据。过去把某一 时段的遥感光谱参数或它的累加值与产量 直接挂勾的方式尚有缺乏，如过于密植， 光谱值添加，但产量并非添加。 (2)遥感估产主要运用遥感数据中反映植物 光协作用的代表波段——可见光红波段和 近红外波段，阐明遥感估产不仅直接抓住 202“1/6/27光协作用〞这一事物的本质，而且能给
使用遥感影像进行农田景观分析的步骤与技巧
使用遥感影像进行农田景观分析的步骤与技巧随着科技的不断发展，遥感技术在农业领域中的应用也越来越广泛。
利用遥感影像进行农田景观分析，可以为农作物的种植、灾害监测等提供有效的技术支持。
本文将介绍使用遥感影像进行农田景观分析的步骤与技巧，以帮助农业从业者更好地利用遥感数据提升农田管理水平。
一、数据准备在进行农田景观分析之前，首先需要准备好相关的遥感影像数据。
遥感影像数据可以通过卫星、无人机等途径获取，其中卫星数据具有广覆盖、分辨率高等特点，而无人机数据则具有获取及时、分辨率较高等优势。
根据具体需求，选择合适的数据来源是十分关键的一步。
二、影像预处理在进行农田景观分析之前，需要对获取到的遥感影像进行预处理。
预处理的目的是去除图像中的噪声、消除云雾等干扰因素，以提高后续分析的准确性。
常见的遥感影像预处理操作包括大气校正、几何校正、辐射校正等。
三、农田类型分类农田景观分析的首要任务是将遥感影像中的农田进行分类。
农田类型分类是区分不同农作物或农业用地的一种方法。
常见的分类算法包括支持向量机(SVM)、决策树、随机森林等。
通过分类算法，可以将遥感影像中的农田进行有效的划分和识别。
四、农田景观变化监测利用遥感影像进行农田景观分析的另一个重要应用是监测农田景观的变化。
农田景观的变化可以反映农作物的种植情况、生长状况以及可能出现的灾害情况。
通过对多期遥感影像的对比分析，可以及时发现农田景观的变化，并采取相应的措施进行调整和管理。
五、农田景观评价农田景观评价是对农田景观质量进行综合评估的一种方法。
通过遥感影像中的农田景观指标提取和分析，可以评估农田的整体生态环境、土地利用效益以及生产潜力等。
常见的农田景观评价指标包括景观多样性指数、均匀度指数、分离度指数等。
这些指标可以为农田景观的规划和管理提供科学依据。
六、技巧与注意事项1. 理解遥感影像：了解遥感影像的特点、数据类型以及应用领域，对于正确使用遥感影像进行农田景观分析至关重要。
国外利用遥感技术研究土地利用变化的典型案例
国外利用遥感技术研究土地利用变化的典型案例近年来，随着遥感技术的迅速发展和应用，越来越多的国外研究者开始利用遥感技术来研究土地利用变化。
在全球范围内，准确了解和监测土地利用变化对于可持续发展和环境保护具有重要意义。
下面将介绍国外利用遥感技术研究土地利用变化的典型案例。
首先，美国是利用遥感技术研究土地利用变化的先行者之一。
美国地质调查局（USGS）不断发展的陆地遥感计划提供了大量的土地利用变化数据。
例如，美国国家冰雪数据中心通过使用遥感技术，能够准确检测到冰雪覆盖的变化情况。
这对于气候研究和水资源管理具有重要意义。
另外，欧洲空间局（ESA）也在利用遥感技术研究土地利用变化方面做出了重要贡献。
ESA的哨兵系列卫星提供了高分辨率的遥感影像数据，可以监测土地利用变化的时空分布模式。
通过遥感技术，研究人员能够追踪不同地区土地利用类型的演变，例如城市扩张、农田变化以及森林覆盖率的变化等。
这些研究结果为城市规划、生态环境保护和自然资源管理等提供了重要参考。
在亚洲地区，中国也在积极运用遥感技术来研究土地利用变化。
例如，中国科学院遥感与数字地球研究所在长三角地区进行了一项关于城市扩张的土地利用变化研究。
研究人员通过分析多期遥感影像，得出了城市扩张的速度和方向，并评估了不同土地利用类型的空间变化特征。
这些结果对城市规划和土地资源管理提供了决策支持。
此外，澳大利亚也是利用遥感技术研究土地利用变化的重要国家之一。
澳大利亚国家土地利用与地理信息局（ABARES）开展了一项关于农田利用变化的研究。
通过使用遥感技术，研究人员能够检测到农田面积的变化，并结合农作物种植面积的数据，进一步分析农业发展趋势和生态环境状况。
这对于农业政策制定和资源管理非常有价值。
总结起来，国外利用遥感技术研究土地利用变化的典型案例有美国、欧洲、中国和澳大利亚等国家和地区的研究。
利用遥感技术研究土地利用变化不仅为城市规划、资源管理、气候研究等领域提供了重要数据支持，也为可持续发展和环境保护提供了科学决策依据。
遥感在农业方面的应用PPT课件
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8
▪ 遥感估产的基本原理
▪ 任何物体都具有吸收和反射不同波长电 磁波的特性，这是物体的基本特性。人眼正 是利用这一特性，在可见光范围内识别各种 物体的，遥感技术也是基于同样的原理，利 用搭载在各种遥感平台(地面、气球、飞机、 卫星等)上的传感器(照相机、扫描仪等)接收 电磁波，根据地面上物体的波谱反射和辐射 特性，识别地物的类型和状态。
总产量与后来1993年国家统计局公布的数字
差-3.53%、+0.65%和-0.66%。该项工作,为
美国在世界农产品贸易中获得巨大的经济利
益
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20
▪ 此后，欧共体、俄罗斯、法国、日本和印度等国也 都应用卫星遥感技术进行农作物长势监测和产量测 算，均取得了一定的成果。例如，欧共体用10年的 时间(从1983年开始)，建成用于农业的遥感应用系 统，1995年在欧共体15个国家用180景SPOT影像， 结合NOAA影像在60个试验点进行了作物估产，可 精确到地块和作物种类。2002年美国航空航天局与 美国农业部合作在贝兹维尔、马里兰用MODIS数据 代替NOAA-AVHRR进行遥感估产，MODIS搭载的 TERRA卫星是1999年由美国(国家航空航天局)、日 本(国际贸易与工业厅)和加拿大(空间局、多伦多大 学)共同合作发射的，MODIS数据涉及波段范围广 (36个波段)、分辨率(250,500,1 000 m)比NOAAAVHRR(5个波段，分辨率为1100 m)有较大的进步， 这些数据均对农业资源遥感监测有较高的实用价值。
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▪ 作物病虫害监测与预报
▪ 作物和树木等绿色植物受病虫危害后，其叶 绿素都要受到不同程度的破坏，因而其近红 外波段（相当于MSS6，MSS7）的光谱反射 受到明显影响，并在红外彩色或假彩色影像 上与健康植物的分异十分明显。故可利用低 空红外遥感对作物病虫害进行监测及预报。
国外国家利用遥感技术研究土地利用变化的典型案例
国外国家利用遥感技术研究土地利用变化的典型案例近年来，随着遥感技术的不断发展和应用，越来越多的国家利用遥感技术来研究土地利用变化。
下面我们将介绍几个典型案例。
首先，美国是在遥感技术应用方面处于世界领先地位的国家之一。
美国利用遥感技术研究土地利用变化的典型案例是通过遥感数据监测农田和城市的扩张。
美国农田面积逐渐减少，而城市、道路和其他人类活动用地的面积逐渐增加。
遥感技术可以提供高分辨率的图像数据，帮助科学家分析土地利用变化的趋势和影响因素，并为决策制定者提供科学依据。
其次，澳大利亚也是一个利用遥感技术研究土地利用变化的典型案例。
澳大利亚是一个特殊的国家，地广人稀，自然资源分布不均。
遥感技术在澳大利亚的农业、采矿和环境保护等领域得到广泛应用。
通过遥感技术，科学家们可以快速获取大范围的土地利用信息，并精确分析土地的覆盖类型和变化趋势，为资源的合理利用和环境的保护提供支持。
另外一个典型案例是中国。
随着中国经济的快速发展，土地利用变化成为一个重要的研究和管理领域。
中国利用遥感技术研究土地利用变化的典型案例是城市扩张和农田退化。
通过遥感技术，可以实时监测城市的发展和拓展，同时也能分析农田利用率的变化。
这些数据对于城市规划、农田管理和土地资源保护具有重要的指导意义。
此外，非洲国家肯尼亚也是利用遥感技术研究土地利用变化的典型案例。
肯尼亚是一个农业为主的国家，同时也面临着土地退化和草原退化等环境问题。
遥感技术为肯尼亚提供了有效的手段来监测和研究土地利用的变化。
通过遥感技术，肯尼亚可以及时发现土地的退化情况，并采取相应的措施来保护农田和草原资源。
综上所述，国外国家利用遥感技术研究土地利用变化的典型案例包括美国、澳大利亚、中国和肯尼亚等国家。
这些国家都利用遥感技术来监测和分析土地利用变化，从而为决策制定者提供科学依据，帮助资源的合理利用和环境的保护。
随着遥感技术的不断发展，相信在更多国家也将会看到利用遥感技术研究土地利用变化的应用。
六讲土地遥感
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（4）土地利用程度综合指数
土地利用程度主要反应了人类对土地利用旳广度和深度， 其基本思想是把研究区旳多种土地利用类型按照利用程度 分为不同等级，经过每级土地利用类型在研究区中所占旳 百分比乘以其分级指数进行加权求和，最终得到研究区旳 土地利用度。
(2)土地合理利用旳空间配置。划分出：利用合理、不需要进行调整旳土地(涉 及农、林、牧等)，和目前旳利用不合理需要作进一步调整旳土地(即土地利用现 状与土地质量特点不协调部分)。
评价指标拟定 专题特征信息提取 分析与评价
2024/10/1
2024/10/1
土地覆盖与土地利用遥感制图 土地覆盖/土地利用动态监测 土地资源评价（土地质量、适应性、生产潜力） 土地退化旳遥感动态监测
2024/10/1
土地覆盖是指被自然营造物和人工建造物所覆盖旳地表诸 要素旳综合体，其含义与“土地利用”相近，只是研究旳 角度有所不同，土地覆盖侧重于土地旳自然属性，土地利 用侧重于土地旳社会属性，对地表覆盖物（涉及已利用和 未利用）进行分类。如对林地旳划分，土地覆盖根据林地 生态环境旳不同，将林地所处旳生态环境旳不同，将林地 分为针叶林地、阔叶林地、针阔混交林地等，以反应林地 所处旳生态环境、分布特征及其地带性分布规律和垂直差 别。土地利用从林地旳利用目旳和林用方向出发，将林地 分为用材林地、经济林地、薪炭林地、防护林地等。但两 者在无多情况下有共同之处，故在开展土地覆盖和土地利 用旳调查研究工作中常将两者合并考虑，建立一种统一旳 分类系统，统称为土地利用/土地覆盖分类系统。
遥感影像耕地识别方法
遥感影像耕地识别是一种利用遥感技术对耕地进行监测和识别的技术方法。
以下是该方法的主要步骤和注意事项：1. 数据收集：收集遥感影像数据，包括卫星或无人机拍摄的图像。
这些数据通常可以从公开的卫星图像数据库或专业的遥感数据提供商处获得。
2. 图像预处理：对收集到的遥感影像数据进行预处理，包括去噪、对比度调整、色彩平衡等，以提高图像的可视化效果和土地信息的可读性。
3. 耕地区域提取：利用土地利用分类方法，将遥感影像中的耕地区域从其他地物类型中分离出来。
常用的土地利用分类方法包括监督分类、半监督分类、非监督分类等。
4. 特征提取：对提取出的耕地区域进行特征提取，包括耕地的形状、大小、分布等。
这些特征将用于后续的耕地识别和评估。
5. 耕地识别：利用机器学习算法对特征数据进行训练和分类，将真实的耕地区域从非耕地区域中识别出来。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等。
6. 结果评估：对耕地识别的结果进行评估，包括准确率、召回率、F1得分等指标，以确保识别的精度和可靠性。
7. 应用与更新：将识别的结果应用于实际工作中，如土地利用规划、土地资源监测、农业产量评估等。
同时，根据实际情况的变化，定期更新耕地识别的模型和方法，以确保结果的准确性和时效性。
在实施遥感影像耕地识别方法时，需要注意以下几点：1. 数据质量：确保收集到的遥感影像数据的质量，包括清晰度、分辨率、光谱特性等，以确保图像的可视化和土地信息可读性的准确性。
2. 方法选择：根据实际情况和需求选择合适的土地利用分类方法和机器学习算法，以确保识别的精度和可靠性。
3. 特征选择：选择与耕地相关的特征，以确保特征数据的代表性和有效性，从而影响耕地识别的结果。
4. 精度验证：定期对耕地识别的结果进行精度验证，以确保结果的准确性和可靠性。
5. 更新与维护：根据实际情况的变化，及时更新耕地识别的模型和方法，并定期维护和管理相关数据和系统，以确保结果的准确性和时效性。
使用遥感与GIS进行土地利用分析的方法
使用遥感与GIS进行土地利用分析的方法遥感与地理信息系统（GIS）是现代地理学和环境科学研究中常用的工具和技术。
遥感技术可以获取地球表面的大量空间信息，而GIS可以处理和分析这些数据，为土地利用分析提供重要参考。
本文将探讨使用遥感与GIS进行土地利用分析的方法。
一、遥感数据的获取和预处理遥感数据可以通过卫星遥感图像、航空遥感图像和激光雷达数据等方式获得。
首先，在进行土地利用分析之前，需要获取与分析区域相关的遥感数据。
然后，对这些遥感数据进行预处理，包括大气校正、几何校正、辐射校正等步骤，以确保数据质量和一致性。
二、影像分类与制作土地利用图影像分类是土地利用分析的核心步骤之一。
传统的分类方法包括基于人工解译的方法和基于统计学的方法。
人工解译需要专业的遥感技术人员对影像进行目视解译，根据土地利用类型进行分类。
而基于统计学的方法则通过机器学习算法对影像进行自动分类。
常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林和最大似然分类器等。
通过分类，可以得到土地利用类型的分布情况，并制作土地利用图。
三、土地利用变化的检测与监测土地利用分析的一个重要目标是检测和监测土地利用的变化。
通过对不同时间点的遥感影像进行对比和分析，可以了解土地利用类型的变化情况，并揭示土地利用变化的驱动因素。
常用的土地利用变化检测方法包括像元级变化检测和对象级变化检测。
像元级变化检测通过比较两个时间点的遥感影像像素值的差异来检测土地利用的变化。
对象级变化检测则通过将影像分割成不同的对象，然后比较对象的属性来检测变化。
四、土地利用规划与管理利用遥感与GIS进行土地利用分析可以为土地利用规划和管理提供科学依据。
通过分析土地利用类型的空间分布，可以确定合理的土地利用规划方案。
同时，通过监测土地利用变化，可以及时采取措施进行土地资源的合理利用和保护。
五、土地利用分析的挑战与发展方向在进行土地利用分析时，还面临一些挑战。
首先，遥感数据的获取和处理需要耗费大量的时间和专业知识。
高分辨率遥感数据的土地利用变化分析
高分辨率遥感数据的土地利用变化分析在当今时代，随着科技的飞速发展，高分辨率遥感数据为我们深入了解土地利用变化提供了强有力的工具。
土地利用的变化不仅反映了人类活动与自然环境的相互作用，还对生态平衡、资源管理以及社会经济发展产生着深远的影响。
高分辨率遥感数据具有许多显著的优势。
相较于传统的中低分辨率数据，它能够提供更为详细和精确的地表信息。
我们可以清晰地分辨出建筑物、道路、农田、林地等不同土地利用类型的细微特征，这为土地利用变化的监测和分析提供了高精度的基础数据。
在获取高分辨率遥感数据后，我们需要对其进行一系列的处理和分析。
首先是图像的预处理，包括几何校正、辐射校正等，以确保数据的准确性和可靠性。
然后，通过图像分类技术，将遥感图像中的不同地物类型进行划分。
常见的分类方法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样本区域，并根据这些样本的特征对图像进行分类；而非监督分类则是根据图像中像元的光谱特征，自动将其聚类为不同的类别。
土地利用变化的分析方法多种多样。
一种常用的方法是通过比较不同时期的遥感图像，直接观察土地利用类型的变化情况。
例如，原本是农田的区域可能被开发为城市建设用地，或者原本的林地被砍伐后变为了耕地。
通过对比不同时期的图像，可以清晰地看到这些变化的发生位置和范围。
另外，还可以利用数学模型来定量分析土地利用变化的速度、方向和强度等指标。
例如，利用转移矩阵可以清晰地展示不同土地利用类型之间的相互转换情况。
通过计算某种土地利用类型转化为其他类型的面积比例，我们能够深入了解土地利用变化的趋势和规律。
土地利用变化的驱动因素是多方面的。
人口增长是一个重要的因素，随着人口的增加，对住房、基础设施和粮食的需求也随之增长，从而导致土地开发和利用方式的改变。
经济发展也是推动土地利用变化的关键因素。
工业化和城市化进程加快，使得大量的农业用地被转化为工业用地和城市建设用地。
政策法规在土地利用变化中也发挥着重要的引导作用。
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对象级处理
基于多尺度对象分割和信息熵集成，进行尺度转换与空间 过滤，消除 “椒盐”误差
P O
顾及空间结构特性的对象化处理 对象化过滤
对象化识别结果
信息熵集成
m
K
以 耕 地 为 例
El (i, j ) Pl ,c (i, j ) ln( Pl ,c (i, j ))
L(i, j ) arg min El (i, j )
8 1
掌握境外耕地资源-后备生命线
大范围耕地遥感面临的难题
耕地自身类型复杂，光谱、纹理及物候特征差异很大
(a) (b) (c)
1. 平原区
种植与收割农田交错
(d)
耕地与村镇交错
(e) (f)
水田
2. 山区/丘陵地带
- 梯田 - 水田 - 山区坡耕地 - 峡谷河流两侧耕地
- 大规模机械农业区 - 耕地/村镇交错区 - 水田 - 人工牧草地 - 圆形灌溉耕地
坛
92.3 89.7 88.6 86.1 95.4 84.9 88.1
汇报提纲
一、引言
二、GlobeLand30耕地制图
三、全球耕地变化分析
0 2
四、结束语
智 8 1
慧
农
业
论
坛
基于GlobeLand30的全球耕地分析
基于面积、集约化、景观指数等指标，进行格局、十年变化及归因分析
格局及变化 • 2010 年全球耕地总面积 1938.9 万km2，占陆表面积的14.30% • 10 年全球耕地增加 41.73 万km²， 增幅约2.19% • 增加的耕地多从林草地转入 • 城市化是耕地减少的重要原因 耕地利用程度 • 10年间耕地利用程度持续提升 • 非洲和南美洲垦殖指数增加 • 亚洲、非洲和南美洲耕地复种 指数提升 重点国家/地区
0 2
智 8 1
对象分割 先验知识梳理
（2）基于对象的自动判别
基于耕地比例和坡度 的自动判别 对象化的耕地提取结 果
慧
农
• 一年一季 • 一年两季或多季
多时相特征
业
论
坛
有效提取 不同特征 的耕地
30mNDVI时序数据 重建
准确提取 耕地地块
（3）基于先验知识的交互式处理
信息服务平台 资料整合 分类结果交互 式编辑 优化的耕地提取 结果
智 8 1
规则 凝练
多尺度 分割
慧
异常 发现
农
协同 检核
业
保留空间 细节 消除椒盐 误差 降低分类 误差
处理效果
论
像素级 分类 对象化 处理 知识化 检核
坛
P
对象化过滤
O
K
GlobeLand30制图
分层提取：
多源全球30米影像数据集
已有 产品
参考 资料 分类 影像 DEM 样本 信息
生 产 技 术 规 范
l
0 2
智 8 1
c 1
面积：S斑块 > 9像元 比例：F比例 > 20% 地形：Slope<30度
耕地过滤规则：
慧
农
业
论
P O
坛
分类 精度
50% 70%
像素级分类结果
Landsat影像
曹鑫 等. SCIENTIA SINICA Terrae, 2016, 46(11)
知识化检核
凝练多类型知识规则，实现异常区域的自动发现与错漏分修正
3. 干旱/半干旱区
黄土高原
(g)
- 黄土高原塬梁峁区域的耕地
- 农牧交错区 - 非洲沙漠边缘耕地 - 绿洲耕地 - 圆形灌溉耕地
梯田
(h) (i)
大棚用地
0 2
干旱区灌溉耕地
8 1
4. 其它耕地
茶园
咖啡
- 茶园、咖啡园等经济作物 - 休耕地/弃耕地 - 大棚 - 森林中开垦的耕地
传统遥感分类方法缺乏特征自适应能力
慧
农
80.0% 80.1% 77.0% 79.6% 87.0% 86.9% 89.7% 81.5% 91.9% 80.6%
业
Sun et al., 2016 Jacobson, 2015 Yang et al., 2017 Arsanjani et al., 2016b Brovelli et al., 2015 Cao et al., 2016 Mozak, 2016 Lu et al., 2016 Wang et al., 2015 Zhang et al., 2015a Kussul et al., 2015 Ma et al., 2016 Manakos et al., 2015 Chen et al., 2017
新西兰
蒙古
0 2
NASA研制的GFSAD产品-提供中国、澳大利亚、新西 兰和蒙古2015年30米分辨率的的耕地分布数据。
8 1
GlobeLand30
辨率全球地表覆盖数据产品
在国家863重点项目支出下，研制出世界上首套30米分
0 2
全要素（十大类）+ 两期（2000/2010)
智 8 1
慧
农
业
论
坛
陈军等. 全球30 m地表覆盖遥感数据产品-GlobeLand30[J]. 地理信息世界,2017,24(1):1-8
局部分类结果
0 2
8 1
·俄罗斯奥伦堡州2010年
局部分类结果
0 2
8 1
·意大利蒂罗尔州2010年分类成果
局部分类结果
0 2
智 8 1
慧
农
业
论
坛
埃及新河谷省2010期
2.3 精度评价- GlobeLand30总体精度
采用图幅抽样和空间相关性要素抽样，从全球选择 154,000个样本点，总体精度达到83%
83.50% ±0.18%
精度评价
Scale Subcontinental Region Central Asia East Africa China Iran Classes for Evaluation 10 classes Cropland 10 classes 10 classes Accuracy 46.0% 83.1% 82.4% 77.9% References
全球耕地遥感制图与分析
0 2
8 1
国
2018年7月28日，北京
汇报提纲 一、引言
二、GlobeLand30耕地制图 三、全球耕地变化分析
0 2
四、结束语
8 1
民以食为天
耕地是粮食生产的重要前提与保障
北美-玉 米 东南亚水稻 南美-大 豆
保护国内耕地-生命线
0 2
准确地掌握全球耕地分布、质量及变化态势，服 等 2014，,测绘学报，43（6）：551-557
智 8 1
数据检核与完善 产品集成
单类型分幅集成
慧
过 程 质 量 控 制
农
业
论
坛
汇报提纲
一、引言
二、GlobeLand30耕地制图
三、全球耕地变化分析
0 2
四、结束语
8 1
2.1 GlobeLand30耕地提取
30米影像 （Landsat、HJ-1） 耕地光谱、 纹理和时 相特征 差异大 250m NDVI 时间序列数据
（1） 像元尺度多特征优化的耕地分类提取
• 生长季的耕地（植被） • 休耕地（裸地） • 水田（水体）
光谱特征
• 不同斑块大小的地块 • 不同形状的地块
纹理特征
光谱特征提取
自适应窗口纹理特征
耕地地块 小、破碎 化程度高
先验知识 应用难
曹鑫等 2016，全球30m耕地遥感制图研究. 中国科学: 地球科学, 46: 1426–1435
大范围耕地遥感面临的难题
“同物异谱/异物同谱”现象突出
同物异谱 异物同谱
湿地
草地
2010.6
0 2
以农作物的植被光谱
传统遥感分类方法缺乏特征自适应能力，难以保障大范围 地表覆盖信息提取的单期高精度、多期一致性
8 1
耕地
2015.3
裸露田快的土壤光谱
全球地表覆盖遥感制图
耕地是其中主要类型之一
0 2
P O K
以 耕 地 为 例
基于多类型约束性规则的知识化检核
耕地异常检核规则：
- 统计差异：|A提取-A统计|>20%*A统计 - 人造地表耕地交错：∂P耕地 ∩ ∂P人造=0 - 坡耕地漏提：Slope ϵ [15,30] - …
检核优化结果
知识规则凝练
错漏分 判定
0 2
智 8 1
错误 标注 发布订 阅推送
CCI
90.4 78.8
Globcover MODIS C5 unified-cropland
87.4 78.9
0 2
智 8 1
89.7 79.1 93.9 82.6 84.5
慧
87.5 83.1 88.3 77.5 83.0
农
业
90.0 87.5 89.4 88.7 95.0 86.7 88.8
论
8 1
Grekousis et al., 2015，International Journal of Remote Sensing, 36 (21) :5309-5335
Global Food Security-support Analysis Data 30-m (GFSAD30)
中国 澳大利亚
0 2
8 1
• “一带一路”沿线国家耕地变 化总体稳定 • 亚马逊耕地扩张明显 • 中国耕地面积减少并同时伴随 着破碎化
3.1 全球耕地空间格局