基于GF-6卫星的棉花种植面积提取研究——以山东省夏津县为例.pdf
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1、基于G F 6卫星的棉花种植面积提取研究 以山东省夏津县为例收稿日期:2 0 2 2 1 1 1 0;修订日期:2 0 2 2 1 2 2 8;编辑:王敏基金项目:山东省农业农村厅2 0 2 1年度夏津县棉花绿色高质高效创建项目,鲁农计财字2 0 2 12 6号作者简介:马春莹(1 9 7 1),女,山东夏津人,高级工程师,主要从事自然资源方面的工作;Em a i l:2 9 8 1 3 1 0 9 7 3q q.c o m 马春莹(夏津县自然资源局,山东 德州 2 5 3 2 0 0)摘要:国产高分卫星6号(简称G F 6)具有高分辨率、宽覆盖、高质量和高效成像等特点,可为农业资源遥感监测提
2、供可靠的数据支撑。本研究以G F 6卫星影像为主要数据源,综合利用遥感技术理论和方法开展对夏津县棉花种植面积的提取研究,利用同时相的哨兵2号(简称S e n t i n e l 2)影像解译结果进行对比分析。研究结果表明:基于G F 6卫星的夏津县棉花种植面积提取方案高效、准确,提取精度明显优于S e n t i n e l 2卫星,进一步证明了新增了红边波段的G F 6卫星能够显著增强作物的识别能力,其在大规模作物种植信息提取方面具有广阔的应用潜力。关键词:G F 6卫星;影像解译;棉花种植;山东省夏津县中图分类号:S 1 2 7 文献标识码:A d o i:1 0.1 2 1 2 8/j.
3、i s s n.1 6 7 2 6 9 7 9.2 0 2 3.0 8.0 0 7引文格式:马春莹.基于G F 6卫星的棉花种植面积提取研究 以山东省夏津县为例J.山东国土资源,2 0 2 3,3 9(8):4 4 4 9.MAC h u n y i n g.S t u d yo nE x t r a c t i o no fC o t t o nP l a n t i n gA r e ai nX i a j i nC o u n t yB a s e do nG F 6S a t e l-l i t e S e t t i n gX i a j i nC o u n t y i nS h
4、a n d o n gP r o v i n c ea sa nE x a m p l eJ.S h a n d o n gL a n da n dR e s o u r c e s,2 0 2 3,3 9(8):4 4 4 9.0 引言夏津是我国棉花种值大县,棉花种植面积和产量均稳居山东省前三位。近年来,随着乡村振兴战略的深入推进,夏津县高度重视棉花产业的发展,政府对棉花种植面积和空间分布的重视程度不断增强。如何准确、快速地获取大区域尺度下的棉花种植面积是掌握农作物基础信息的必要途径,同时对于落实棉花种植直补和各项惠农补贴、及时了解市场行情发挥着重要的导向作用1。早前,棉花种植面积主要通过人
5、工实地调查的方式来获取,这种方法具有劳动强度大、速度慢、成本高等不足,且统计信息受人为因素影响大,在大尺度空间分布调查时很难得到精准的种植信息2。随着遥感技术的快速发展,卫星影像在现代农业管理中得到了广泛运用,早期卫星的空间分辨率较低,混合像元的存在限制了其在农作物面积提取方面的应用3。国产高分卫星6号(以下简称G F6)是国内第一颗搭载了能有效辨别作物类型的高空间分辨率遥感卫星,其在卫星传感器中首次配置了能有效反映农作物特有光谱特性的“红边”波段,该波段是反应植物生长状况的敏感性波段,能够显著提升作物精准识别的能力,为高精度、定量化的农业生产过程和农业资源环境要素监测提供了可靠的数据支撑。本
6、文选取山东省夏津县为研究区,以G F6卫星影像为主要数据源,哨兵2号(以下简称S e n-t i n e l 2)卫星影像作为参照,采用面向对象的决策树型分类方法,并选用易康遥感影像分析软件(以下简称e C o g n i t o n)进行分类,实现了该县棉花种植面积的精准提取。1 数据源与方法1.1 研究区概况夏津县地处鲁西北平原、鲁冀两省交界处,北依44第3 9卷第8期 山 东 国 土 资 源 2 0 2 3年8月德州,南靠聊城,西临京杭大运河。夏津县属暖温带半湿润大陆性季风气候,冷热、干湿明显,四季变化明显,晚秋经常出现干旱,干旱对于喜温好光的棉花影响比其他作物小,这是夏津县种植棉花历史
7、悠久的气候原因。近年来,夏津县强化要素集聚,科学划定棉花保护区,统筹高标准农田、小农水、土地整理等项目,重点提升棉田基建,助力绿色高质高效棉花生产。1.2 数据源本研究选取G F 6卫星影像作为遥感数据源,G F 6卫星配置2m全色/8m多光谱高分辨率相机、1 6m多光谱中分辨率宽幅相机,2m全色/8m多光谱相机观测幅宽9 0k m,1 6m多光谱相机观测幅宽8 0 0k m(表1)。为了检验G F 6卫星棉花种植面积的提取精度,同时选取同时相的S e n t i n e l 2影像数据进行提取,对比两者的解译精度。采用的其他数据如耕地分布图、向量行政区域规划图、农作物种植面积调查统计年鉴等资
8、料均来自官方统计数据。利用E NV I 5.3软件对卫星影像数据进行预处理,主要包括正射校正、几何配准、影像融合、图像掩膜、辐射校正等步骤45。表1 G F 6卫星参数名称参数名称参数空间分辨率全色:优于2 m波段8多光谱:优于8 m量化值1 2 b i t光谱段范围P:0.4 50.9 0m覆盖宽度9 0k m蓝:0.4 50.5 2m信噪比全色:低端2 8 d B,高端4 7 d B绿:0.5 20.6 0m多光谱:低端2 0 d B,高端4 6 d B红:0.6 30.6 9m辐射定标精度绝对定标精度优于7%B 4:0.7 60.9 0m相对定标精度优于3%1.3 研究方法1.3.1 提
9、取方案合理的作物识别方法可以提高作物识别的精度,有利于获取到准确的棉花空间分布信息与面积6。参照棉花的光谱特征和遥感影像颜色特征,采用构建决策树模型方式进行分析提取,得到基于监督分类方法下棉花的像元结果,按照棉花掩膜规则生成棉花掩膜后,将其应用在夏津县卫星影像上,由于其他作物基本被掩膜遮蔽,棉花光谱和掩膜区域内其他地物的光谱可分性较好,再使用e C o g n i-t o n软件进行分类,排除符合掩膜规则的农田以外地物,达到精确提取棉花种植面积的目的7,具体流程见图1。1.3.2 精度评价的方法将估测面积和统计数据进行对比,分析提取精度,再采用K a p p a系数对提取方法进行精度评价,K
10、a p p a系数的计算基于混淆矩阵,K值的范围通常为11之间,一般大于08,K a p p a系数计算公式见式(1):K=P o P e1P e(1)其中:P o所有对角线元素之和除以整个矩阵元素之和得到的商值;P e每个真实样本乘以预测样本的和再除以样本个数的平方的值。图1 提取流程图2 棉花种植面积提取2.1 棉花光谱特征分析夏津县的棉花种植规律为4月份开始播种,此时的植被覆盖率较低,56月份,大多数的棉花还处于幼苗期,卫星影像呈现为淡绿色,此时地面植物的反射光谱特征基本相似,难以进行分类提取。8月初,棉花生长进入第一个花铃期,此阶段的棉花繁殖和发育最强烈,23周后棉花开始进入初开和盛花
11、期,此时的植株长势达到最高峰,卫星图像呈现出鲜绿色。通过对棉花种植结构特征、遥感影像颜色特征、光谱特征的分析,可知棉花的最佳遥感识别期54第3 9卷第8期 技 术 方 法 2 0 2 3年8月为8月中下旬,此时地物间植被指数差异较大,棉花较容易的识别出来(图2)。图2 夏津县8月份几种地物的反射波谱曲线图2.2 植被指数分析参照夏津县棉花调查整理数据,利用其中有准确经纬度、种植作物信息的地面调查点,建立研究区作物样本图斑,分别建立棉花、玉米、水体、林地的训练样本和验证样本,统计遥感数据训练样本可分离系数的变化情况。本研究选取卫星影像中R、G、B和N I R共4个1 0m分辨率的波段图像进行融合
12、,利用E NV 1 5.6和A r c G I S 1 0.7对融合后影像重新构建金字塔,然后提取相对应的每个采样点的光谱波段反射率值,结合卫星遥感指数已有算法,并利用E NV I 5.3平台的B a n dM a t h工具计算出不同土地利用类型的植被指数9。2.3 提取步骤本研 究 利 用e C o g n i t o n软 件 进 行 分 类 提 取,e C o g n i t o n是一款高分辨率遥感影像分析软件,主要通过面向对象的影像分割技术,来实现影像的分析与数据获取1 0,提取步骤如下:(1)棉花粗提。分类的基本过程中,先选定目标地物样本对象,由软件系统自动计算该类地物的属性值,
13、然后建立特征空间结构1 1。以已确定样本的特点空间结构为核心,通过统计方法分析其余未分类型的摄影对象和该区位特性空隙之间的差距,那么影像对象离哪个区位的特性空隙最近,即会被分类在该类别中。8月棉花的平均反射率均高于树类和其他作物,而水域和灌木因为其独特的地理特点导致波谱特征几乎不会有太大明显变化,其他地类的波谱曲线的形态都有较大变动1 2,由此,参照不同作物的像元可以得到棉花粗提结果。(2)棉花掩膜。按照掩膜规则生成棉花掩膜后,将其应用在卫星影像上,由于其他作物基本被掩膜遮蔽,棉花光谱和掩膜区域内其他地物的光谱可分性较好。通过分割试验得到研究区域内的影像分割参数,调整各参数权值,包括分割尺寸、
14、图形紧致度、平滑度和色彩参数权重等,得出在多种分割图层下解析不同地物最适宜的切割尺寸1 31 4。根据分割结果来调整样本点的疏密,使得遥感影像精度和分割尺度、样本集相匹配,最终使用的分割尺度参数为1 0 0、形状参数为0.3、精致度参数为0.7。使用支持向量机分类方法进行监督分类,排除符合掩膜规则的农田以外地物,达到精确识别棉花种植面积目的。(3)棉花提取。已经分离出的农作物图层中含有农田、苗木和少量的不透水地表(池塘等),首先在分割尺寸为1 0 0的影像对象层中进行粗提纯,再使用光谱特性“R a t i o r e d”和几何特性“L e n g t h/W i d t h”进行初步提纯;随
15、后再将初步提纯后的作物类别传送到分割尺寸为1 0 0的影像对象层中再次进行提纯。提取过程如图3所示。3 结果与分析综合利用遥感数据源,采用面向对象的决策树型分类方法,并基于e C o g n i t o n的棉花种植信息分类提取方案,得出夏津县棉花识别的最佳解译结果(图4、图5),结合实地验证点、作物分类样本对解译精度及棉花提取精度进行验证1 5。3.1 遥感提取面积和官方统计数据对比根据分类结果,利用E NV I中的S t a t i s t i c(统计)工具,计算得出棉花所占的像元总数,然后计算其种植面积(种植面积=像元数像元面积)1 6,最后得到基于G F 6卫星和S e n t i
16、n e l 2卫星提取的夏津县2 0 2 1年棉花种植面积分别为1 13 6 9.9 6h m2和1 11 0 9.9 6h m2。将估测结果与官方统计数据进行对比(统计结果见表2)。表2 提取面积与官方统计面积对比 单位:h m2面积G F 6卫星S e n t i n e l 2卫星官方统计面积1 1 8 5 6.6 61 1 8 5 6.6 6遥感提取面积1 1 3 6 9.9 61 1 1 0 9.9 6差值4 8 6.77 4 6.7从表2数据看出,基于G F 6卫星遥感提取的面积更加接近官方统计的面积。3.2 解译精度检验分别计算基于G F 6卫星和S e n t i n e l
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