Please wait a minute...
img

官方微信

遥感技术与应用  2017, Vol. 32 Issue (5): 913-920    DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2017.5.0913
遥感应用     
利用夏玉米端元丰度估算夏玉米种植面积的研究
李颖1,2,陈怀亮1,3,李耀辉4
(1.中国气象局 河南省农业气象保障与应用技术重点实验室,河南 郑州 450003;
2.河南省气象科学研究所,河南 郑州 450003;
3.河南省气象局,河南 郑州 450003;
4.北京超图软件股份有限公司成都分公司,四川 成都 610016)
Research on Using End-member Abundance to Estimate Summer Maize Planting Area
Li Ying1,2,Chen Huailiang1,3,Li Yaohui4
(1.CMA Henan Key Laboratory of Agrometeorological Support and Applied Technique,Zhengzhou 450003,China;
2.Henan Institute of Meteorological Sciences,Zhengzhou 450003,China;
3.Henan Meteorological Administration,Zhengzhou 450003,China;
4.High\|Tech Industrial Development Zone,Chengdu,610016,China)
 全文: PDF(2564 KB)  
摘要:
以河南省鹤壁市为研究区,以FY3/MERSI数据为主要遥感信息源,采用基于光谱匹配的自适应最佳端元组合混合像元分解方法提取夏玉米端元丰度值,构建像元中夏玉米端元丰度值和夏玉米种植面积百分比值之间多种方程形式的回归模型,综合模型建立时的相关系数、显著性水平和验证样点的均方根误差情况,选择立方模型对研究区夏玉米种植面积进行估算。经验证,遥感估算的夏玉米种植面积精度为97.1%,位置精度为82.5%。研究结果可为采用中低空间分辨率遥感数据在种植结构复杂地区准确估算大范围作物的种植面积提供科学基础。
关键词: MERSIEVI混合像元分解回归分析    
Abstract: Multispectral satellite remote sensing data of low or moderate spatial resolution are widely used in large range crop planting area extraction.For those areas with complex structure,when the low or moderate spatial resolution remote sensing data sources is used to extract the planting area of target crop,mixed pixel is the main obstacle factor to restrict the area extracting precision.Extracting it on sub\|pixel scale could overcome the restriction of low or moderate spatial resolution and develop the extraction precision.However,the extraction method of target crop planting area on sub\|pixel scale now usually directly use the end\|member abundance to instead the percentage of planting area.Therefore it may cause some errors.On the basis of previous researches,taking Hebi City,Henan Province as the study area,which located in Huang\|Huai\|Hai plain,has the largest summer maize planting area and the complex planting structure.Taking FY3/MERSI data as the main information source.Using the method of spectral matched adaptive best end\|member combination of pixel unmixing to extract the summer maize end\|member abundances.Making regression modeling in various equation forms between summer maize end\|member abundances in pixel and the percentage of planting area.Then select the optimal regression equation form to build regression model,and estimate the actual summer maize ground planting area.Summing up the correlation coefficient when the model was building,significance test and the RMS errors condition of sample point verification.Then choose the cubic model to estimate the planting area of summer maize in the study area.It is proved by remote sensing estimation that the area precision of summer maize planting area is 97.1%,the position precision is 82.5%.
Key words: MERSI    EVI    Pixel unmixing    Regression analysis
收稿日期: 2016-09-05 出版日期: 2017-11-02
:  TP 79  
基金资助: 中国气象局/河南省农业气象保障与应用技术重点实验室开放基金(AMF201608、AMF201507、AMF201708),风云三号应用示范系统项目(FY-3(02)-UDS-1.8.2)和河南省气象局气象科学技术研究项目(Z201607)资助。

作者简介: 李颖(1984-),女,河南郑州人,高级工程师,主要从事遥感技术应用研究。Email:walnutclip@163.com。
服务  
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章  
李颖
陈怀亮
李耀辉

引用本文:

李颖,陈怀亮,李耀辉. 利用夏玉米端元丰度估算夏玉米种植面积的研究[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(5): 913-920.

Li Ying,Chen Huailiang,Li Yaohui. Research on Using End-member Abundance to Estimate Summer Maize Planting Area. Remote Sensing Technology and Application, 2017, 32(5): 913-920.

链接本文:

http://www.rsta.ac.cn/CN/10.11873/j.issn.1004-0323.2017.5.0913        http://www.rsta.ac.cn/CN/Y2017/V32/I5/913

[1] 单天婵,王长林. 基于显著性增强的过火区域提取研究[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(3): 536-544.
[2] 马丽娜,李青,姜苏麟. 地基微波辐射计的亮温观测与模拟数据的一致性分析和云检测[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(1): 68-77.
[3] 王凯,赵军,朱国锋. 基于GF-1遥感数据决策树与混合像元分解模型的冬小麦种植面积早期估算[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(1): 158-167.
[4] 肖昊,王杰. 基于IDL和MATLAB混合编程的两种光谱混合分析方法比较[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(5): 858-865.
[5] 周爱明,鲍艳松,魏鸣,陆其峰. FY-3近红外与热红外资料大气柱水汽总量反演对比[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(4): 651-659.
[6] 李恒凯,欧彬,刘雨婷,邱玉宝. 基于混合像元分解的高光谱影像柑橘识别方法[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(4): 743-750.
[7] 葛美香,赵军,仲波,杨爱霞. FY-3/VIRR及MERSI与EOS/MODIS植被指数比较与差异原因分析[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(2): 262-273.
[8] 王杰,李卫朋. 基于渐进辐射传输模型的雪粒径与积雪覆盖面积反演算法[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(1): 64-70.
[9] 刘璇,张晔,滕艺丹,丁照伦. 基于双倒高斯模型的高光谱数据植被光谱诊断性特征分析及水分反演[J]. 遥感技术与应用, 2016, 31(6): 1075-1082.
[10] 封敏,李再明,邱炳文,王重洋,罗钰涵. 21世纪初中国农作物与自然植被物候时空差异[J]. 遥感技术与应用, 2016, 31(5): 1003-1012.
[11] 苏远超,孙旭,高连如,陈晓宁. 高光谱影像端元提取算法的进展分析与比较[J]. 遥感技术与应用, 2015, 30(6): 1195-1205.
[12] 张文智,许文波,范向杰,樊香所,吴传赏,范锦龙. 利用风云卫星MERSI数据反演叶面积指数的研究[J]. 遥感技术与应用, 2015, 30(5): 925-931.
[13] 周玉洁,王卷乐,郭海会. 基于谐波分析和线性光谱模型的耕地信息提取[J]. 遥感技术与应用, 2015, 30(4): 706-713.
[14] 高应波,柳钦火,李静,杨乐. 基于时序植被指数特征时相识别的多熟制耕地提取新方法[J]. 遥感技术与应用, 2015, 30(3): 431-438.
[15] 陈燕丽,莫伟华,莫建飞,黄永璘,罗永明. 不同等级石漠化区MODIS-NDVI与MODIS-EVI对比分析[J]. 遥感技术与应用, 2014, 29(6): 943-948.