中巴地球资源卫星数据在玉米种植面积监测中的应用.pdf

中巴地球资源卫星数据在玉米种植 面积监测中的应用 陈敦善 (山西省农业遥感中心，太原030002) 高监测精度的关键技术，为CBERS-1数据在农业资源调查和监测中的广泛应用提供技术支持。 关键词：CBERS-1数据玉米种植面积监测 玉米是山西省的大秋粮食作物。多年来，各种粮食种植面积都是对层层上报的数字，经 统计汇总才产生出来。由于上报过程人为干扰因素较多，很难保证这类数字非常真实。遥感 影像虽然能直观反映各种作物的种植分布情况，但受分辨率及“同物异谱”、“同谱异物”的 影响，量算目视解译结果得到的面积也不容易满足监测精度要求。因此，以山西省中南部粮 食主产区为例，把卫星遥感数据与全球定位系统(GPS)结合起来，以混合像元为突破口， 建立不同类型区内玉米与混合像元之间的相互关系，测算出玉米的播种面积，为快速监测农 业资源及种植结构变化探索一条有效途径。 1．区域概况 37047’，覆盖晋中市、太原市、临汾地区、长治市和晋城市的粮食大县。本区地貌类型有山 区、丘陵区、盆地等。受南北纬度气候带和地貌的影响，玉米分为春播玉米和夏播玉米。长 治市、晋中市的大部分地区以及晋城市和r临汾市的山区以春播玉米为主；晋城的泽州、阳城 的低山丘陵、临汾和运城盆地以夏播玉米为主；晋城的部分山区和丘陵区为春播、夏播混合 区。 2．前期准备 气象资料等。 为背景。划分玉米种植类型区。 利用CBERS一1影像，对玉米播种类型进行预判，圈定需要进行野外调查的样方，制定 野外调查路线和收集有关资料和数据。 ·44· 3．研究方法和技术路线 以CBERS—l的CCD 野外调查研究的玉米解译标志，在ENVI图像处理软件上进行人机交互分类，测算玉米分布 情况及其面积。研究方法和技术路线见图1。 图1玉米遥感监测技术流程图 4．关键技术 4．1划分类型区 由于玉米的波谱特性随玉米的生长季节、耕作方式及地面背景等不同而变化，因此在一 景影像内，若采用相同的分类标准，就不能较精确地求出玉米的播种面积。在调查过程中首 先划分类型，在CBERS-1图像上按照相同的影像景观划分不同的玉米种植类型区，每一类 型区具有相同的耕作方式，地貌单元相近。以各个类型区为单元，选取样方训练计算机，最 后进行分类处理，统计玉米的播种面积。 类型区的多少以及划分类型区的原则都影响玉米的分类精度和工作量。划分的类型区越 ·45· 多，分类精度越高。由于每一类型区内玉米的解译标志(样方训练区)都必须通过野外调查 确定，因此类型区划分的越多，工作量就越大，野外调查时间越长。本研究要求监测时间 短，故将调查区域分为5个类型区：太原幅春播区，晋城盆地、丘陵夏播区，临汾盆地夏播 区，临汾山地夏播区，长治盆地、低山丘陵春播区。 4．2 “同谱异物”的影响 在CBERS．1CCD 4、3、2波段合成的影像中，6、7月份部分林地、果园的波谱特性与 玉米相近，很难精确提取玉米播种面积。为此，先从12月份的TM数据中提取林地和果园 分类。 通过对多时相，不同波段的遥感影像进行分析处理，能够大大提高遥感分类和解译精 度。 4．3混合像元解译标志的确定 每一个像元的R、G、B(红、绿、蓝)值都是不同波段吸收对应地物反射光的平均值， 不同的地物组合就形成成千上万种R、G、B值组合。以玉米为例，即使是纯玉米地，由于 所处地形、地貌以及长势不同，光谱响应也不完全一致，图像处理能提取主要研究对象的信 息，但难以区分混合像元内各种地物。基于这一点，从影像景观着手，划分类型区，通过野 外调查建立同一影像景观内不同类型的解译标志，作为人机交互分类或解译的依据。 野外调查采用GPS技术调查混合像元各种地物的成数，所获得的参数用来修正分类结 果。 5．监测结果及分析 研究调查得到的2001年玉米种植面积及变化监测结果见表1。 表1玉米面积遥蒜监洲结果 万亩 类型区