检索结果-内蒙古大学图书馆

江苏农业学报 2023年第8期39卷 1688-1697页

作者：钟怡琪李家国韩杰邵雯南京信息工程大学地理科学学院江苏南京210044 中国科学院空天信息创新研究院北京100094 许昌学院城市与环境学院河南许昌461000

水稻是中国三大粮食作物之一,提供准确、及时的水稻种植信息对水稻生产管理、水稻种植保险赔偿以及国家粮食安全指导、政策制定和实施等具有重要意义。针对中国南方水稻种植地块破碎、种植结构复杂等造成的水稻识别难点,为提高水稻识别... 详细信息

水稻是中国三大粮食作物之一,提供准确、及时的水稻种植信息对水稻生产管理、水稻种植保险赔偿以及国家粮食安全指导、政策制定和实施等具有重要意义。针对中国南方水稻种植地块破碎、种植结构复杂等造成的水稻识别难点,为提高水稻识别精度,本研究以哨兵一号(Sentinel-1)、哨兵二号(Sentinel-2)遥感影像为数据源,构建光谱特征、植被/水体指数特征、纹理特征和雷达特征等特征集,设置包括优选特征在内的7种特征组合,采用随机森林算法对江苏省常州市溧阳市上兴镇的水稻进行识别。结果表明,在光谱特征中,红边波段对于水稻识别精度有着较高的提升作用。光谱特征结合植被/水体指数特征、雷达特征后,水稻识别精度有所提高。基于优选特征进行分类的精度最高,总体分类精度、Kappa系数分别为93.26%、0.9048。综上,结合遥感影像的光谱特征、植被/水体指数特征和雷达特征等并进行特征优选可以提高水稻识别精度。

关键词：水稻识别特征优选随机森林遥感影像

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雷达遥感技术在水稻识别中的研究进展

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遥感信息 2015年第2期30卷 3-9页

作者：王松寒何隆华东南大学交通学院南京210096 中国科学院南京地理与湖泊研究所南京210008

合成孔径雷达技术拥有全天时、全天候、高分辨率和不受云层干扰的特点,利用SAR在我国水稻种植区进行水稻识别拥有无可比拟的优势。该文主要对雷达遥感技术在水稻识别和监测中的应用情况进行了综述。首先总结了合成孔径雷达的发展历史,... 详细信息

合成孔径雷达技术拥有全天时、全天候、高分辨率和不受云层干扰的特点,利用SAR在我国水稻种植区进行水稻识别拥有无可比拟的优势。该文主要对雷达遥感技术在水稻识别和监测中的应用情况进行了综述。首先总结了合成孔径雷达的发展历史,介绍了目前用于水稻识别的SAR传感器的参数和特点;介绍了水稻的后向散射特性,根据水稻的后向散射模型分析了影响其后向散射系数的因素;综述了国内外利用SAR进行水稻识别的各种方法,并对未来利用SAR监测水稻进行了展望。

关键词： SAR 水稻识别研究进展雷达遥感水稻估产

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基于遥感大数据云计算平台下的水稻识别研究

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航天返回与遥感 2022年第3期43卷 113-123页

作者：汤以胜孙晓敏陈前汤璟浩陈伟黄兴丽水市国土空间规划测绘研究院丽水323000 北京空间机电研究所北京100094 北京航空遥感工程中心北京100080 北京航天创智科技有限公司北京100190 龙泉市不动产登记中心龙泉323700

传统水稻种植面积估算基于地面测量,再逐级上报,时效性和准确性难以达到监管需求。文章利用遥感大数据云计算平台(Google Earth Engine,GEE),结合多源遥感影像(Sentinel系列,Landsat系列等),对整个湖南省大尺度范围进行了水稻识别算法... 详细信息

传统水稻种植面积估算基于地面测量,再逐级上报,时效性和准确性难以达到监管需求。文章利用遥感大数据云计算平台(Google Earth Engine,GEE),结合多源遥感影像(Sentinel系列,Landsat系列等),对整个湖南省大尺度范围进行了水稻识别算法实验。首先,针对云雾等客观因素造成数据缺失的现象,通过构建一种多源遥感影像数据融合算法,生成了完整的水稻生长周期遥感影像;然后,根据不同作物的生长物候特征,结合归一化植被指数时间序列特征进行分析,对早稻、中稻、晚稻等不同水稻类型进行了有效识别;最后,在精度验证方面,创新性地使用无人机辅助调查的方式对整体实验结果进行精度评价。最终结果表明:早稻、中稻、晚稻的准确率分别为85.15%、89.78%、86.01%,文章算法具有较高精度与鲁棒性,也能够为其他作物识别研究提供一定意义的借鉴与参考。

关键词：云计算多源数据融合水稻识别无人机遥感应用

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基于全极化SAR数据的水稻识别与作物参数估算模型

基于全极化SAR数据的水稻识别与作物参数估算模型

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作者：张晓倩中国地质大学(北京)

学位级别：硕士

水稻是主要的粮食作物之一，即时、准确地获取大面积水稻生长信息，对于指导农业生产具有重要意义。就大尺度的水稻监测而言，传统的地面监测手段需要耗费大量的人力物力，时效性差，光学遥感技术逐渐成为水稻监测的重要手段。然而，由... 详细信息

水稻是主要的粮食作物之一，即时、准确地获取大面积水稻生长信息，对于指导农业生产具有重要意义。就大尺度的水稻监测而言，传统的地面监测手段需要耗费大量的人力物力，时效性差，光学遥感技术逐渐成为水稻监测的重要手段。然而，由于水稻种植区域多分布在云雨频繁的热带、亚热带地区，光学遥感常受云雨影响难以获取实时的高清晰遥感影像，而合成孔径雷达(SAR，SyntheticAperture Radar)具有全天时全天候侧视成像特点，不仅受气候影响较少，对植被等地物也有一定的透射能力，新型的雷达数据更具备高分辨率、多模式、多波段的优势，雷达影像成为水稻监测的可靠数据。本文研究区为江苏省苏州市东桥镇，利用水稻生长期内多时相、全极化(HH,VH,HV,VV)的Radarsat-2数据，开展了以下几方面的研究： 1.水稻后向散射特征分析。通过统计分析水稻生长期内不同时相四极化后向散射系数的时域变化特征，得出水稻拔节期易于进行雷达图像水稻识别，而HH/VV比值极化可作为水稻识别因子，显著增强水稻信息使其区别于其它地物。 2.水稻遥感识别方法研究。采用监督分类SVM方法与神经网络分类方法对雷达图像进行分类，分类精度超过75%，比较而言SVM方法分类精度更高，将水稻识别因子HH/VV融入SVM分类方法中可进一步提高水稻识别精度。 3.水稻生物参数反演研究。改进半经验水云模型，模拟HH、VV、CROSS、HH/VV四种极化及组合方式后向散射系数与水稻拔节到抽穗期生物量的关系，并与经验模型进行比较。通过比较分析不同极化水云模型与经验模型得到HH水云模型与HH/VV指数模型模拟后向散射系数与生物量间的关系最佳，决定系数分别为0.829、0.863。 4.绘制水稻生物量分布图。将HH水云模型、HH/VV指数模型分别应用于雷达影像水稻识别区域绘制区域尺度水稻生物量分布图。

关键词： Radarsat-2 后向散射系数水稻识别作物参数

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利用ASAR数据进行水稻识别和监测

利用ASAR数据进行水稻识别和监测

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作者：张萍萍南京信息工程大学

学位级别：硕士

水稻是中国主要的粮食作物，它的长势监测、面积提取和产量估算对于我国农业和经济的发展具有重要意义。由于我国大部分的水稻生长在雨水较多的地区，通常传统的统计方法和常规遥感技术很难得到精确的水稻种植面积和产量，而应用雷达遥... 详细信息

水稻是中国主要的粮食作物，它的长势监测、面积提取和产量估算对于我国农业和经济的发展具有重要意义。由于我国大部分的水稻生长在雨水较多的地区，通常传统的统计方法和常规遥感技术很难得到精确的水稻种植面积和产量，而应用雷达遥感影像资料进行水稻面积监测可以不受云、雨、雾的影响，可全天候操作，得到稳定可靠的数据，这些特点使其成为能用于进行农作物分类、监测和估产的重要技术手段。本文利用2004-2005获取的位于水稻生长期的多时相、多极化雷达卫星ENVISAT-ASAR图像数据，在江苏省选取试验区，对于ASAR数据在水稻识别和监测方面的应用潜力进行了研究，论文所得主要结果如下：\n 1、ASAR图像滤波方法的研究。初步研究了ASAR数据的预处理技术，特别着重于对雷达图像的斑点噪声的处理，实现了多时相滤波算法，并与通常的滤波算法进行了比较，证明了该滤波算法在雷达影像滤波上的优势。\n 2、水稻极化散射特征分析。研究了不同极化方式下、具有不同生长期的水稻的后向散射特征，分析了水稻后向散射极化比与水稻地面参数之间的相关性，并比较了试验区各种地物的后向散射系数，提出了利用阈值进行水稻分类的思想。\n 3、水稻分类方法的研究。在对试验区各种地物后向散射特征研究的基础上，利用阈值法和监督分类法对ASAR窄幅(APP)影像进行了稻田分类，包括单时相分类、多时相分类以及区分移栽早晚和收割早晚的水稻；其次，分析了获取的ASAR宽幅(WSM)影像上稻田的后向散射特征，利用阈值进行了大范围的稻田分类；再次，利用阈值分类法对2004年至2005年的水稻面积变化进行了动态监测。\n 4、分类精度验证。利用差分全球定位系统(DGPS)测量结果对分类结果进行了精度检验。通过比较分析，确定了利用阈值法分类时的最佳阈值，并且认为阈值法比监督分类法具有更好的分类精度。

关键词： ASAR影像水稻识别后向散射特征阈值水稻长势监测雷达遥感影像

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基于机器学习的溧阳市上兴镇水稻识别与变化研究

基于机器学习的溧阳市上兴镇水稻识别与变化研究

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作者：钟怡琪南京信息工程大学

学位级别：硕士

水稻是我国三大粮食之一,拥有广泛的种植面积,提供准确及时的水稻信息对水稻生产管理、水稻种植保险赔偿和国家粮食安全指导、政策制定和实施等具有重要意义。面对南方地块破碎、种植结构复杂等特点,为提高水稻识别精度,利用分蘖期、拔... 详细信息

水稻是我国三大粮食之一,拥有广泛的种植面积,提供准确及时的水稻信息对水稻生产管理、水稻种植保险赔偿和国家粮食安全指导、政策制定和实施等具有重要意义。面对南方地块破碎、种植结构复杂等特点,为提高水稻识别精度,利用分蘖期、拔节孕穗期、抽穗扬花期、灌浆成熟期四个生育期的Sentinel-1/2影像,针对水稻特性提取了光谱特征、植被指数特征、水体指数特征、纹理特征、红边特征、雷达特征等6类共36个特征。结合实测分类样本数据,本文计算了不同特征组合对水稻四个生育期识别精度的影响,开展了单生育期与多生育期水稻识别的特征优选,同时基于随机森林算法获取了2016-2022年江苏省常州市溧阳市上兴镇水稻空间分布并分析其变化。结果表明:(1)不同特征对水稻识别影响程度不同。单独利用光谱特征开展水稻识别的总体精度为89.89%、Kappa系数为0.8573,在光谱特征基础上分别结合植被/水体指数特征、红边特征和雷达特征,水稻识别总体精度分别为90.53%、92.47%、90.95%,提升了0.64%、2.58%、1.06%,Kappa系数分别为0.8663、0.8937、0.8721,提升了0.009、0.0364、0.0148。其中红边特征较植被/水体指数特征、雷达特征提升效果更加明显。(2)为了克服数据冗余造成的精度下降现象,进行特征优选可以有效的提高识别精度。基于单生育期的水稻识别中,在进行特征优选时,当特征数从1增至27,总体精度随特征个数的增加而波动上升,且当特征数为27时到达最高值93.26%,后轻微下降。特征取前27个时,总体精度、Kappa系数较全部36个特征分别提升了0.5%、0.007。(3)水稻在不同生育期其光谱、植被指数等特征较其它地物有着显著的变化,因此结合多生育期的水稻影像,可以提取水稻更多的物候特征,更好的利用水稻各个生育期与其它地类的差异,通过这些特征增加水稻与其它地类的区分度,提高水稻的识别精度,多生育期优选特征总体精度为94.04%、Kappa系数为0.9159,较单生育期优选特征分别提升了0.78%、0.0111。(4)上兴镇水稻种植区域主要集中分布在中东部,种植面积在2016-2022年间呈现减少趋势,主要转变为其它植被,部分转变为水体及建设用地,其空间分布重心集中在上兴镇中部,但向北偏东方向有所迁移,空间分布方向也向北偏移,且分布更为扩散。

关键词：水稻识别特征优选随机森林多生育期 Sentinel-1/2

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基于时间序列SAR影像和InSAR技术的多云雾区域水稻识别研究 ——以广汉市为例

基于时间序列SAR影像和InSAR技术的多云雾区域水稻识别研究 ——...

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作者：罗冬西南大学

学位级别：硕士

水稻作为世界上近一半人口的主食,除可食用外,还可以作为酿酒、制糖等工业的原料。随着全球经济的发展和人口快速增长,大量的耕地被占用,人类活动导致的水稻栖息地环境恶化,导致全球水稻等粮食作物的种植面积和总产量减小,人地矛盾突出... 详细信息

水稻作为世界上近一半人口的主食,除可食用外,还可以作为酿酒、制糖等工业的原料。随着全球经济的发展和人口快速增长,大量的耕地被占用,人类活动导致的水稻栖息地环境恶化,导致全球水稻等粮食作物的种植面积和总产量减小,人地矛盾突出,粮食供应不足必定产生饥饿和贫困问题,进而阻碍社会经济的发展。同时水稻栖息地环境的管理和改善,例如水和土壤管理,病虫害控制以及能源和废物管理等,都需要对水稻生长进行监测。利用遥感技术对农业进行监测是目前主流的方法,多云雾区域,对水稻种植区进行监测时,光学遥感影像由于云雾较多,导致该方法使用受到限制,而合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)由于其高分辨率、多模式、多极化方向、数据获取过程与自然光源无关,具有穿透云雾、全天候、全天时对地观测以及对地物形状敏感的特点,被广泛应用于农业监测。多云雾区域,利用SAR对水稻进行监测是重要的手段之一。本研究分析水稻生长期内主要地物在时间序列SAR影像上的极化后向散射系数,并结合InSAR技术,通过试验得到了单时相SAR影像、多时相SAR影像以及多时相SAR影像和InSAR技术相结合三种方案的水稻识别结果,从样本点分布、提取面积两个方面验证分析了三种方案的水稻识别精度,并与Sentinel-2光学影像水稻识别结果进行对比分析,从而为利用SAR遥感技术对多云雾区域水稻进行识别提供建议,本文主要结论如下:(1)基于InSAR技术得到了水稻生长期内典型地物的VV和VH极化相干系数,通过分析发现,人工建筑VV极化相干系数均大于VH极化相干系数,而水稻、植被、水体三种地物的VV和VH极化相干系数相差不大。但可以发现,VV和VH极化相干系数能很好地区分人工建筑和别的地物,水稻VV极化相干系数在8月和9月能很好区分水稻与水域、植被三种地物,水稻VH极化相干系数在8月份和10月份也能很好地区分水稻和水域、植被三种地物,故本研究认为,通过InSAR技术引入的极化干涉图(相干系数)能为识别水稻提供辅助作用。(2)研究发现,和以往研究类似,时间序列Sentinel-1 SAR影像的水稻识别精度低于时间序列Sentinel-1 SAR影像和InSAR技术相结合的水稻识别精度,两者用户精度依次为78%、81%,时间序列Sentinel-1 SAR影像和相干系数结合方案的水稻识别精度比单独采用时间序列Sentinel-1 SAR影像提升了3%,面积统计精度提升了2.05%。但雷达影像分类精度仍然低于光学影像,其主要原因是雷达影像分辨率低,视觉可视性差,噪声较多,造成解译困难。(3)Sentinel-2光学遥感影像由于较高的空间分辨率(10m),且影像获取时间是在水稻刚种植20天左右,在Sentinel-2影像上,水稻种植区与别的地物具有明显的特征差异,故本研究直接利用面向对象分类方法对水稻进行提取,并利用采集样本点和统计面积分别验证,点数据验证精度达到93.50%,面积验证精度达到91.76%,根据以往研究,精度达80%以上的遥感分类结果基本都能满足现实需要,因此本研究认为利用Sentinel-2提取出的水稻种植区数据,能为基于时间序列Sentinel-1的水稻识别结果,进行对比分析提供参考。(4)基于Sentinel-2光学遥感影像水稻分类结果,对比分析Sentinel-1 SAR影像两种方案的水稻分类结果可以发现,时间序列SAR影像与单时相SAR相比,能明显区分水稻和植被信息从而提高水稻识别精度,而相干系数的引入不仅提高了人工建筑的分类精度,同时也明显区分了植被和水稻,从而提高了水稻识别精度。(5)结合光学和SAR影像的优势和缺陷来看,在大部分地区,包括多云雾区域,在进行水稻等农作物监测时,如果有可利用的光学数据,还是优先考虑采用光学数据,如果光学数据缺乏,则可以采用合成孔径雷达SAR数据进行监测,同时Sentinel-1系列的影像宽幅达到了250km,远超过一些高分辨率光学影像的宽幅,在平原或地形起伏较小的区域进行大区域大尺度的水稻监测或制图时,本研究也建议采用Sentinel-1SAR数据。总之,本研究以地处多云雾区域的成都平原核心区城市广汉市为例,研究时间序列Sentinel-1 SAR影像和In SAR技术相结合来进行水稻的识别,取得了较好的结果,证明了相干系数对于水稻的识别具有辅助作用;研究方法和结果对多云雾区域的水稻识别具有借鉴意义,同时本文只提取了水稻,而对别的农作物进行监测以及与水稻相关水稻栖息地环境的管理和改善,例如水和土壤管理,病虫害控制以及能源和废物管理等也同样值得深入研究。

关键词：合成孔径雷达 Sentinel-1 Sentinel-2 InSAR 水稻识别

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基于时间序列Sentinel-1A数据的水稻识别

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地理空间信息 2019年第11期17卷 83-86,I0002页

作者：刘龙威魏瑄广东省国土资源测绘院

基于时间序列的Sentinel-1A数据,利用光谱相似性方法(SSM)对广东省台山县汶村镇和海宴镇进行了水稻识别。首先将SSM应用于时间序列SAR图像中,计算光谱相似度;再通过设置阈值获得初始水稻种植面积图;最后消除斑点噪声,获得水稻种植面积... 详细信息

基于时间序列的Sentinel-1A数据,利用光谱相似性方法(SSM)对广东省台山县汶村镇和海宴镇进行了水稻识别。首先将SSM应用于时间序列SAR图像中,计算光谱相似度;再通过设置阈值获得初始水稻种植面积图;最后消除斑点噪声,获得水稻种植面积图。结果表明,基于VH极化图像,利用SSM和阈值法获得的水稻种植面积图的总体精度最高为97.34%,Kappa系数为0.94。因此,时间序列Sentinel-1A数据对于识别水稻或其他作物具有很大的潜力。

关键词：时间序列 Sentinel-1A SSM 水稻识别

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Envisat ASAR在水稻识别中的应用

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厦门理工学院学报 2007年第3期15卷 18-21页

作者：朱晓铃汪小钦凌飞龙池泓厦门理工学院空间信息技术研究所福建厦门361024 福州大学数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350002

合成孔径雷达(SAR)具有全天时全天候工作的能力,是南方多云地区水稻识别监测的有利手段.该文利用目前世界上最先进的EnvisatASAR数据,在长乐市进行水稻提取.在常规预处理的基础上对多时相数据进行自动配准和主成分变换,并采用面向对象... 详细信息

合成孔径雷达(SAR)具有全天时全天候工作的能力,是南方多云地区水稻识别监测的有利手段.该文利用目前世界上最先进的EnvisatASAR数据,在长乐市进行水稻提取.在常规预处理的基础上对多时相数据进行自动配准和主成分变换,并采用面向对象法进行水稻的提取,精度为89.1%.结果表明:利用多时相双极化ASAR数据进行水稻信息的提取在南方多云地区具有一定实用意义.

关键词： Envisat ASAR 水稻识别主成分变换面向对象分类

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COSMO雷达数据在湖南水稻识别中的应用研究

COSMO雷达数据在湖南水稻识别中的应用研究

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第三届全国高分辨率遥感数据处理与应用研讨会暨地理国情监测技术与应用研讨会

作者：杜烨曹将兵文宁孙宝军葛春青黄峰北京东方道迩信息技术股份有限公司北京市海淀区海淀大街8号中钢国际广场10层湖南省国土资源规划院湖南省长沙市芙蓉中路二段223号北京市测绘设计研究院北京市海淀区羊坊店路15号

水稻是我国最主要的粮食作物，水稻的动态监测、面积提取及产量的准确估算对于我国农业和经济的发展具有极其重要的意义。自20世纪80年代以来，卫星遥感已经成为许多农作物监测项目研究的重要手段。

关键词： COSMO-SkyMed 雷达遥感水稻识别后向散射面向对象分类

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