阮佳平

隨著國家經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，人民的生活水平和質(zhì)量得到明顯的改善和提升。我國農(nóng)村的農(nóng)作物種植面積在不斷的擴(kuò)大，這也決定著農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量，目前，為了給國家提供可靠的農(nóng)業(yè)政策信息和糧食宏觀決策信息，相關(guān)部門對農(nóng)作物的種植面積進(jìn)行調(diào)查和分析。現(xiàn)如今，在農(nóng)作物的種植面積中使用了遙感估算技術(shù)，遙感估算技術(shù)具有宏觀的分析能力，對農(nóng)作物的種植面積起到了積極的促進(jìn)作用。本文將對農(nóng)作物種植面積遙感估算的影響因素進(jìn)行研究和分析。

農(nóng)作物種植面積的遙感估算技術(shù)是在電子科學(xué)技術(shù)的背景下逐漸發(fā)展起來的，如今已形成了各類參數(shù)及非參數(shù)化的分類算法，科學(xué)家們正利用遙感估算技術(shù)去獲得更多的遙感數(shù)據(jù)信息。傳統(tǒng)的農(nóng)作物種植面積要靠人工進(jìn)行進(jìn)行估算及測量，而隨著時間的發(fā)展和科學(xué)技術(shù)水平的不斷提高，農(nóng)作物種植面積可以通過遙感進(jìn)行估算，這對農(nóng)作物種植技術(shù)和數(shù)量帶來積極的促進(jìn)作用，并能夠提升工作效率，從而達(dá)到一舉兩得的目的。

1 農(nóng)作物種植面積遙感估算技術(shù)的研究方法

1.1 利用遙感估算技術(shù)進(jìn)行農(nóng)作物種植面積的工作流程。利用RapidEye數(shù)據(jù)分類對農(nóng)作物種植基地進(jìn)行提取，作為實(shí)驗(yàn)室的研究數(shù)據(jù)信息，以農(nóng)作物種植面積的提取結(jié)果為依據(jù)，計算出每個樣區(qū)農(nóng)作物的種植數(shù)量及指標(biāo)，再根據(jù)農(nóng)作物的面積進(jìn)行估算，并分析出主要影響農(nóng)作物種植的因素，從而分析出農(nóng)作物會隨著不同的分辨率對農(nóng)作物的種植面積進(jìn)行分析。根據(jù)相關(guān)人員對農(nóng)作物種植面積的調(diào)查和研究得知，能夠給農(nóng)作物種植面積的遙感估算技術(shù)造成誤差的四方面因素分別是：種植的成數(shù)、種植破碎度、地塊形狀的指數(shù)以及空間分辨率等。

1.2 對農(nóng)作物種植地塊進(jìn)行提取。根據(jù)RapildEye影像中所提取出的種植區(qū)域，并通過實(shí)地調(diào)查法，分析出農(nóng)作物種植數(shù)據(jù)，并采用支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及最大似然分類三種方法了解到農(nóng)作物種植地塊的數(shù)據(jù)信息，從而估算出種植面積的大概數(shù)值。根據(jù)野外實(shí)測所得知的樣本信息的分類結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證，最高的分類結(jié)果是支持向量機(jī)所探測出的結(jié)果，準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)信息將對農(nóng)作物種植面積的后續(xù)研究和分析奠定了堅實(shí)的基礎(chǔ)。

1.3 遙感估算的影響因素。通過農(nóng)作物種植面積的數(shù)據(jù)信息可以得知，農(nóng)作物的類型與地面調(diào)查的實(shí)地農(nóng)作物信息是有所不同的，因此要對兩者的分布類型進(jìn)行統(tǒng)計和分析，并發(fā)現(xiàn)農(nóng)作物的面積以及集聚程度、地塊的形狀指數(shù)等，這些因素對農(nóng)作物種植面積的遙感估算的精準(zhǔn)度有著一定的積極影響。例如：可以通過將20km乘以25km的農(nóng)作物種植實(shí)驗(yàn)基地分成500個面積為1km乘以1km的種植區(qū)域，并計算出每一個樣區(qū)的分辨率，以及每個樣區(qū)農(nóng)作物面積、聚集程度以及地塊的形狀指數(shù)等。

1.4 獲取多分辨率的影像序列。通過尺度的拓展法對RapidEye影像所提取的農(nóng)作物種植面積所分布的數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣，并獲得不同的分辨影像序列。在進(jìn)行估算中，通常采用的尺度拓展法包括中心像元法、最近鄰法以及雙線性內(nèi)插法等。這些方法是在遙感估算技術(shù)的不斷發(fā)展中而被應(yīng)用的。其中，雙線內(nèi)插法以及最近鄰法是農(nóng)作物種植面積估算中常用的方法，不僅過程相對簡單，同時還能提高工作效率，但是在這三種方法的運(yùn)用過程中，尺度因子不易超過5，并且不適合將影像從高分辨率轉(zhuǎn)換成低分辨率，這樣才能保證這三種方法發(fā)揮其作用和意義。

2 農(nóng)作物種植面積遙感估算的結(jié)果分析

2.1 種植破碎度的影響。種植破碎度也是我們常說的集聚程度，由于我國地大物博，自然環(huán)境和農(nóng)作物的種植都有比較繁雜，因此在農(nóng)作物種植中通常會出現(xiàn)“插花”種植的現(xiàn)象。根據(jù)相關(guān)工作人員的大量統(tǒng)計數(shù)據(jù)信息可以分析，種植破碎度與農(nóng)作物種植面積的估算精度成反比例增長的趨勢。也就是說，農(nóng)作物的種植破碎度較低，則種植面積的估算精度具有聚集且高精確度的特點(diǎn)，隨著種植破碎精度的增高，種植面積的估算精度不夠穩(wěn)定，波動幅度較大，當(dāng)種植破破碎度超過0.7時，面積的估算精度也就難以保證。

2.2 種植成數(shù)的影響。在計算不同分辨率的情況下，農(nóng)作物的種植面積會隨著種植成數(shù)的增高，而種植面積的精確度也隨之增高，兩者呈現(xiàn)出正比例的發(fā)展趨勢，這與種植破碎度與種植面積的精確度正好相反。在較高的種植成數(shù)水平中，面積估算精度相對比較聚集，而隨著種植成數(shù)的降低，面積估算精度也越來越分散。要進(jìn)一步考察影像空間的分辨率與農(nóng)作物種植成數(shù)與面積估算精確度之間的關(guān)系，這需要統(tǒng)計不同空間的分辨率下以及不同種植成數(shù)水品和平均標(biāo)準(zhǔn)差的變化趨勢等。

綜上所述，本文從兩個方面全面論述了農(nóng)作物種植面積遙感估算的影響因素，并對其進(jìn)行系統(tǒng)分析。隨著我國的農(nóng)作物種植面積越來越大，不僅要在遙感估算等技術(shù)領(lǐng)域上進(jìn)行加強(qiáng)，創(chuàng)新科學(xué)技術(shù)，同時還要考慮能夠制約農(nóng)作物種植面積的各種因素，并通過多元回歸統(tǒng)計等技術(shù)去提高農(nóng)作物種植面積的估算精度，從而使農(nóng)作物種植面積實(shí)現(xiàn)良好的估算。

（作者單位：314000浙江省嘉興市秀洲區(qū)農(nóng)經(jīng)局）