李 冰，梁燕華，李丹丹，賀 佳，郭 燕，王來(lái)剛※

(1.河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與信息研究所，鄭州 450002； 2.鄭州澍青醫(yī)學(xué)高等專(zhuān)科學(xué)校，河南鄭州 450000； 3.中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所，北京 100081)

·技術(shù)方法·

多時(shí)相GF-1衛(wèi)星PMS影像提取農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)*

李 冰1， 2，梁燕華2，李丹丹3，賀 佳1，郭 燕1，王來(lái)剛1※

(1.河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與信息研究所，鄭州 450002； 2.鄭州澍青醫(yī)學(xué)高等專(zhuān)科學(xué)校，河南鄭州 450000； 3.中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所，北京 100081)

目的及時(shí)準(zhǔn)確獲取農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)信息，對(duì)農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)調(diào)整具有重要意義。方法文章以多期GF-1衛(wèi)星PMS影像為主要數(shù)據(jù)源，通過(guò)分層分類(lèi)方法成功提取了朱仙鎮(zhèn)一個(gè)種植年內(nèi)秋播蔬菜、冬小麥、春花生、早熟西瓜、夏玉米、夏花生等農(nóng)作物，并通過(guò)疊加分析得到朱仙鎮(zhèn)的農(nóng)作物種植模式。結(jié)果朱仙鎮(zhèn)有10種種植模式，以一年兩熟的冬小麥-夏玉米為主要倒茬模式，占比49.7%，其他9種種植模式所占比例之和接近50%； 從整體景觀的角度對(duì)朱仙鎮(zhèn)的主要作物種植模式進(jìn)行衡量，斑塊豐富度PR達(dá)到9.0，香農(nóng)多樣性指數(shù)SHDI達(dá)到1.483 6，說(shuō)明朱仙鎮(zhèn)種植模式多樣，有利于多元農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)發(fā)展； 分層分類(lèi)的方法能夠延續(xù)最優(yōu)提取結(jié)果的精度，各類(lèi)作物提取精度均達(dá)到了80%以上。結(jié)論P(yáng)MS影像的高分辨率能夠清晰的表達(dá)地塊邊界，一定程度上呈現(xiàn)了非大宗作物的空間分布，GF-1衛(wèi)星PMS為多尺度的農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)提供了更多的選擇。

GF-1 種植結(jié)構(gòu) 遙感 多時(shí)相 層次分類(lèi) 種植結(jié)構(gòu)

0 引言

農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)信息是對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)服務(wù)評(píng)價(jià)及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)適應(yīng)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)控的基礎(chǔ)信息，對(duì)耕地資源的有效生產(chǎn)和管理有著重要意義[1]。遙感技術(shù)提取農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)相比傳統(tǒng)的逐級(jí)統(tǒng)計(jì)和抽樣調(diào)查方法更能快速高效的掌握作物的空間布局。MODIS、Landsat等中低分辨率的遙感衛(wèi)星在國(guó)家級(jí)、省級(jí)、市縣級(jí)大宗作物的監(jiān)測(cè)中一直發(fā)揮著重要作用，孫華生等[2]利用MODIS監(jiān)測(cè)全國(guó)的水稻種植，郝衛(wèi)平等[3]利用MODIS和Lansat結(jié)合對(duì)東北三省的多種作物進(jìn)行了空間提取。鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)別更精確的作物種植結(jié)構(gòu)提取則需要更高分辨率的遙感影像，劉京寶等[4]采用高空間分辨率遙感影像提取農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)有了成功的實(shí)驗(yàn)。以往農(nóng)業(yè)遙感應(yīng)用以國(guó)外衛(wèi)星為主，我國(guó)自主研發(fā)衛(wèi)星影像HJ-1A、HJ-1B、ZY-3和GF-1的突出表現(xiàn)為自主衛(wèi)星的應(yīng)用和推廣增強(qiáng)了信心。其中，GF-1衛(wèi)星PMS傳感器的8米分辨率影像屬于高分辨率影像，劉國(guó)棟[5]曾采用該影像輔助農(nóng)作物的遙感抽樣調(diào)查。雖然該影像具有回歸周期長(zhǎng)、幅寬較窄等缺點(diǎn)，但以該影像為主數(shù)據(jù)對(duì)鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度種植結(jié)構(gòu)提取仍可以滿足應(yīng)用需求。

不同農(nóng)作物有著特定的光、熱、水、土等生長(zhǎng)要素，表現(xiàn)在季節(jié)性的播種、長(zhǎng)勢(shì)的優(yōu)劣等，這些特征被遙感影像以色調(diào)、紋理形式捕捉，充分利用作物的物候節(jié)律特征，選取作物全生長(zhǎng)期的多時(shí)相影像提取作物種植結(jié)構(gòu)可以最大限度地保證作物提取的精確度[6]。遙感影像多時(shí)相提取作物的研究已有很多，如張健康等[7]使用多時(shí)相的TM/ETM+和時(shí)間序列MODIS EVI結(jié)合，使用了多層次決策樹(shù)識(shí)別黑龍港地區(qū)的主要作物，分類(lèi)精度高達(dá)91.3%； 劉吉?jiǎng)P等[8]使用Landsat8多期影像結(jié)合多種作物物候歷提取溫宿縣多種作物種植結(jié)構(gòu)，相比單時(shí)相的監(jiān)督分類(lèi)精度提高7.9%。文章以四大名鎮(zhèn)之一——朱仙鎮(zhèn)為研究區(qū)，采用多時(shí)相GF-1衛(wèi)星PMS遙感影像，針對(duì)對(duì)象分層分類(lèi)提取多種作物種植結(jié)構(gòu)及種植模式，為小尺度農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)提取提供參考。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

朱仙鎮(zhèn)隸屬于河南省開(kāi)封市祥符區(qū)，界于北緯34°31′～34°41′、東經(jīng)114°12′～114°20′之間。地處黃淮平原，屬暖溫帶大陸性季風(fēng)氣候。春季干旱多風(fēng)、夏季炎熱多雨、秋季涼爽、冬季寒冷少雪，四季分明； 年平均氣溫14℃，最高月平均氣溫27.1℃，絕對(duì)最高氣溫42.9℃，最低月平均氣溫-0.5℃，絕對(duì)最低氣溫-10℃； ≥10℃的作物旺盛生長(zhǎng)期210～220d； 年濕潤(rùn)系數(shù)0.7～1.0，年均日照時(shí)數(shù)為2330h，年平均降雨量637.21mm，夏季降水量占全年降水量的50%以上，無(wú)霜期187d。朱仙鎮(zhèn)適播作物種類(lèi)豐富，以冬小麥、玉米、西瓜、花生、蔬菜種植為主。由于蔬菜類(lèi)型繁多，種植茬次多樣及生育期短，該文僅提取種植范圍較大的秋播蔬菜。

圖1 研究區(qū)地理位置

1.2 影像選取與處理

GF-1衛(wèi)星搭載了2臺(tái)2m分辨率全色/8m分辨率多光譜的PMS相機(jī)，多光譜彩色相機(jī)包含藍(lán)(0.45～0.52)、綠(0.52～0.59)、紅(0.63～0.69)、近紅外(0.77～0.89)4個(gè)波段，幅寬60km，重訪周期4天。該文選擇全年作物生長(zhǎng)周期內(nèi)5個(gè)相時(shí)的GF-1 衛(wèi)星PMS影像(中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心)[9]，影像時(shí)相分別為2014年11月14日、2015年2月8日、2015年5月5日、2015年6月19日、2015年8月28日。影像的預(yù)處理過(guò)程包括輻射定標(biāo)、大氣校正、幾何校正、影像裁剪等。首先采用2015年GF-1衛(wèi)星最新定標(biāo)參數(shù)對(duì)5景影像進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正。其次，以Landsat 8 OLI為基準(zhǔn)對(duì)影像進(jìn)行幾何校正，誤差小于0.5個(gè)像元。最后，采用朱仙鎮(zhèn)矢量行政邊界對(duì)影像進(jìn)行裁剪得到研究區(qū)域。

2 種植結(jié)構(gòu)提取

利用遙感方法準(zhǔn)確地提取區(qū)域種植結(jié)構(gòu)，不僅取決于遙感方法的選擇，更取決于要提取的農(nóng)作物對(duì)象的生長(zhǎng)習(xí)性。該文充分分析了朱仙鎮(zhèn)主要農(nóng)作物種植習(xí)慣，以此為依據(jù)選擇PMS影像時(shí)相并分析影像特征，結(jié)合農(nóng)作物地面物候信息和影像特征逐層提取農(nóng)作物，并進(jìn)一步生成朱仙鎮(zhèn)的種植結(jié)構(gòu)，具體方法如下。

2.1 耕地提取及主要農(nóng)作物

2.1.1 耕地提取

我國(guó)對(duì)耕地資源有嚴(yán)格的保護(hù)政策，短時(shí)間內(nèi)耕地面積保持不變。為了減少多期遙感影像作物提取過(guò)程中異物同譜的影響，該文預(yù)先提取朱仙鎮(zhèn)耕地并以此作為多期影像的掩膜。朱仙鎮(zhèn)的耕地范圍通過(guò)2015年2月8日影像提取，該時(shí)期影像包含了耕地(冬小麥和其他作物耕地、休耕地)、林地、居民點(diǎn)、水體、道路等土地利用類(lèi)型，結(jié)合非監(jiān)督分類(lèi)的方法并通過(guò)人工后期修正提取耕地范圍。該文研究重點(diǎn)在于單位種植周期內(nèi)作物的種植結(jié)構(gòu)，多年生的果園等農(nóng)用地未列入其中。

2.1.2 主要農(nóng)作物

朱仙鎮(zhèn)主要農(nóng)作物以夏收作物冬小麥、春花生、早熟西瓜和秋收作物夏玉米、夏花生及秋播蔬菜為主，各類(lèi)作物生育期簡(jiǎn)介如下：

(1)冬小麥：生長(zhǎng)周期最長(zhǎng)， 10月上旬播種， 5月下旬、6月上旬成熟，歷時(shí)230d左右。

(2)春花生： 4月上旬播種， 7月底收獲，歷時(shí)100d左右。

(3)早熟西瓜： 2月中旬播種， 5月底收獲，歷時(shí)100d左右。

(4)夏玉米： 6月中旬播種， 10月初收獲，歷時(shí)100d左右。

(5)夏花生： 6月中旬播種， 10月初收獲，生長(zhǎng)周期與夏玉米相近。

(6)秋播蔬菜：秋播蔬菜種類(lèi)較多，種植面積小，生長(zhǎng)周期長(zhǎng)短各異，朱仙鎮(zhèn)地區(qū)種植白菜、菠菜、蘿卜、大蒜等多種蔬菜類(lèi)型，文中以可以遙感識(shí)別的蔬菜類(lèi)型統(tǒng)一劃分為秋播蔬菜。

2.2 影像時(shí)相分析

作物生長(zhǎng)在影像中的直觀反映通過(guò)影像的時(shí)相及NDVI直方圖的分布可知。

(1)2014年11月14日影像中，該時(shí)期地表覆蓋植被以冬小麥和秋播蔬菜為主。冬小麥處于生長(zhǎng)初期，植被覆蓋度低，生長(zhǎng)旺盛的秋播蔬菜有著更高的植被覆蓋度和NDVI值。影像整體的NDVI值呈現(xiàn)單峰狀態(tài)，NDVI值集中在0.2～0.4之間，該時(shí)期是區(qū)分冬小麥與秋播蔬菜的關(guān)鍵時(shí)期。

(2)2015年2月8日，此時(shí)作物類(lèi)型單一，冬小麥處于越冬期，其他春播作物還未播種。地表覆蓋以冬小麥和休耕地為主，因此，NDVI值呈現(xiàn)兩極分化的雙峰狀態(tài)，冬小麥與休耕地有著更好的可分性，此時(shí)是提取冬小麥的最佳時(shí)期。

(3)隨著時(shí)間的推移，春播作物不斷豐富， 2015年5月5日，冬小麥處于抽穗期，并伴有早熟西瓜與春花生，由于春花生生長(zhǎng)緩慢，影像中新增的植被覆蓋以早熟西瓜為主。此時(shí)早熟西瓜與冬小麥不易從光譜上進(jìn)行區(qū)分，提取早熟西瓜需結(jié)合2015年2月8日影像提取的冬小麥和2015年6月19日提取的春花生的掩膜約束。由于這期影像有薄云的影響，NDVI值整體偏低。

(4)2015年6月19日冬小麥已全部收割，此時(shí)夏玉米剛完成播種，作物以處于生長(zhǎng)旺季的春花生為主，其N(xiāo)DVI值的雙峰狀態(tài)說(shuō)明此時(shí)期是提取春花生的最佳時(shí)期。

(5)到2015年8月28日，生長(zhǎng)作物以夏玉米和夏花生為主，春花生等春季作物均已收獲，NDVI直方圖的雙峰狀態(tài)說(shuō)明該時(shí)期是區(qū)分作物與休耕地的最佳狀態(tài)，夏玉米與夏花生的區(qū)分仍需要其他資料輔助。

圖2 影像相時(shí)及NDVI直方

2.3 層次分類(lèi)

2.3.1 關(guān)鍵物候期NDVI閾值確定

歸一化差值植被指數(shù)NDVI在農(nóng)業(yè)遙感中有著廣泛的應(yīng)用，徐涵秋等對(duì)PMS傳感器NDVI的評(píng)測(cè)表明該傳感器的NDVI對(duì)植被有較強(qiáng)的指示作用[10]。在關(guān)鍵物候期，NDVI直方圖的雙峰狀態(tài)，是區(qū)分作物與休耕地的關(guān)鍵時(shí)期，依據(jù)灰度直方圖雙峰估值法，波峰之間波谷處的最小值是分割的最佳閾值[11]。背景地物的不均勻一導(dǎo)致的直方圖鋸齒狀波動(dòng)對(duì)最小值的定位造成影響。因此，在波谷附近通過(guò)反復(fù)試驗(yàn)結(jié)合人工判讀確定最佳分割閾值。

2.3.2 層次分類(lèi)技術(shù)路線

依據(jù)多時(shí)相影像的光譜特征變化量提取農(nóng)作物技術(shù)已經(jīng)比較成熟，但是多時(shí)期影像質(zhì)量的不一致甚至同一時(shí)期作物長(zhǎng)勢(shì)的差異對(duì)最終作物提取精度有誤差累積的影響。在選取的多期影像當(dāng)中，勢(shì)必存在某一期影像對(duì)提取某一種作物有更準(zhǔn)確的可分性。該文嚴(yán)格根據(jù)作物的物候期，通過(guò)選取處于作物的關(guān)鍵物候期的影像時(shí)間序列，結(jié)合作物生長(zhǎng)特征與影像特征先提取影像中可分性最強(qiáng)的關(guān)鍵作物，保證關(guān)鍵作物提取的準(zhǔn)確性，并以此為掩膜應(yīng)用到其他時(shí)期影像中提取相近生長(zhǎng)季的作物類(lèi)型。這種單要素分層掩膜分類(lèi)方法，即逐次完成單一地類(lèi)的提取，并作為掩膜進(jìn)行下一類(lèi)地物的提取，有利于減少同時(shí)期其他不相關(guān)地物對(duì)目標(biāo)地物提取的影響[12]。通過(guò)影像的相時(shí)分析， 2015年2月8日影像是提取冬小麥的關(guān)鍵時(shí)期，NDVI大于0.34的像元可確定為冬小麥像元； 2014年11月14日影像中，NDVI大于0.35的像元包含了冬小麥像元和秋播蔬菜像元，需要以2015年2月8日影像中提取的冬小麥像元為掩膜才能更為準(zhǔn)確的提取秋播蔬菜。2015年6月19日影像是提取春花生的關(guān)鍵時(shí)期，通過(guò)NDVI大于0.32的閾值提取春花生，在2015年5月5日影像中，包含了春花生、冬小麥、早熟西瓜等多種作物，因此以春花生和冬小麥為掩膜才能在NDVI大于0.32的像元中提取早熟西瓜。2015年8月28日農(nóng)作物以夏玉米和夏花生為主，通過(guò)NDVI閾值及這兩種作物在綠光波段(B2)的反射率差異方能進(jìn)行夏玉米和夏花生的區(qū)分。完成各類(lèi)作物的提取之后，對(duì)各類(lèi)作物進(jìn)行疊加分析生成全年的作物種植結(jié)構(gòu)。

圖3 種植結(jié)構(gòu)提取技術(shù)路線

3 結(jié)果與分析

3.1 朱仙鎮(zhèn)種植結(jié)構(gòu)分析

經(jīng)過(guò)多期GF-1衛(wèi)星PMS影像提取的朱仙鎮(zhèn)種植結(jié)構(gòu)的空間分布見(jiàn)圖4。朱仙鎮(zhèn)農(nóng)作物收獲期主要集中在夏季和秋季兩個(gè)時(shí)段(圖4a、4b)，夏收作物以冬小麥、春花生、早熟西瓜為主，分別占該文提取耕地面積的55.86%、24.15%、6.53%； 主要秋收作物夏玉米和夏花生分別占該文提取耕地面積的59.66%、21.19%。冬小麥作為重要的糧食作物，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位較為穩(wěn)定，但是夏玉米在秋收作物中的高比例與近年來(lái)國(guó)家對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整有一定的差距，高精度的監(jiān)測(cè)對(duì)政府和農(nóng)戶進(jìn)行種植結(jié)構(gòu)的調(diào)整參考價(jià)值非常大。

朱仙鎮(zhèn)處于中緯度的平原地帶，較好的生產(chǎn)條件能夠滿足多種作物復(fù)種的模式。春花生、夏花生、冬小麥、夏玉米、早熟西瓜、秋播蔬菜等主要作物在以年為周期的時(shí)長(zhǎng)內(nèi)有序播種，充分利用光照和土地，形成多樣的種植結(jié)構(gòu)。由圖4c可知，朱仙鎮(zhèn)作物種植結(jié)構(gòu)主要形成了10種種植模式：春花生-夏花生、春花生-夏玉米、冬小麥-夏花生、冬小麥-夏玉米、早熟西瓜-夏花生、早熟西瓜-夏玉米、秋播蔬菜-春花生-夏花生、秋播蔬菜-春花生-夏玉米、秋播蔬菜-早熟西瓜-夏花生、秋播蔬菜-早熟西瓜-夏玉米。10種種植模式以一年兩熟的冬小麥-夏玉米為主要倒茬模式，占比49.7%，其他9種種植模式所占比例之和僅接近50%。秋播蔬菜輪作的一年三熟的種植模式占比較少，僅為8%左右，在較低分辨率的遙感影像當(dāng)中很容易被忽略，但是在PMS影像的分辨率優(yōu)勢(shì)下能夠展示這種高經(jīng)濟(jì)收益的種植制度說(shuō)明了該遙感影像在小區(qū)域農(nóng)業(yè)遙感應(yīng)用中有很重要的價(jià)值。

圖4 朱仙鎮(zhèn)主要農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)

圖5 隨機(jī)驗(yàn)證點(diǎn)空間分布

表1 朱仙鎮(zhèn)主要作物種植結(jié)構(gòu)比例 %

表2 朱仙鎮(zhèn)主要作物的景觀格局指數(shù)

農(nóng)作物類(lèi)型CALPILSICOHESIONAI秋播蔬菜1766741451487237321冬小麥285131706547498969194早熟西瓜75136124954690517232春花生1232363257701898588419夏玉米3044783565575899769178夏花生1082311339922695717774

景觀格局指數(shù)對(duì)種植景觀在空間布局上的合理性和可比性定量描述增加了科學(xué)依據(jù)，并廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)景觀生態(tài)學(xué)的研究中[13-15]。景觀格局指數(shù)具有斑塊、類(lèi)型、景觀等多種尺度水平，該文選擇斑塊總面積CA，最大斑塊指數(shù)LPI，景觀形狀指數(shù)LSI，斑塊聚合度COHESION，聚集度AI等類(lèi)型水平的格局指數(shù)及景觀水平的斑塊豐富度PR，香農(nóng)多樣性指數(shù)SHDI分析朱仙鎮(zhèn)主要作物的種植結(jié)構(gòu)的布局特點(diǎn)。類(lèi)型水平格局指數(shù)結(jié)果見(jiàn)表2。斑塊總面積CA、最大斑塊指數(shù)LPI表明，冬小麥、春花生、夏玉米等大宗作物更為集中連片，景觀優(yōu)勢(shì)度非常強(qiáng)； 景觀形狀指數(shù)LSI說(shuō)明早熟西瓜、夏花生等作物地塊非常的規(guī)則，早熟西瓜需要精細(xì)化管理，這與西瓜的種植管理的實(shí)際相一致； COHESION、AI等進(jìn)一步表明秋播蔬菜、西瓜等面積較少的作物種植分散，地塊破碎，與大宗作物相比景觀優(yōu)勢(shì)度弱。從整體景觀的角度對(duì)朱仙鎮(zhèn)的主要作物種植模式進(jìn)行衡量，斑塊豐富度PR達(dá)到9.0，香農(nóng)多樣性指數(shù)SHDI達(dá)到1.483 6，說(shuō)明朱仙鎮(zhèn)種植模式多樣，有利于多元農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)發(fā)展。

3.2 分類(lèi)精度評(píng)價(jià)

該文對(duì)農(nóng)作物提取精度的評(píng)價(jià)主要針對(duì)秋播蔬菜、冬小麥、春花生、夏玉米、夏花生等進(jìn)行，由于早熟西瓜與冬小麥在2015年5月5日影像中難以目視解譯，未對(duì)早熟西瓜進(jìn)行驗(yàn)證。利用Arcgis10.3生產(chǎn)100個(gè)隨機(jī)驗(yàn)證點(diǎn)，其空間分布見(jiàn)圖5。冬小麥、春花生、夏玉米、秋播蔬菜是從不同時(shí)相的遙感影像提取，因此其精度驗(yàn)證是分別進(jìn)行的，驗(yàn)證結(jié)果見(jiàn)表3?？傮w來(lái)看， 4期影像對(duì)5類(lèi)作物的總體平均分類(lèi)精度達(dá)到89.5%，冬小麥、春花生等夏收作物的分類(lèi)精度顯著高于夏玉米、夏花生等秋收作物的提取精度。冬小麥、春花生作為提取其他地物的掩膜約束條件，只有保證掩膜作物的提取精度才能保證其他作物的提取精度。二者所處影像時(shí)相的物候特征可分性較高，且種植面積大、分布集中，故能取得較高的分類(lèi)精度，分別達(dá)到97%、89%； 秋播蔬菜與冬小麥的光譜特征差異同樣顯著，并有冬小麥高精度的保證，分類(lèi)精度達(dá)到90%。夏玉米和夏花生均處于生長(zhǎng)旺盛期，夏玉米植株相較于夏花生高出許多，相鄰地塊間的光譜值混淆嚴(yán)重，對(duì)于該時(shí)期的影像提取多類(lèi)農(nóng)作物，PMS較少的光譜波段仍有很大的限制。

表3 基于隨機(jī)點(diǎn)的PMS影像解譯精度評(píng)價(jià)

秋播蔬菜非秋播蔬菜制圖精度用戶精度總體分類(lèi)精度2014-11-14秋播蔬菜23274%92%90%非秋播蔬菜86797%89%冬小麥非冬小麥制圖精度用戶精度總體分類(lèi)精度2015-02-08冬小麥68299%97%97%非冬小麥12994%97%春花生非春花生制圖精度用戶精度總體分類(lèi)精度2015-06-19春花生36178%97%89%非春花生105398%84%夏玉米夏花生其他制圖精度用戶精度總體分類(lèi)精度2015-08-28夏玉米543389%90%82%夏花生512060%71%其他251684%70%

4 結(jié)論與討論

該文以多期GF-1衛(wèi)星 PMS影像為主要數(shù)據(jù)源，通過(guò)分層分類(lèi)方法成功提取了朱仙鎮(zhèn)一個(gè)種植年內(nèi)秋播蔬菜、冬小麥、春花生、早熟西瓜、夏玉米、夏花生等農(nóng)作物，并通過(guò)疊加分析得到朱仙鎮(zhèn)的農(nóng)作物種植模式，直觀的反映了朱仙鎮(zhèn)的農(nóng)業(yè)種植格局，為其種植結(jié)構(gòu)調(diào)整提供依據(jù)。遙感影像的質(zhì)量差異存在很多不確定性，分層分類(lèi)方法能夠保證時(shí)間序列影像中最優(yōu)提取結(jié)果的使用和準(zhǔn)確的作物種植結(jié)構(gòu)。該文提取的10種種植模式以一年兩熟的種植制度為主，冬小麥-夏玉米的輪作為主要倒茬模式，占比49.7%。進(jìn)一步的景觀格局指數(shù)同樣表明朱仙鎮(zhèn)多種作物的空間布局仍以冬小麥、夏玉米、春花生、夏花生等大宗作物為主，種植結(jié)構(gòu)和模式的調(diào)整有很大的發(fā)展空間，尤其對(duì)玉米種植的控制和其他秋季作物的鼓勵(lì)種植。

農(nóng)業(yè)種植農(nóng)作物的多樣性，種植茬次的多樣性，套種、間種等模式的多樣性是非常復(fù)雜的，遙感監(jiān)測(cè)是一定程度上的綜合和簡(jiǎn)化，這就突出了高分辨率衛(wèi)星的重要性。PMS影像對(duì)秋收作物的識(shí)別受到光譜分辨率的限制并沒(méi)有取得非常高的精度，但是對(duì)夏收作物的識(shí)別能力非常強(qiáng)，同時(shí)其分辨率優(yōu)勢(shì)能夠清晰的表達(dá)地塊邊界。因此，GF-1衛(wèi)星 PMS影像能夠支撐多尺度的農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)。

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Vol.38，No.9，pp63-71

CROPPLANTINGSTRUCTUREEXTRACTIONBASEDONMULTI-TEMPORALGF-1PMSREMOTESENSINGIMAGES*

LiBing1， 2，LiangYanhua2，LiDandan3，HeJia1，GuoYan1，WangLaigang1※

(1. Institute of Agricultural Economics and Information, Henan Academy of Agricultural Sciences, Zhengzhou 450002, China; 2. Zhengzhou Shuqing Medical College, Zhengzhou 450000, China; 3. Institute of Agricultural Resources and Regional Planning, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China)

Timely and accurately obtaining crop planting structure is crucial for crop planting structure adjustment. This paper used Multi-temporal GF-1 PMS images to extract crop planting structure, interpreted winter wheat, spring peanut, early-maturing watermelon, summer corn, summer peanut by the hierarchical classification method, and analyzed crop planting patterns by overlay analysis in Zhuxian township during a vegetable planting year. The results showed that (1) There were 10 kinds of planting patterns in Zhuxian town, of which winter wheat summer maize was a major crop model, accounting for 49.7%. (2)The patch richness of PR reached 9, the Shannon diversity index SHDI reached 1.483 6, which indicated that the town planting pattern was multiple variety agricultural planting structure.(3) The hierarchical classification method can improve the extract accuracy of each crop, which can reach more than 80%. PMS high resolution image can clearly define express parcel boundaries and show the spatial distribution of the non staple crops. GF-1 PMS provided more choices on multiple scales of agricultural monitoring.

GF-1; planting structure; remote sensing; multi-temporal; hierarchical classification

10.7621/cjarrp.1005-9121.20170909

2016-11-02

李冰(1980—)，女，河南開(kāi)封人，碩士、講師。研究方向：遙感圖像自動(dòng)分類(lèi) ※通訊作者：王來(lái)剛(1979—)，男，河南輝縣人，博士、副研究員。研究方向：農(nóng)業(yè)遙感應(yīng)用。Email：wlaigang@sina.com *資助項(xiàng)目：河南省科技攻關(guān)重點(diǎn)項(xiàng)目“基于‘互聯(lián)網(wǎng)+’的農(nóng)情遙感監(jiān)測(cè)與服務(wù)研究”(172102110090)； 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“利用遙感與高光譜技術(shù)進(jìn)行土壤有機(jī)碳的制圖與不確定性研究”(41601213);河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院自主創(chuàng)新專(zhuān)項(xiàng)基金“基于多源遙感的河南省小麥面積提取研究”(2017ZC60)

S127

A

1005-9121[2017]09056-07