1、TCS 65.020 CCS B 22 003210 扬 . EHHJ 市山巳TL,方标准D83210/T 1074-2020 水稻长势遥感监测技术规程Technical rule for monitoring rice growth with remote sensing data 2020 -12 -29发布2020 -12 -29实施扬州市市场监督管理局发布DB3210/T 1074-2020 目IJ1=1 本文件按照GB/T1. 1-2020 标准化I作导则第1部分:标准化文件的结构和起草规则的规定起草。本文件由扬州市耕地质量保护站提山。本文什由扬州市农业农村用归口。本文11起草单位:
2、扬州市耕地质量保护站、扬州大学、江苏省耕地质量与农业环境保护站、江苏诺丽慧;农;农业科技有限公司O本文件主要起草人:李文同、谭吕伟、毛伟、仇美华、陈明、徐迅燕、曾洪玉、刘宁庆、刘燕、徐桂红、陈利萍、张永诗。I 水稻长势遥感监测技术规程1 范围本文件规定了基于哨兵2遥感影像的水稻长势监测方法。本文件适用于扬州市水稻种植K。2 规范性引用文件OB3210/T 1074-2020 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中,注日期的引用文刊,仅该日期对同的版本适用于本文什:不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文刊OGB/T 15968 遥感影像平面图制
3、作规范GB/T 17694地理信息术语GB/T 17798 地理空间数据交换格式GB/T 18316 数字测绘成果质量检查与验收DB32/T 2430-2013大田小友长势遥感监测操作规范3 术语和定义下列术语和定义适用于本文件O3. 1 水稻长势RiceGrowt h 水稻生长状况。3.2 哨兵-2Sentinel-2 高分辨率多光谱成像刊屋。3.3 辐射定标RadiometricCal ibration 将传感器记录的无量纲的灰度值转换成具有实际物理意义的波段反射率。3.4 1日-化植被指数Normal ized Oifference Vegetation Index (NOVI) 近红外
4、波段反射率与红光波段反射率之差与之和的比值。计算公式为:3.5 式中:RN1R一近红外波段反射率;Rf,一红光波段反射率;Rw -R, NDVl = -N川阳川RN1R + RRbD 监测精度MonitoringAccuracy DB3210/T 1074-2020 评价监测结果的准确性和可靠性,以均方根误差RMSE(Root Mean Square Error)为评价参数。4 遥感数据源4. 1 影像选择选择多时相的哨兵2影像。水稻火田生长前期(分要期)、中期(拔节至孕穗)和后期(抽德至灌浆期)获取Sentinel-2影像。4. 2 影像质量监测区无云覆盖。影像不存在条带、斑点噪声等。纸质图
5、表面、平整度、符号、线条、国廊点及公里网完整。电子图参照GB!T17694、GB!T17798和GB/T18316执行。外业调奇数据定位误差不超过10m。4. 3 数据格式数据格式见表1。表1数据格式类别数据格式;j(稻种植分布国* .tif 长势空间分布隆|* .tif 行政边界欠量数据*.shp 5 辐射定标利用绝对定标系数将灰度值(digita1number, DN)图像转换为表观反射率图像,计算公式为:式中:p一大气顶层反射率;DN一图像灰度直;bias一偏移量;二gain串DN+bias gain一绝对定标系数增益,bias和gain统称绝对定标系数。6 监测流程2 DB3210/T
6、 1074-2020 6. 1 数据获取长势参数由外业采样点实训获取(参照DB32!T2430-2013执行),包括nl面积指数(采用LAI-2000仪测定)和SPAD(采用SPAD-502nl伞绿京计测定);遥感光谱指数是从哨兵-2影像提取的NDVI。6. 2 长势遥感监测模型构建利用统计分析系统,分析长势参数与对应的遥感光谱指数的相关性,依据相关系数绝对值或拟合度最大未确定敏感遥感光谱指数,以敏感遥感光谱指数为自变量、长势参数为冈变量,构建长势遥感监测模刑。6. 3 长势遥感监测依据己构建的长势遥感监测模刑,输入由哨兵2遥感影像生成的NDVI数据,再通过掩膜叠加水稻种植分布图去掉非种植K域后,得到长势参数的空间分布图,最后叠加行政边界欠量数据制作出水稻长势空间分布图O7 监测结果7. 1 监测结果形式以文字、专题图及统计表格等形式表示水稻长势监测结果。文字包括时间、范围、刊居传感器、监测等级等信息。专题国包括国名、国例、比例尺、水稻分布信息以及行政区域地理信息。统计表格包括统计区地名、统计数日等信息。7. 2 长势空间分布图带有公里格网、坐标、比例尺等地回信息,国原内容按GB!T15968执行,形成监测区水稻长势空间分布图。3