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| 1 | 农作物空间格局遥感监测研究进展显示文摘遥感技术因其高时效、宽范围和低成本等优点正被广泛应用于对地观测活动中,为大区域尺度掌握农作物空间格局提供了新的科学技术手段。本文系统总结了近10年来国内外农作物空间格局遥感监测在理论、方法、实践应用等方面取得的新进展,指出了亟待解决的问题,并对今后的发展方向进行了展望。研究认为,农作物种植面积遥感监测主要根据遥感传感器记录的不同农作物光谱特征的差异,进行不同农作物种植面积的识别,方法主要包括:基于光谱特征、基于作物物候特征和基于多源数据的农作物遥感识别方法。遥感技术应用于农作物复种模式监测主要根据时间序列植被指数描述的作物季节活动过程,利用不同的拟合方法得到作物生长曲线,实现作物复种模式有效监测。农作物种植方式遥感监测是更高层次的遥感应用,主要利用时间序列遥感数据,根据作物植被指数的变化规律区分不同作物生育周期,判断不同复种模式下作物的种植顺序和方式。在未来相当长的一段时间内,建立农作物空间格局遥感监测的理论和技术体系、发展和改进遥感影像分类方法、优化时间序列遥感数据平滑技术和提高信息提取的自动化与流程化将是农作物空间格局遥感监测需要重点解决的几个关键问题。 | 唐华俊 吴文斌 杨鹏 周清波 陈仲新 | 2010 | 中国农业科学2010，43，14： | 178 |
| 2 | 基于MODISNDVI多年时序数据的农作物种植识别显示文摘为了获取陕西省农作物种植模式和类型分布信息,实现对于多年农作物长势分析及精确的估产和耕地生产力的估算,该文以2003-2012年的MOD09Q1时间序列遥感数据集为数据源,以陕西省主要农作物冬小麦、夏玉米、春玉米、水稻和油菜为研究对象,利用Savitzky-Golay滤波方法重建NDVI长时间序列数据集,充分利用农作物的物候信息,构建农作物年际间动态阈值方法,实现了农作物种植模式和类型的识别。通过对混合像元进行分解,更精确地提取农作物种植面积信息。利用空间和定量2种方式对农作物类型识别结果进行分析验证,空间对比分析得到分类的总体精度和Kappa系数为88.18%和59.64%,定量对比分析得到分类的总体一致性为87.56%。研究结果表明,结合物候信息与时间序列数据利用该文的分类方法可以有效的识别大尺度农作物信息。 | 许青云 杨贵军 龙慧灵 王崇倡 李鑫川 黄登成 | 2014 | 农业工程学报2014，30，11： | 103 |
| 3 | 东北地区主要作物种植结构遥感提取及长势监测显示文摘以中国东北地区为研究区域,探讨基于遥感影像全覆盖的大尺度作物种植结构自动提取及长势遥感监测的技术方法。通过分析东北地区春玉米、春小麦、一季稻及大豆等主要作物时序光谱特征,确定不同作物种植结构遥感提取的阈值,建立基于MODIS NDVI数据的上述4种作物种植结构提取模型,获取2009年东北地区主要作物空间种植结构格局特征。其次,基于MODIS NDVI数据,利用差值模型,通过与近5a作物长势的平均状况进行对比,分析研究东北地区2009年4种作物的长势状况。结果显示,与多年平均统计数据比较,基于遥感提取的作物种植结构信息,总体精度达到了87%以上;不同作物长势在其整个生育期内在时间和空间分布上都有较大差异。研究表明,通过MODIS数据提取不同作物种植结构及进行大尺度作物长势监测的技术和方法是可行的,研究为中国农业遥感监测系统大尺度业务化运行的作物种植结构提取提供了有效方法。 | 黄青 唐华俊 周清波 吴文斌 王利民 张莉 | 2010 | 农业工程学报2010，26，9： | 67 |
| 4 | 基于多时相遥感影像的作物种植信息提取显示文摘为了快速、准确地在遥感影像上对作物种植信息进行提取,该研究运用多时相的TM/ETM+遥感影像数据和13幅时间序列的MODISEVI遥感影像数据,采取基于生态分类法的监督分类与决策树分类相结合的人机交互解译方法,建立决策树识别模型,对黑龙港地区的主要作物进行遥感解译,总体分类精度达到了91.3%,与单纯对TM影像进行监督分类相比,棉花、玉米、小麦、蔬菜4类作物的相对误差的绝对值分别降低了1.3%、20.5%、2.0%、13.8%。结果表明该方法的分类精度高,能较好的反映作物的分布状况,可为该地区主要作物种植结构调整提供科学依据,还可为其他区域尺度作物分布信息的提取提供参考。 | 张健康 程彦培 张发旺 岳德鹏 郭晓晓 董华 王计平 唐宏才 | 2012 | 农业工程学报2012，28，2： | 63 |
| 5 | 基于MODIS数据的冬小麦种植面积快速提取与长势监测显示文摘利用MODIS-NDVI数据,以中国冬小麦主产区为例,探讨了基于遥感影像全覆盖的大尺度冬小麦种植面积遥感综合自动识别及长势监测的方法。通过分析冬小麦的种植结构、物候历特征及其生物学特性和时序NDVI曲线特征,确定了冬小麦信息提取的NDVI阈值,建立了冬小麦面积提取模型,并最终获取了2010—2011年中国农情遥感监测中冬小麦长势监测所需的空间分布数据,与多年平均统计数据比较,总体精度达到81%以上。基于提取的冬小麦面积信息空间分布数据,利用MODIS-NDVI差值模型,对冬小麦2011年的长势进行监测。结果表明,与近5年平均状况对比,2011年冬小麦在其整个生育期内长势基本与常年持平,但时空分布差异较大。 | 黄青 李丹丹 陈仲新 刘佳 王利民 | 2012 | 农业机械学报2012，43，7： | 47 |
| 6 | 冬小麦种植面积遥感提取方法研究显示文摘提取冬小麦种植面积是开展冬小麦长势监测和估产工作的重要环节,如何提高其提取精度是国内外研究的热点。针对不同空间分辨率的遥感图像,采取不同的遥感解译模型,得到更高的信息提取精度,是利用遥感方法提取冬小麦种植面积的关键。在对国内、外调研的基础上,将冬小麦种植面积遥感提取研究方法归纳为目视解译与计算机自动分类、面向像元分类、基于地块分类、遥感解译模型分类和基于纹理特征分类等5类。综述评价了主要的冬小麦种植面积遥感提取研究方法,讨论了目前冬小麦种植面积遥感提取存在的问题及未来发展方向。关注地形复杂、耕地破碎度较高及种植结构复杂地区的冬小麦种植面积提取,遥感数据、GIS和气象数据等相结合、多源多时相遥感数据相结合、地面光谱测量数据与高光谱图像数据相结合,以及验证数据的改变等,是提高冬小麦种植面积遥感提取精度的研究方向。 | 权文婷 王钊 | 2013 | 国土资源遥感2013，25，4： | 37 |
| 7 | 基于时序植被指数的县域作物遥感分类方法研究显示文摘准确地获取农作物种植面积信息是农业管理部门及时掌握农作物生产信息的基础。基于时序植被指数的作物遥感分类方法,可以充分发挥遥感技术周期短、速度快和宏观性强的特点,克服单时相遥感数据的'同物异谱'和'异物同谱'导致的混分问题。以河北省曲周县作物遥感分类为例,在研究待分类作物的最佳NDVI阈值区间的基础上,探讨了基于时序植被指数的农作物分类知识规则建立方法。分类结果显示研究区2014年各类作物的种植面积分别为:冬小麦27 776.61 hm^2、夏玉米27 776.61 hm^2、春玉米2 582.73 hm^2、棉花6 485.94 hm^2、谷子277.65 hm^2。用总体分类精度、Kappa系数和统计数据对分类精度进行了验证,总体分类精度为89.166 7%,Kappa系数为0.857 4,与统计数据的相对误差分别为冬小麦-0.80%、夏玉米-0.32%、春玉米-3.15%、棉花-2.71%、谷子4.12%。研究结果表明该方法可为县域农作物种植面积遥感调查提供技术依据。 | 张荣群 王盛安 高万林 孙玮健 王建仑 牛灵安 | 2015 | 农业机械学报2015，46，S1： | 38 |
| 8 | 基于NDVI时序数据的水稻种植面积遥感监测分析——以江苏省为例显示文摘MODIS植被指数时间序列产品能够连续反映植被的覆盖情况,是农作物遥感测量的重要数据源。本文选取江苏省为研究区,利用2008年23个时相的MODIS NDVI数据,采用S-G滤波法进行时间序列的重构,提高NDVI时间序列信息的真实性。另结合农作物物候历、种植结构、地面调查样本等辅助资料,将水稻植被指数时间序列曲线参量化为水稻物候生长期的关键值———生长周期的起始时间、生长幅度、生长长度以及生长过程的NDVI最大值。最后,利用这些关键值确定分类规则,采取决策树分类器,建立区域水稻种植面积提取模型,总体提取精度为87.5%,其表明MODIS植被指数时序数据及本文研究方法在农作物信息提取中的有效性。 | 苗翠翠 江南 彭世揆 吕恒 李扬 张瑜 王妮 李军 | 2011 | 地球信息科学学报2011，13，2： | 34 |
| 9 | 基于MODIS遥感数据提取海南橡胶信息初步研究显示文摘通过计算海南省MODIS-INDVI值,结合GPS选定橡胶种植样本训练区的多时相INDVI值变化曲线,以及橡胶树冬季集中落叶特性和蓬叶生长等的周年生长变化规律,采用监督分类方法提取非样本训练区橡胶种植信息,最终实现海南橡胶种植空间分布遥感信息的提取。通过对连片区域和零散点橡胶种植区野外验证,结果表明海南橡胶种植信息遥感监测与实况相符,估算面积误差初步统计在5%以内。 | 陈汇林 陈小敏 陈珍丽 朱乃海 陶忠良 | 2010 | 热带作物学报2010，31，7： | 29 |
| 10 | 中国1999-2009年土地覆盖动态变化的时空特点显示文摘基于SPOTNDVI时间序列研究中国近10a来(1999-2009年)土地覆盖动态变化的时空特点。首先,对BISE模型进行改进并对数据进行预处理;其次,结合光谱角分类和最小距离分类算法各自的优势构建了一个新的分类算法(SAM-MDM),并对多年NDVI数据分类和后处理,提高了分类精度,能满足土地覆盖变化趋势分析要求;再次,应用土地覆盖动态度模型和GIS叠加方法分析了全国土地覆盖的时空变化,建立了土地覆盖类型转移概率矩阵;最后,应用马尔科夫(Markov)过程建立了类型转移演化模型,对未来20a土地覆盖动态变化过程进行了预测。通过该研究探讨了中国土地覆盖近10a来在时间上的动态变化特点、空间上的变化差异、土地覆盖类型的转移概率分布和未来10~20a的时空变化趋势。 | 黎治华 高志强 高炜 施润和 刘朝顺 | 2011 | 农业工程学报2011，27，2： | 30 |
| 11 | 我国长江中下游农业区冬闲田的遥感监测分析显示文摘近20年以来,随着我国经济结构的调整和农村劳动力的转移,部分地区冬闲田的面积呈明显增长态势。为了科学、合理及高效地利用冬闲田资源,本研究以长江中下游农业区为实验区,利用长时间序列NDVI数据,结合研究区耕地空间分布和农作物在出苗期和成熟期NDVI变化特征,构建了NDVI动态阈值法的冬闲田遥感监测方法,进而对研究区2007至2008年冬闲田的空间分布和闲置时间进行了提取分析。研究发现,2007至2008年,我国长江中下游农业区冬闲田总面积为20.55万km2,占耕地总面积的45.49%。冬闲田集中分布于研究区北部和西北部的江苏、安徽、河南、湖北、湖南和江西的西北部地区,其中,湖北、湖南和江苏是冬闲田分布面积最多的省份,3省冬闲田面积占了研究区冬闲田总面积的53.41%。 | 翟孟源 徐新良 姜小三 | 2012 | 地球信息科学学报2012，14，3： | 30 |
| 12 | 农作物分布格局动态变化的遥感监测——以东北三省为例显示文摘【目的】当前对涉及到耕地内部不同作物空间分布及其变化的研究较少。本文旨在探讨大尺度作物种植面积和分布格局遥感提取方法及景观生态学中景观格局指数在作物格局动态变化分析中的应用。【方法】基于2005年和2010年作物生育期内遥感影像全覆盖的MODIS-NDVI数据,利用RS、GIS技术,通过分析东北地区主要作物(水稻、玉米、大豆)的种植结构、物候历及NDVI曲线特征,建立不同作物面积遥感提取模型,提取大尺度农作物空间分布格局信息。同时,利用景观格局指数方法分析农作物格局动态变化特征和变化规律。【结果】与多年平均统计数据比较,基于MODIS遥感数据提取的作物面积信息,2005年和2010年平均精度达到了90%以上;5年间,东北地区主要作物种植结构发生了较大变化。其中大豆平均斑块面积减少,面积年动态度为-4.47%,水稻和玉米平均斑块面积均增加,且5年的变化幅度均超过20%。【结论】成本和收益是作物面积增加或减少的主要原因;用中等分辨率的遥感数据进行大尺度作物面积提取的方法是可行的;景观生态学中格局指数可以用来分析耕地内部作物格局的动态变化规律。 | 黄青 唐华俊 吴文斌 李丹丹 刘佳 | 2013 | 中国农业科学2013，46，13： | 30 |
| 13 | 基于MODIS数据的水稻种植面积监测方法研究显示文摘以具有较典型丘陵山区特征的福州地区为示范,首先在GIS技术的支持下,通过土地利用现状图、数字高程和海拔高度来提取水稻可能种植区,然后利用2001—2005年的MODIS卫星遥感数据,计算得到水稻可能种植区内的叶面积指数LAI,并分析LAI的年际变化特征,在此基础上建立水稻种植面积估算模式。结果表明:利用MODIS数据监测丘陵山区双季稻种植面积相对误差可小于13%,双季晚稻种植面积监测的准确率优于双季早稻。 | 张春桂 林晶 吴振海 潘卫华 | 2007 | 自然资源学报2007，22，1： | 25 |
| 14 | 利用Terra/MODIS数据提取冬小麦面积及精度分析显示文摘利用遥感技术提取作物播种面积是农情监测研究中一种实用而可行的方法。以河北省藁城市为研究区域,研究利用多时相Terra/MODIS数据提取2004年冬小麦播种面积的技术方法。在分析MODIS波谱特性与冬小麦生物学特征,并考虑了有关植被指数图像对面积提取精度的影响基础上,选择将MODIS数据的Red、Blue、NIR和ESWIR波段作为基础工作波段。利用4种方法提取了2004年藁城市各乡镇的冬小麦播种面积,并利用2004年各乡镇统计数据及土地利用数据进行了精度评价。结果表明:4种方法提取的冬小麦播种面积总体上都与参考值比较吻合,总体误差和平均误差均小于5%。可见,利用Terra/MODIS数据提取冬小麦播种面积是完全可行的。研究还发现,最佳的MODIS数据是冬小麦抽穗期的Red、Blue、NIR、ESWIR波段图像和冬小麦播种期与抽穗期EVI差值图像的组合。 | 邹金秋 陈佑启 Satoshi Uchida 吴文斌 许文波 | 2007 | 农业工程学报2007，23，11： | 26 |
| 15 | 2009年江苏省冬小麦和水稻种植面积信息遥感提取及长势监测显示文摘以中国农业遥感监测系统(CHARMS)大尺度业务运行作物长势监测需求为实际驱动力,进行基于遥感影像全覆盖的大尺度农作物类型遥感综合自动识别的方法研究,通过分析2009年江苏地区冬小麦和水稻的种植结构、物候历特征及其生物学特性和时序NDVI曲线特征,确定冬小麦和水稻信息提取的NDVI阈值,建立不同作物面积提取模型,并最终获取了2009年CHARMS中江苏冬小麦和水稻长势监测所需的作物空间分布,并与多年平均统计数据比较,总体精度分别达到了78%和85%以上,基本可以满足农情业务化需要。其次,基于面积识别的结果,利用目前长势监测中应用最广泛的归一化植被指数NDVI对江苏2009年冬小麦和水稻长势进行监测,并用差值模型,与近5年长势的平均状况进行对比研究。结果表明,2009年江苏冬小麦和水稻长势均呈现'前期较好,中期变差,后期恢复'的趋势;空间分布上,淮北和苏中地区冬小麦全年长势较多年平均稍差,而水稻长势较差的地区主要分布在苏南地区。 | 黄青 吴文斌 邓辉 张莉 | 2010 | 江苏农业科学2010，38，6： | 26 |
| 16 | 基于历史时序植被指数库的多源数据作物面积自动提取方法显示文摘针对目前作物提取工作中难以综合应用多源遥感数据进行自动分类的现状,该文以新疆博乐市为试验区,使用多年MODIS数据建立各类作物历史参考时序植被指数曲线库。对TM和环境星数据共同构成的当年时序数据通过植被指数转换、曲线相似性比较,并结合区分不同作物的关键时相,在长时期种植制度变化不大的区域,自动提取作物种植面积。结果表明:该方法使用多源(环境星+TM)中高分辨率遥感数据构建的时序植被指数提取作物的总体精度可达到90%以上;与传统的监督分类方法相比,省去了人工采集训练区的步骤,实现了作物种植面积的自动提取。 | 郝鹏宇 牛铮 王力 王秀兰 王长耀 | 2012 | 农业工程学报2012，28，23： | 26 |
| 17 | 基于决策树和混合像元分解的玉米种植面积提取方法显示文摘Landsat 8影像具有较高空间分辨率和时间分辨率,长时间序列Landsat 8-NDVI曲线反映农作物的物候历、种植模式和种植结构信息,是精确提取玉米种植面积的理想数据源。基于时序Landsat 8-NDVI影像提取玉米种植面积的方法中,决策树方法快速、高效,可通过多阈值限定进行分类,但由于混合像元问题,如果阈值设置过宽,提取面积偏大;阈值设置过窄,提取面积偏小;混合像元分解通过计算端元组分丰度可以排除异质地类干扰。因此,以时序NDVI为数据源、耦合使用2种算法是精确提取作物种植面积的有效方法。本研究基于时序Landsat 8-NDVI,提取河北省保定市大田玉米的种植面积。首先,分析典型作物区的NDVI曲线特征,并构建决策树从而初步提取早播夏玉米、小麦夏玉米和春玉米的分布范围。然后,根据端元平均NDVI波谱曲线,进行3种玉米混合度分解,进而根据玉米丰度比例精确提取玉米种植面积。精度评价结果表明:利用本方法提取的玉米种植区总分类精度在98%以上,Kappa系数在0.97以上;所提取的玉米种植类型主要是夏玉米,春玉米种植主要集中在涿州市中部,这与实地调查结果一致。上述定量和定性的评价结果表明该方法可用于快速、精确提取玉米种植面积。 | 苏伟 姜方方 朱德海 展郡鸽 马鸿元 张晓东 | 2015 | 农业机械学报2015，46，9： | 23 |
| 18 | 基于MODIS-EVI及物候差异免阈值提取黄淮海平原冬小麦面积显示文摘使用植被指数阈值法提取冬小麦种植面积时,通常需要根据区域间物候差异设置不同阈值。针对这一问题,该文以黄淮海平原为研究区,使用农业气象站生育期观测数据和气象再分析资料,利用逐步进入法模拟冬小麦播种期和成熟期,使用Savitzky-Golay(S-G)滤波重构的MODIS EVI数据逐像元计算播种期至成熟期EVI的峰值频数并结合光谱突变法构建了具有普适性的冬小麦种植面积提取模型。用统计数据验证提取结果表明:在市级尺度和县级尺度上R^2分别为0.91(RMSE 60.08×10~3 hm^2)和0.80(RMSE 8.97×10~3 hm^2)。该文改进的提取模型既考虑了区域间的物候差异,又避免了阈值设置问题,具有一定的普适性,能较好地在大范围内应用于冬小麦面积快速提取,可为大范围内冬小麦监测及估产提供参考。 | 张莎 张佳华 白雲 姚凤梅 | 2018 | 农业工程学报2018，34，11： | 22 |
| 19 | 应用线性混合模型遥感监测冬小麦种植面积显示文摘中分辨率成像光谱仪(MODIS)具有多光谱、多时相以及免费接收使用的优势。该文利用冬小麦返青期间的 MODIS多光谱数据,采用传统的监督分类和阈值方法研究冬小麦种植区域的分布情况,同时针对遥感像元多为混合像元的特点,重点将线性混合像元分解技术应用于冬小麦种植面积的分解计算研究。比较不同分类方法对冬小麦种植面积估算的精度分析表明,采用线性混合分解模型,绝大部分(98.45%)的均方根误差都小于0.01,对比实际冬小麦种植面积数据,相对误差约3%,明显优于传统遥感分类方法的精度。 | 武永利 王云峰 张建新 栾青 | 2009 | 农业工程学报2009，25，2： | 19 |
| 20 | 利用MODIS-NDVI数据提取新疆棉花播种面积信息及长势监测方法研究显示文摘利用MODIS-NDVI数据,以新疆棉花为例,探讨基于遥感影像全覆盖的大尺度农作物遥感综合自动识别及长势监测的技术方法。通过分析新疆地区棉花作物的种植结构、物候历特征及其生物学特性和时序NDVI曲线特征,确定棉花信息提取的NDVI阈值,建立棉花面积提取模型,并最终获取了2009年中国农情遥感监测中新疆棉花作物长势监测所需的作物空间分布数据。与多年平均统计数据比较,总体精度达到了78%以上。基于提取的棉花面积信息空间分布数据,利用MODIS-NDVI差值模型,对新疆棉花2009年的长势进行监测。结果表明,与近5 a平均状况对比,2009年新疆棉花在其整个生育期内长势基本与常年持平,但时空分布差异较大。 | 黄青 王利民 滕飞 | 2011 | 干旱地区农业研究2011，29，2： | 19 |
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