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        遙感影像在大比例尺農(nóng)作物種植現(xiàn)狀調查中的精細研究

        2021-09-03 11:05:49修曉龍
        安徽農(nóng)業(yè)科學 2021年14期
        關鍵詞:農(nóng)業(yè)種植

        摘要 隨著國家不斷出臺惠農(nóng)、利農(nóng)政策,近些年農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟不斷在鄉(xiāng)村提升,而農(nóng)業(yè)種植結構在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)中起著關鍵的作用。利用遙感面向對象分類技術解譯農(nóng)業(yè)種植現(xiàn)狀信息,結合實地調查應用研究,總結了應用該方法進行農(nóng)業(yè)種植現(xiàn)狀調查的技術方法及其優(yōu)缺點,具有一定的應用價值。

        關鍵詞 農(nóng)業(yè)種植;遙感解譯;面向對象分類

        中圖分類號 S 127 ?文獻標識碼 A

        文章編號 0517-6611(2021)14-0235-04

        Abstract With the promoting of peasants benefit policy, agricultural economy has enhanced in the country in recent years, and the crop planting structure plays a key role in the agricultural industry. Using objectoriented classification technology and combining with field survey, we summarized the agricultural planting status investigation technology method and its advantages and disadvantages, which showed certain application value.

        Key words Agricultural planting; Remote sensing interpretation; Objectoriented classification

        基金項目 中國地質調查局項目“全國礦山環(huán)境恢復治理狀況遙感地質調查與監(jiān)測”(DD20190705);福建省地礦局項目“福建省農(nóng)業(yè)地質(富硒土地)遙感綜合調查”(20121301)。

        作者簡介 修曉龍(1977—),男,福建武平人,高級工程師,工程碩士,從事攝影測量與遙感、自然資源調查與監(jiān)測、地質環(huán)境調查與監(jiān)測、遙感技術綜合應用等工作。

        收稿日期 2020-11-26;修回日期 2020-12-25

        科學認識和正確確定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)內(nèi)部結構,是保證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)健康發(fā)展的重要問題,合理的農(nóng)業(yè)結構有利于農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的各因素之間保持相對的協(xié)調和穩(wěn)定,而認識和確認農(nóng)業(yè)結構的關鍵是對農(nóng)業(yè)種植現(xiàn)狀進行調查,逐級統(tǒng)計和實地調查是獲取研究區(qū)農(nóng)作物結構普遍采用的傳統(tǒng)方式,統(tǒng)計數(shù)據(jù)系統(tǒng)全面但偏差較大,實地調查數(shù)據(jù)詳細可信但費時費力[1]。在國內(nèi)早在1979年陳述彭等[2]就開始倡導利用遙感技術對農(nóng)作物進行估產(chǎn)。許多學者也利用3S技術[3],對農(nóng)業(yè)種植現(xiàn)狀開展了相關的研究。郭曉曉[4]運用3S技術手段獲取黑龍港地區(qū)主要作物種植結構現(xiàn)狀,研究了種植結構優(yōu)化模型。對于田間地塊這樣較小尺度農(nóng)作物種植結構監(jiān)測,主要采用高空間分辨率的衛(wèi)星影像(如SPOT5,QUICKBIRD等)或航片[5-7]。隨著科技技術的不斷更新發(fā)展,中國科學院遙感所吳炳方等[8]提出了以“中國農(nóng)情遙感速報系統(tǒng)”為基礎,面向全國的種植結構快速調查方法。鑒于此,筆者以福建省三元區(qū)中村鄉(xiāng)為研究區(qū),以遙感技術結合其他相關資源及實地調查,確認該研究區(qū)的農(nóng)業(yè)種植現(xiàn)狀情況,編制農(nóng)業(yè)種植現(xiàn)狀圖,為研究區(qū)內(nèi)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結構調查提供了客觀的基礎數(shù)據(jù)。

        1 研究區(qū)概況

        研究區(qū)位于福建省三明市三元區(qū)中村鄉(xiāng)(117.610°~117.691°E,26.162°~26.222°N)。全區(qū)地勢自西北向東傾斜,位于武夷山脈與戴云山脈之間的匯水區(qū),沙溪河谷梅列盆地為市區(qū),海拔最高1 500 m以上。研究區(qū)建有標準農(nóng)田、煙田、優(yōu)質稻、無公害蔬菜、優(yōu)質水果基地。“金三元”水鄉(xiāng)漁村項目成為省級休閑漁業(yè)示范基地項目,三元油桃標準化示范區(qū)列為省級示范區(qū)。

        2 技術路線與研究方法

        2.1 技術路線

        農(nóng)業(yè)種植現(xiàn)狀調查主要以遙感解譯與實地查證相結合,開展遙感調查工作。根據(jù)調查結果,在綜合研究的基礎上,形成1∶1萬農(nóng)業(yè)種植現(xiàn)狀圖,為制定農(nóng)產(chǎn)品適宜種植區(qū)劃和土地資源開發(fā)利用及農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結構調整提供科學依據(jù),具體流程如圖1所示[9]。

        2.2 研究方法

        2.2.1 資料收集。根據(jù)實際調查比例尺需要,農(nóng)業(yè)種植現(xiàn)狀遙感調查主要采用分辨率不低于1 m的遙感影像數(shù)據(jù)。該研究區(qū)收集了2011、2001、2004年多期遙感影像(表1)及土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)。

        2.2.2 遙感影像處理。對研究區(qū)收集的遙感影像采用統(tǒng)一的數(shù)學基礎,并基于ERDAS軟件平臺對其進行正射糾正、調色、鑲嵌等數(shù)字圖像處理,再按工作區(qū)范圍對其進行影像裁切。

        2.2.3 遙感信息提取。為了快速、準確地在遙感影像上對農(nóng)作物種植信息進行提取,運用高分辨率遙感數(shù)據(jù)在1∶5萬土地利用數(shù)據(jù)庫分類出耕地和園地等地塊的基礎上,采取基于面向對象分類方法與人機交互解譯相結合的方式對研究區(qū)內(nèi)的農(nóng)作物種植現(xiàn)狀進行遙感解譯,并通過野外驗證農(nóng)業(yè)種植現(xiàn)狀進行解譯成果的修正。

        面向對象的分類方法技術流程為:首先對研究區(qū)參加分類的影像進行分割;然后對分割后獲得的影像對象進行特征提取;根據(jù)提取出來的特征值,對照解譯標志(表2)建立分類規(guī)則;采用面向對象的方法對分類知識進行有效的組織,最后選擇分類器或者專家規(guī)則進行分類[10],如圖2如示。將得到的結果再進行人工判讀修改調整錯誤圖斑邊界,得到解譯成果。

        2.2.4 野外驗證。

        由于多源遙感影像可解譯能力及地物特征多樣等特點,仍需要大量的野外實地調查來修正解譯成果。野外調查依據(jù)農(nóng)作物種植特點,采用GPS野外調查法,對有疑似的圖斑進行100%驗證,其他圖斑抽查驗證,但保證所調查圖斑涵蓋所有種植類型。具體野外調查如圖3如示。

        2.2.5 圖件編制。對調查后的成果數(shù)據(jù)進行整理,再在MAPGIS軟件平臺進行農(nóng)業(yè)種植現(xiàn)狀圖的編制,圖件按《第二次全國土地調查培訓教材》[11]要求編制。由于農(nóng)業(yè)種植現(xiàn)狀還未有國家標準的符號庫,在編圖前需要先建立農(nóng)業(yè)種植現(xiàn)狀符號庫,如表3如示。

        3 綜合分析

        經(jīng)調查后統(tǒng)計分析,研究區(qū)農(nóng)作物種植總面積達736.29 hm2,約占全區(qū)土地總面積的14%。主要種植的農(nóng)作物有水稻、桃、茶葉、蔬菜、毛竹苗圃、西瓜、紅堤、芋頭、花生、玉米等,以水稻和桃為主,種植面積達641hm2,約占該區(qū)農(nóng)作物種植總面積的87%(水稻35.38%、桃51.62%),該區(qū)農(nóng)作物種植情況如表4所示。

        4 結論

        (1)該調查以先進的計算機技術、遙感技術為研究手段,充分發(fā)揮遙感信息量大、周期短、不受地形和交通條件的限制等優(yōu)勢,在實際生產(chǎn)應用中極大地降低了外業(yè)工作強度,提高了工作效率[12]。

        (2)由于農(nóng)作物種植現(xiàn)狀解譯比較細,而某些地塊上農(nóng)作物在影像的光譜信息極為相似或存在同譜異物、同物異譜的情況,單一的根據(jù)影像特征很難解譯出所種植的農(nóng)作物類型,因此必須收集大量的農(nóng)業(yè)、地質等相關的資料來加以輔助解譯,加強野外驗證來提高調查精度。

        (3)農(nóng)作物種植現(xiàn)狀遙感解譯與時相、季節(jié)有極大的關系,對于某些地塊不同季節(jié)種植的農(nóng)作物有所不同,調查時必須先確定調查時點,且采用的遙感影像的時相與調查時點不一致時,解譯成果會出現(xiàn)一些誤差。

        (4)在編制農(nóng)業(yè)種植現(xiàn)狀圖時,由于農(nóng)業(yè)種植現(xiàn)狀沒有規(guī)范的符號庫,需要先創(chuàng)建農(nóng)業(yè)種植現(xiàn)狀符號庫來對其進行符號化表達。

        參考文獻

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        [4] 郭曉曉.3S技術支持的黑龍港地區(qū)主要作物種植結構優(yōu)化[D].北京:北京林業(yè)大學,2011.

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