高分一号卫星影像监测水稻种植面积研究综述_黄振国
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受土壤和植被冠层背景的干扰小
对冠层（如 ＬＡＩ、冠层类型等）变化敏感
3 遥感监测水稻种植面积的技术与方法
3.1 数据预处理
遥感数据的预处理主要分为遥感影像图像反差增 强、几何校正、配准和图像融合几个步骤。
（１） 图像反差增强又可分为光学增强和数字增强， 主要对像元的灰度值进行变换，以达到图像增强的目的。
计算公式 NDVI＝ Rir-Red
Rir+Red
DVI=Rir-Red
RVI＝Rir/Red
PVI=Cosd琢 ×Rir-Sind琢 ×Red+C
ＳＡＶＩ＝
Rir-Red Rir+Red+L
×（１＋L）
EVI＝
Rir-Red Rir+C1×Red-C2×Blue+L
×（１＋L）
特点 对绿色植被反应能力强，对土壤背景变化敏感；当植被 覆盖率大于 １５％并小于 ８０％时，监测性能较好 能有效消除大气和土壤的影响 对大气影响较为敏感，且不受土壤含水量影响，当植被 覆盖率小于 ５０％时，分辨率较弱 受土壤亮度和大气的影响较小
光合作用的代表性波段，而近红外光是反映植物叶片健 康状况最灵敏的波段，它们对植被差异及植物长势反应 敏感，指示着植物光合作用能否正常运行。因此，可见光 和近红外光成为构建地表植被指数最具代表性的波段。 在水稻遥感监测中，常用的植被指数有归一化植被指 数、差值植被指数、比值植被指数、垂直植被指数、土壤 调节植被指数和增强植被指数，其计算公式和特点见表 １。
由于可见光是太阳辐射被植物叶绿素强吸收进行
反射率
０．７ 反射峰
０．６ 吸收谷
０．５
水吸收带
０．４
０．３
０．２
０．１
０．０ ３５０ ５５０ ７５０ ９５０ １１５０ １３５０ １５５０ １７５０ １９５０ ２１５０ ２３５０
波长（μｍ）
图 1 水稻光谱特征反射图 Fig. 1 Rice spectral reflectance map
（２）几何校正是指消除或改正遥感影像几何误差的 过程，主要是利用专业遥感影像处理软件（如 ＥＲＤＡＳ 软 件等）对影像大气噪声的处理。
（３）图像配准是对取自不同时间、不同传感器或不 同视角的同一景物的两幅图像或多幅图像进行匹配、叠 加的过程，其主要目的是去除或抑制待配准图像和参考 图像之间在几何上的不一致，包括平移、旋转、缩放和畸
农业经济│三农问题│信息工程
根据以往经验来看，遥感卫星的空间分辨率和时间 分辨率很难达到平衡，通常需要以牺牲一方来保证另一 方的领先水平，而高分一号卫星在这两方面上找到了一 个最佳平衡点，实现了最优组合。相比其他国内光学遥 感卫星，高分一号卫星对地观测效率得到了较大程度的 提高，有力提升了我国对地观测卫星的总体实力。
水稻一直是我国最主要粮食作物之一。２０１３ 年，全 国水稻种植面积达 ３ ０４８ 万 ｈｍ２，较上年增加 １８．３０ 万 ｈｍ２，增幅达 ０．６ ％；水稻产量达 ２０ ６７０ 万 ｔ，较上年增加 ２４２ 万 ｔ，增幅 １．２ ％。及时、准确获取水稻种植面积是我 国粮食安全战略发展的需要，同时也是农业信息化、精 准农业发展的需要。目前，随着我国农业遥感技术、航天 技术的快速发展，利用高分辨率卫星遥感监测水稻种植
变，并融合这些数据从而得到被测对象更完整的信息。 （４） 图像融合是指将多源遥感图像按照一定的算
法，在规定的地理坐标系上，生成新的图像的过程。影像 数据融合能够通过集成和整合优势互补的数据来提高 数据信息的可用程度，同时增加对研究对象解译的可靠 性，并可提高空间分辨率和分类精度，便于动态监测和 信息互补。遥感图像融合的算法很多，有基于 ＩＨＳ 变换、 主分量变换、比值变换、乘法变换以及小波变换等［４］。
高分一号卫星主要搭载了 ２ 台分辨率为 ２ ｍ 全色 ／８ ｍ 多光谱的高分辨率相机和 ４ 台分辨率为 １６ ｍ 的多 光谱中分辨率宽幅相机。其中，２ ｍ 全色 ／８ ｍ 多光谱图 像的观测幅宽达 ６０ ｋｍ 以上，１６ ｍ 多光谱图像观测幅宽 达 ８００ ｋｍ 以上，属于国际同类卫星观测幅宽的最高水 平。高分一号卫星最突出的优势之一是实现了空间分辨 率和时间分辨率的完美结合。其高分辨率全色相机与目 前国内民用分辨率较高的中巴资源一号 ０２Ｃ 卫星所用 相机相近，基本可以达到 ２ ｍ 级的空间分辨率。但与此 同时，高分一号卫星在此基础上增加了高分辨率多光谱 成像功能，因此除了黑白图像外，高分一号卫星还可以 下传具有红、黄、蓝、绿四个谱段的彩色图像。这在目前 国内运行的卫星中居于领先水平。另外，高分一号卫星 搭载的 ４ 台宽幅多光谱相机通过多角度拼接视场，可以 实现较高分辨率的大视场成像，这也大大提高了高分一 号卫星的时间分辨率。一般而言，高分一号卫星只需 ４ 天即可绕地球一圈，实现在较短时间内的动态监测［１］。
ห้องสมุดไป่ตู้
中图分类号：S127
文献标识码：A
文章编号：1006-060X（2014）13-0076-03
Review of High-1 Satellite Image Monitoring Rice Planting Area
HUANG Zhen-guo1，2， YANG Jun1
（1. College of Resources and Environment，Hunan Agricultural University, Changsha 410128; 2. Hunan Institute of Agricultural Economics and Regionalization, Changsha 410125, PRC）
收稿日期：２０１４－０５－２３ 作者简介：黄振国（１９８６－），男，湖南湘乡市人，研究实习员，主要从事农 业遥感、农业区域经济和国土资源利用研究。 通讯作者：杨 君
76·HUNAN AGRICULTURAL SCIENCES
面积已成为一种低成本、高效率且科学有效的途径。
1 高分一号卫星应用于农情遥感监测的优势
3.2 分类方法
目前，主要的遥感图像分类方法有监督分类法、非 监督分类法、基于决策树的分类方法、人工神经网络法 和专家系统知识法等。 3.2.1 监督分类法 监督分类是根据已知训练区提供 的样本，通过选择特征参数，求出特征参数作为决策规
湖南农业科学· 77
农业经济┃三农问题┃信息工程
则，建立判别函数，以对各待分类影像进行的图像分类。 监督分类法具有精度高，准确性好等特点，但其精度高 低受训练样本的影响大，且选择样本的工作量也很大。 3.2.2 非监督分类法 非监督分类是以不同影像地物 在特征空间中类别特征的差别为依据的一种无先验（已 知）类别标准的图像分类，是一种以集群为理论基础，通 过计算机对图像进行集聚统计分析的方法。非监督分类 法有工作量小、便于实现等特点，但由于其仅凭数据（遥 感影像地物的光谱特征的分布规律），即自然聚类的特 性，进行“盲目”的分类，其分类的结果只是对不同类别 达到了区分，但并不能确定类别的属性，因此其分类结 果与实际类别相差较大，精度不高［５］。 3.2.3 基于决策树的分类法 基于决策树的分类是一 种以空间数据挖掘和知识发现为基础的监督分类方法， 其不同于以往分类树或分类规则的构建要利用分类者 的生态学和遥感知识先验确定，其分类结果与其经验和 专业知识水平密切相关。基于决策树的分类法可以充分 利用 ＧＩＳ 数据库中的地学知识辅助分类，分类精度较高。 3.2.4 人工神经网络法 人工神经网络是在对人脑组 织结构和运行机制的认识理解基础之上模拟其结构和 智能行为的一种工程系统，是人脑的某种抽象、简化与 模拟，能反映人脑的基本特征。人工神经网络法是一种 非参数方法，其不需要对模式的概率分布函数作某种假 定或估计，具有良好的适应能力。 3.2.5 专家系统知识法 专家系统是一个智能计算机 程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识 与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来 处理该领域问题。专家系统知识法由于总结了某一领域 内专家分析方法，可容纳更多信息，并可以按照某种可 信度进行不确定性推理，因而具有较强大的功能。
DOI:10.16498/j.cnki.hnnykx.2014.13.009
农业经济┃三农问题┃信息工程
高分一号卫星影像监测水稻种植面积研究综述
黄振国 1,2，杨 君 1
（1. 湖南农业大学资源环境学院，湖南 长沙 410128； 2. 湖南省农业经济和农业区划研究所，湖南 长沙 410125）
摘 要：简要介绍了高分一号卫星应用于农情遥感监测的优势和水稻种植面积遥感监测的原理，着重对遥感影像数据预处理、遥感影像分类方法与
表 1 水稻遥感监测常用植被指数类型 Table 1 Commonly used vegetation index types of rice monitoring
类型 归一化植被指数（ＮＤＶＩ） 差值植被指数（ＤＶＩ） 比值植被指数（ＲＶＩ） 垂直植被指数（ＰＶＩ） 土壤调节植被指数（ＳＡＶＩ） 增强植被指数（ＥＶＩ） 注：该表参考文献［３］的资料。
水稻面积提取技术等方面的研究进展进行了综述。高分一号卫星具有高空间分辨率和时间分辨率的特点，反映作物的光谱特征明显，适合选用为农情
遥感监测的数据源；基于高分辨率卫星影像的水稻种植面积提取技术比较成熟；基于决策树、人工神经网络、专家知识、人工目视解译等分类提取方法
应用前景广阔，但精度有待进一步提高。
关键词：高分一号卫星；水稻；遥感监测
Abstract： In this paper，the advantage of the High-1 satellite applied in agricultural remote sensing monitoring and the theory of its remote sensing monitoring on rice planting area were briefly illustrated，and a review was focused on the research of the pre-processing of remote sensing images，the classification method of remote sensing images and the extracting techniques of rice planting area. The High-1 satellite has the characteristic of high resolution ratio of both space and time，it can clearly reflected the spectrum features of crops and is a suitable source of data in agricultural remote sensing monitoring; the rice planting area extracting method based on high resolution satellite images is relatively well-developed; the extracting method based on decision tree classification，artificial neural network，expert system knowledge and human visual interpretation has a promising prospect but the precision needs to be improved. Key words： High-1 Satellite; rice; remote sensing monitoring
2 水稻种植面积遥感监测原理
水稻种植面积遥感监测技术是指通过搭载在某种 平台（卫星、飞机等）上的光学传感器获取水稻光谱特征 信息后，根据水稻作物的波段反射和辐射特征，识别水 稻种植地块的一种信息技术。水稻种植面积遥感监测的 原理是建立在水稻光谱特征基础之上的，即水稻在可见 光部分（被叶绿素吸收）有明显的吸收谷，在近红外波段 （受叶片内部结构影响）有较高的反射率，可以形成突峰 （详见图 １）。这些敏感波段及其组合 （通常称为植被指 数）可以反射水稻生长的空间信息［２］。
２０１３ 年 ４ 月 ２６ 日，我国“长征二号 Ｆ”运载火箭在 酒泉卫星发射中心发射场成功将高分一号卫星送入预 定轨道。高分一号卫星是《国家中长期科学与技术发展 规划刚要（２００６－２０２０ 年）》中确定的高分辨率对地观测 系统重大专项（简称高分专项）的首发星，是我国首颗设 计寿命达 ５ 年以上的高分辨率对地观测低轨卫星。高分 一号卫星的发射，开启了我国高分辨率对地观测系统工 程的全面建设阶段。
对冠层（如 ＬＡＩ、冠层类型等）变化敏感
3 遥感监测水稻种植面积的技术与方法
3.1 数据预处理
遥感数据的预处理主要分为遥感影像图像反差增 强、几何校正、配准和图像融合几个步骤。
（１） 图像反差增强又可分为光学增强和数字增强， 主要对像元的灰度值进行变换，以达到图像增强的目的。
计算公式 NDVI＝ Rir-Red
Rir+Red
DVI=Rir-Red
RVI＝Rir/Red
PVI=Cosd琢 ×Rir-Sind琢 ×Red+C
ＳＡＶＩ＝
Rir-Red Rir+Red+L
×（１＋L）
EVI＝
Rir-Red Rir+C1×Red-C2×Blue+L
×（１＋L）
特点 对绿色植被反应能力强，对土壤背景变化敏感；当植被 覆盖率大于 １５％并小于 ８０％时，监测性能较好 能有效消除大气和土壤的影响 对大气影响较为敏感，且不受土壤含水量影响，当植被 覆盖率小于 ５０％时，分辨率较弱 受土壤亮度和大气的影响较小
光合作用的代表性波段，而近红外光是反映植物叶片健 康状况最灵敏的波段，它们对植被差异及植物长势反应 敏感，指示着植物光合作用能否正常运行。因此，可见光 和近红外光成为构建地表植被指数最具代表性的波段。 在水稻遥感监测中，常用的植被指数有归一化植被指 数、差值植被指数、比值植被指数、垂直植被指数、土壤 调节植被指数和增强植被指数，其计算公式和特点见表 １。
由于可见光是太阳辐射被植物叶绿素强吸收进行
反射率
０．７ 反射峰
０．６ 吸收谷
０．５
水吸收带
０．４
０．３
０．２
０．１
０．０ ３５０ ５５０ ７５０ ９５０ １１５０ １３５０ １５５０ １７５０ １９５０ ２１５０ ２３５０
波长（μｍ）
图 1 水稻光谱特征反射图 Fig. 1 Rice spectral reflectance map
（２）几何校正是指消除或改正遥感影像几何误差的 过程，主要是利用专业遥感影像处理软件（如 ＥＲＤＡＳ 软 件等）对影像大气噪声的处理。
（３）图像配准是对取自不同时间、不同传感器或不 同视角的同一景物的两幅图像或多幅图像进行匹配、叠 加的过程，其主要目的是去除或抑制待配准图像和参考 图像之间在几何上的不一致，包括平移、旋转、缩放和畸
农业经济│三农问题│信息工程
根据以往经验来看，遥感卫星的空间分辨率和时间 分辨率很难达到平衡，通常需要以牺牲一方来保证另一 方的领先水平，而高分一号卫星在这两方面上找到了一 个最佳平衡点，实现了最优组合。相比其他国内光学遥 感卫星，高分一号卫星对地观测效率得到了较大程度的 提高，有力提升了我国对地观测卫星的总体实力。
水稻一直是我国最主要粮食作物之一。２０１３ 年，全 国水稻种植面积达 ３ ０４８ 万 ｈｍ２，较上年增加 １８．３０ 万 ｈｍ２，增幅达 ０．６ ％；水稻产量达 ２０ ６７０ 万 ｔ，较上年增加 ２４２ 万 ｔ，增幅 １．２ ％。及时、准确获取水稻种植面积是我 国粮食安全战略发展的需要，同时也是农业信息化、精 准农业发展的需要。目前，随着我国农业遥感技术、航天 技术的快速发展，利用高分辨率卫星遥感监测水稻种植
变，并融合这些数据从而得到被测对象更完整的信息。 （４） 图像融合是指将多源遥感图像按照一定的算
法，在规定的地理坐标系上，生成新的图像的过程。影像 数据融合能够通过集成和整合优势互补的数据来提高 数据信息的可用程度，同时增加对研究对象解译的可靠 性，并可提高空间分辨率和分类精度，便于动态监测和 信息互补。遥感图像融合的算法很多，有基于 ＩＨＳ 变换、 主分量变换、比值变换、乘法变换以及小波变换等［４］。
高分一号卫星主要搭载了 ２ 台分辨率为 ２ ｍ 全色 ／８ ｍ 多光谱的高分辨率相机和 ４ 台分辨率为 １６ ｍ 的多 光谱中分辨率宽幅相机。其中，２ ｍ 全色 ／８ ｍ 多光谱图 像的观测幅宽达 ６０ ｋｍ 以上，１６ ｍ 多光谱图像观测幅宽 达 ８００ ｋｍ 以上，属于国际同类卫星观测幅宽的最高水 平。高分一号卫星最突出的优势之一是实现了空间分辨 率和时间分辨率的完美结合。其高分辨率全色相机与目 前国内民用分辨率较高的中巴资源一号 ０２Ｃ 卫星所用 相机相近，基本可以达到 ２ ｍ 级的空间分辨率。但与此 同时，高分一号卫星在此基础上增加了高分辨率多光谱 成像功能，因此除了黑白图像外，高分一号卫星还可以 下传具有红、黄、蓝、绿四个谱段的彩色图像。这在目前 国内运行的卫星中居于领先水平。另外，高分一号卫星 搭载的 ４ 台宽幅多光谱相机通过多角度拼接视场，可以 实现较高分辨率的大视场成像，这也大大提高了高分一 号卫星的时间分辨率。一般而言，高分一号卫星只需 ４ 天即可绕地球一圈，实现在较短时间内的动态监测［１］。
ห้องสมุดไป่ตู้
中图分类号：S127
文献标识码：A
文章编号：1006-060X（2014）13-0076-03
Review of High-1 Satellite Image Monitoring Rice Planting Area
HUANG Zhen-guo1，2， YANG Jun1
（1. College of Resources and Environment，Hunan Agricultural University, Changsha 410128; 2. Hunan Institute of Agricultural Economics and Regionalization, Changsha 410125, PRC）
收稿日期：２０１４－０５－２３ 作者简介：黄振国（１９８６－），男，湖南湘乡市人，研究实习员，主要从事农 业遥感、农业区域经济和国土资源利用研究。 通讯作者：杨 君
76·HUNAN AGRICULTURAL SCIENCES
面积已成为一种低成本、高效率且科学有效的途径。
1 高分一号卫星应用于农情遥感监测的优势
3.2 分类方法
目前，主要的遥感图像分类方法有监督分类法、非 监督分类法、基于决策树的分类方法、人工神经网络法 和专家系统知识法等。 3.2.1 监督分类法 监督分类是根据已知训练区提供 的样本，通过选择特征参数，求出特征参数作为决策规
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则，建立判别函数，以对各待分类影像进行的图像分类。 监督分类法具有精度高，准确性好等特点，但其精度高 低受训练样本的影响大，且选择样本的工作量也很大。 3.2.2 非监督分类法 非监督分类是以不同影像地物 在特征空间中类别特征的差别为依据的一种无先验（已 知）类别标准的图像分类，是一种以集群为理论基础，通 过计算机对图像进行集聚统计分析的方法。非监督分类 法有工作量小、便于实现等特点，但由于其仅凭数据（遥 感影像地物的光谱特征的分布规律），即自然聚类的特 性，进行“盲目”的分类，其分类的结果只是对不同类别 达到了区分，但并不能确定类别的属性，因此其分类结 果与实际类别相差较大，精度不高［５］。 3.2.3 基于决策树的分类法 基于决策树的分类是一 种以空间数据挖掘和知识发现为基础的监督分类方法， 其不同于以往分类树或分类规则的构建要利用分类者 的生态学和遥感知识先验确定，其分类结果与其经验和 专业知识水平密切相关。基于决策树的分类法可以充分 利用 ＧＩＳ 数据库中的地学知识辅助分类，分类精度较高。 3.2.4 人工神经网络法 人工神经网络是在对人脑组 织结构和运行机制的认识理解基础之上模拟其结构和 智能行为的一种工程系统，是人脑的某种抽象、简化与 模拟，能反映人脑的基本特征。人工神经网络法是一种 非参数方法，其不需要对模式的概率分布函数作某种假 定或估计，具有良好的适应能力。 3.2.5 专家系统知识法 专家系统是一个智能计算机 程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识 与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来 处理该领域问题。专家系统知识法由于总结了某一领域 内专家分析方法，可容纳更多信息，并可以按照某种可 信度进行不确定性推理，因而具有较强大的功能。
DOI:10.16498/j.cnki.hnnykx.2014.13.009
农业经济┃三农问题┃信息工程
高分一号卫星影像监测水稻种植面积研究综述
黄振国 1,2，杨 君 1
（1. 湖南农业大学资源环境学院，湖南 长沙 410128； 2. 湖南省农业经济和农业区划研究所，湖南 长沙 410125）
摘 要：简要介绍了高分一号卫星应用于农情遥感监测的优势和水稻种植面积遥感监测的原理，着重对遥感影像数据预处理、遥感影像分类方法与
表 1 水稻遥感监测常用植被指数类型 Table 1 Commonly used vegetation index types of rice monitoring
类型 归一化植被指数（ＮＤＶＩ） 差值植被指数（ＤＶＩ） 比值植被指数（ＲＶＩ） 垂直植被指数（ＰＶＩ） 土壤调节植被指数（ＳＡＶＩ） 增强植被指数（ＥＶＩ） 注：该表参考文献［３］的资料。
水稻面积提取技术等方面的研究进展进行了综述。高分一号卫星具有高空间分辨率和时间分辨率的特点，反映作物的光谱特征明显，适合选用为农情
遥感监测的数据源；基于高分辨率卫星影像的水稻种植面积提取技术比较成熟；基于决策树、人工神经网络、专家知识、人工目视解译等分类提取方法
应用前景广阔，但精度有待进一步提高。
关键词：高分一号卫星；水稻；遥感监测
Abstract： In this paper，the advantage of the High-1 satellite applied in agricultural remote sensing monitoring and the theory of its remote sensing monitoring on rice planting area were briefly illustrated，and a review was focused on the research of the pre-processing of remote sensing images，the classification method of remote sensing images and the extracting techniques of rice planting area. The High-1 satellite has the characteristic of high resolution ratio of both space and time，it can clearly reflected the spectrum features of crops and is a suitable source of data in agricultural remote sensing monitoring; the rice planting area extracting method based on high resolution satellite images is relatively well-developed; the extracting method based on decision tree classification，artificial neural network，expert system knowledge and human visual interpretation has a promising prospect but the precision needs to be improved. Key words： High-1 Satellite; rice; remote sensing monitoring
2 水稻种植面积遥感监测原理
水稻种植面积遥感监测技术是指通过搭载在某种 平台（卫星、飞机等）上的光学传感器获取水稻光谱特征 信息后，根据水稻作物的波段反射和辐射特征，识别水 稻种植地块的一种信息技术。水稻种植面积遥感监测的 原理是建立在水稻光谱特征基础之上的，即水稻在可见 光部分（被叶绿素吸收）有明显的吸收谷，在近红外波段 （受叶片内部结构影响）有较高的反射率，可以形成突峰 （详见图 １）。这些敏感波段及其组合 （通常称为植被指 数）可以反射水稻生长的空间信息［２］。
２０１３ 年 ４ 月 ２６ 日，我国“长征二号 Ｆ”运载火箭在 酒泉卫星发射中心发射场成功将高分一号卫星送入预 定轨道。高分一号卫星是《国家中长期科学与技术发展 规划刚要（２００６－２０２０ 年）》中确定的高分辨率对地观测 系统重大专项（简称高分专项）的首发星，是我国首颗设 计寿命达 ５ 年以上的高分辨率对地观测低轨卫星。高分 一号卫星的发射，开启了我国高分辨率对地观测系统工 程的全面建设阶段。