基于遙感影像矢量提取圖的變化監(jiān)測技術(shù)探討

許志明 陳洪斌

摘要： 基于農(nóng)業(yè)地圖的概念，深入探討了農(nóng)作物遙感監(jiān)測的技術(shù)流程。基于高分辨率影像地圖服務(wù)，利用農(nóng)業(yè)地圖系統(tǒng)輔助農(nóng)業(yè)資源信息的收集、處理、分析、統(tǒng)計、監(jiān)測、研究和決策，為農(nóng)作物監(jiān)測提供技術(shù)手段。結(jié)果表明，該系統(tǒng)提高了作物監(jiān)測數(shù)據(jù)采集的速度和效率，進一步加強了農(nóng)業(yè)成果信息數(shù)據(jù)的共享，通過空間分析和決策，豐富了農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)劃的手段。

關(guān)鍵詞： 農(nóng)業(yè)一張圖;天地圖;遙感監(jiān)測

【中圖分類號】TP753 【文獻標識碼】A【文章編號】1674-3733（2020）16-0214-02

前言：a市農(nóng)業(yè)信息化建設(shè)發(fā)展緩慢。作物監(jiān)測存在著信息水平低、監(jiān)測手段單一、成果數(shù)據(jù)不規(guī)范、成果信息數(shù)據(jù)共享差等問題。為了解決上述問題，掌握農(nóng)業(yè)資源的數(shù)量和質(zhì)量在該地區(qū)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的科學發(fā)展規(guī)劃，采用農(nóng)業(yè)一個地圖系統(tǒng)，協(xié)助收集、處理、分析、統(tǒng)計、監(jiān)測、研究和農(nóng)業(yè)資源信息的決策，為農(nóng)作物監(jiān)測提供了技術(shù)手段。

1系統(tǒng)簡介

數(shù)據(jù)是信息系統(tǒng)的靈魂。高效的信息收集工具可以提高信息收集的速度和質(zhì)量。由于作物分布范圍廣、復(fù)雜，遙感監(jiān)測可以加快作物數(shù)據(jù)的采集。由于作物的空間分布特征，需要精確詳細的空間定位信息。利用衛(wèi)星導航定位可以為農(nóng)作物定點采樣提供高精度定位信息;農(nóng)作物各種信息的再處理和空間分析有助于農(nóng)業(yè)資源的調(diào)查和管理、農(nóng)業(yè)區(qū)劃和決策。利用地理信息技術(shù)可以使農(nóng)業(yè)資源管理和評價結(jié)果更加科學、直觀。本文以農(nóng)業(yè)一圖系統(tǒng)為輔助工具，實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)資源信息收集、處理、分析、監(jiān)測、研究、統(tǒng)計、決策和報告的全過程。

遙感影像變化檢測是利用一定的算法確定遙感影像變化位置的過程，廣泛應(yīng)用于土地利用/覆被變化檢測、災(zāi)后評價、地形圖更新等領(lǐng)域。根據(jù)數(shù)據(jù)源的不同，遙感影像變化檢測可分為影像法和矢量影像法。前者使用兩個時期的遙感影像進行變化檢測，后者使用舊時期的矢量影像和新時期的遙感影像進行變化檢測。目前，對圖像圖像方法進行了大量的研究，形成了許多經(jīng)典的方法;然而，矢量圖像方法的研究較少，尚未形成一個成熟的方法體系。Walter提出了一種面向?qū)ο蟮腉IS矢量數(shù)據(jù)與遙感圖像變化檢測方法，實現(xiàn)了GIS矢量數(shù)據(jù)的更新;張繼賢等提出了一種基于知識庫的矢量和圖像變化檢測方法，實現(xiàn)了土地利用/覆蓋的變化檢測;謝仁偉等通過構(gòu)造t分布，采用基于統(tǒng)計檢驗的矢量和遙感影像變化檢測方法，實現(xiàn)了土地利用變化檢測。監(jiān)測變化檢測方法需要人工選擇訓練樣本，自動化程度低。

2農(nóng)作物遙感監(jiān)測

作物遙感監(jiān)測的過程大部分是信息收集和處理的過程，作物信息的收集和處理幾乎占據(jù)了從作物數(shù)據(jù)收集和處理、分析、監(jiān)測到統(tǒng)計、決策等整個業(yè)務(wù)流程的70%。這個城市的農(nóng)作物有幾個特點。

（1）種類繁多，包括水稻、大豆、玉米、蔗糖、蠶等主要經(jīng)濟作物。地形獨特，包括三種類型的農(nóng)業(yè)區(qū)：東北喀斯特山谷丘陵糧食經(jīng)濟生產(chǎn)區(qū)、西北峰叢洼地農(nóng)業(yè)森林生態(tài)開發(fā)區(qū)、南峰森林山谷農(nóng)業(yè)森林綜合體開發(fā)區(qū)。

（2）作物遙感監(jiān)測是一項費時費力的工程，需要嚴格的過程控制。根據(jù)上述情況，建議建立農(nóng)作物種植面積監(jiān)測的采樣和外推模型根據(jù)不同作物，選擇不同的農(nóng)業(yè)區(qū)域的采樣點，并使用遙感特征信息存儲在作物特性數(shù)據(jù)庫和作物種植地區(qū)不同時期的遙感數(shù)據(jù)中提取時段遙測信息和監(jiān)測作物種植的面積，從而為相關(guān)部門提供作物種植監(jiān)測信息參考信息。作物種植面積的監(jiān)測過程如下。

①作物種植面積監(jiān)測采樣外推模型的建立。

②利用采樣外推模型，將遙感監(jiān)測樣區(qū)和地面調(diào)查樣區(qū)布置在全市農(nóng)作物監(jiān)測區(qū)內(nèi)。

③根據(jù)遙感影像特征開展地面樣本調(diào)查，建立作物遙感解譯標記數(shù)據(jù)庫。

④作物自動分類與人機交互的識別與分類。

⑤利用地面樣本調(diào)查結(jié)果，對遙感監(jiān)測結(jié)果進行了修正。

⑥計算全市農(nóng)作物種植面積相對變化率。

其中，相鄰兩年全市農(nóng)作物種植面積相對變化率計算公式為：

R=（Sn-Sn-1）/Sn-1×100%

式中，Sn為監(jiān)測年農(nóng)作物種植面積，Sn-1為上一監(jiān)測年農(nóng)作物種植面積。

①作物遙感監(jiān)測樣品布置圖。農(nóng)作物遙感監(jiān)測樣方具有兩個方面的作用：

作物種植樣區(qū)提供作物地面觀測數(shù)據(jù)樣本（位置、葉面積指數(shù)、植被指數(shù)、生長期、株高等）;另一方面，樣區(qū)遙感數(shù)據(jù)為研究其光譜特征、紋理等方面提供了信息。以上信息是作物地面觀測數(shù)據(jù)、遙感特征數(shù)據(jù)和作物相關(guān)性研究的基礎(chǔ)。樣本選擇應(yīng)具有典型性、代表性和綜合性。為了解決這一問題，在終端采集系統(tǒng)中利用GPS在全市建立了178個作物地面樣本，每個樣本約100畝。根據(jù)地形條件，樣本量應(yīng)適當調(diào)整，每個樣本量不應(yīng)小于300m×300m。

②設(shè)置遙感監(jiān)測時間窗?？紤]到作物不同的物候生長特征，可以選擇適合作物生長期的遙感影像，分析作物樣本區(qū)域的遙感特征，開展不同監(jiān)測頻率的遙感監(jiān)測。例如，水稻一年監(jiān)測兩次，早稻在5月10日至20日，晚稻在8月10日至25日;甘蔗一年一次，5月10-20日;玉米一年兩次，春玉米在4月20-30日，秋玉米在8月20-30日;每年5月10日至20日養(yǎng)蠶一次。

③監(jiān)測方法。

基于作物遙感特征數(shù)據(jù)庫，充分利用國內(nèi)的高分辨率衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)（高分-2號 北京-2號），結(jié)合地面的抽樣調(diào)查結(jié)果，使用適當?shù)姆椒▉碜R別和分類在不同時期作物種植區(qū)域，提取的空間分布和數(shù)量指定作物種植區(qū)域的相鄰兩年監(jiān)測區(qū)域，并對全市主要農(nóng)作物種植面積的相對變化率進行計算和監(jiān)測。

3應(yīng)用案例

有效進行動態(tài)監(jiān)測，分析和比較多的資源和環(huán)境條件和生產(chǎn)活動的變化，和集成數(shù)據(jù)收集、空間分析和決策過程常見的信息流，這可以極大地提高工作效率和經(jīng)濟效益，并提供技術(shù)支持解決資源和環(huán)境問題，確?？沙掷m(xù)發(fā)展。督促經(jīng)營者制定農(nóng)業(yè)發(fā)展、生態(tài)建設(shè)和環(huán)境治理規(guī)劃，明確資源開發(fā)和保護的規(guī)模、強度和范圍，引導生產(chǎn)經(jīng)營者做到開發(fā)與保護并重注意保護。

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境與農(nóng)業(yè)產(chǎn)量密切相關(guān)。利用遙感技術(shù)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境如大氣環(huán)境、水環(huán)境和自然生態(tài)環(huán)境進行監(jiān)測。其中大氣環(huán)境監(jiān)測主要是對大氣成分的監(jiān)測和對大氣變化的實時監(jiān)測。水環(huán)境是分析水資源和不同水質(zhì)的變化。自然生態(tài)環(huán)境監(jiān)測主要指對農(nóng)村生態(tài)變化、城市發(fā)展和森林覆蓋率的監(jiān)測。礦區(qū)生態(tài)破壞和森林覆蓋率監(jiān)測。

參考文獻

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