近日,《環(huán)境遙感》在線發(fā)表了中外科學家合作提出的一種協(xié)同遙感數(shù)據(jù)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)的農(nóng)作物空間分布制圖新方法。該項研究由中國農(nóng)業(yè)*農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所智慧農(nóng)業(yè)創(chuàng)新團隊與華中師范大學、美國波士頓大學、美國肯特州立大學和糧食政策研究所等聯(lián)合完成。農(nóng)作物空間分布圖是科學掌握區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)狀況、優(yōu)化農(nóng)業(yè)資源配置利用、調(diào)整農(nóng)作物種植結構的重要基礎。
環(huán)境遙感是利用各種遙感技術,對自然與社會環(huán)境的動態(tài)變化進行監(jiān)測或作出評價與預報的統(tǒng)稱。由于人口的增長與資源的開發(fā)、利用,自然與社會環(huán)境隨時都在發(fā)生變化,利用遙感多時相、周期短的特點,可以迅速為環(huán)境監(jiān)測、評價和預報提供可靠依據(jù)。
環(huán)境遙感通過攝影和掃描兩種方法獲得環(huán)境污染的遙感圖像。遙感技術在環(huán)境領域的應用,目前主要體現(xiàn)在大面積的宏觀環(huán)境質(zhì)量和生態(tài)監(jiān)測方面,在大氣環(huán)境質(zhì)量、水體環(huán)境質(zhì)量和植被生態(tài)監(jiān)測等方面中都有比較廣泛的應用。
中低空間分辨率遙感數(shù)據(jù)(如中分辨率成像光譜儀MODIS)是區(qū)域農(nóng)作物空間分布制圖或種植結構監(jiān)測中廣泛使用的數(shù)據(jù)源,其具有觀測幅寬大、譜段多和時頻高等特點,可以較好刻畫復雜種植結構下農(nóng)作物的生長發(fā)育物候特征。然而,其較粗的空間分辨率常帶來混合像元的問題,分類中訓練樣本、大氣干擾、影像預處理、機器學習算法等也有很多不確定性,這些都顯著限制了農(nóng)作物空間分布制圖精度。
“農(nóng)作物統(tǒng)計數(shù)據(jù)也常在農(nóng)作物空間分布制圖中得到應用,雖難以刻畫農(nóng)作物詳細的空間分布信息,但在作物類型和數(shù)量特征描述,以及時間連續(xù)性表達等方面具有獨特優(yōu)勢。”吳文斌說,已有研究多是將統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為外部參考數(shù)據(jù),應用于遙感制圖結果驗證和精度評價。統(tǒng)計數(shù)據(jù)沒有參與到遙感制圖的關鍵環(huán)節(jié)中,并沒有實現(xiàn)遙感數(shù)據(jù)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)的真正協(xié)同。
針對這一問題,研究團隊從充分挖掘中低分辨率遙感影像和農(nóng)業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的優(yōu)勢出發(fā),聯(lián)合提出了協(xié)同這兩類數(shù)據(jù)的農(nóng)作物亞像素制圖新方法。
首先,該方法基于隨機森林回歸模型提出了“向后特征剔除法”,自動篩選出作物識別的光譜-時相特征組合,提高作物豐度遙感估算精度。其次,引入作物面積統(tǒng)計數(shù)據(jù),計算遙感分類結果與統(tǒng)計數(shù)據(jù)的面積差,提出了面積差空間迭代分配新方法(IAGSA),進行面積差空間像元合理分配,實現(xiàn)遙感分類的作物豐度結果精化。
該方法充分挖掘了遙感數(shù)據(jù)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)協(xié)同利用的優(yōu)勢,一方面提升了中低分辨率遙感數(shù)據(jù)作物空間分布制圖的精度,可為我國大區(qū)域“作物一張圖”研制提供新支撐;另一方面豐富和發(fā)展了遙感數(shù)據(jù)源和非遙感數(shù)據(jù)源融合的技術方法,可為多源數(shù)據(jù)的協(xié)同融合提供新參考。
綜觀遙感技術在環(huán)境領域的應用,一方面環(huán)境問題為遙感技術的應用提供了舞臺,另一方面環(huán)境問題的研究也促進了遙感技術的進一步發(fā)展。這兩個方面相互促進,使作為環(huán)境科學和遙感科學的交叉學科的環(huán)境遙感成為研究熱點之一。目前,環(huán)境遙感已經(jīng)成為性、區(qū)域(流域)性乃至城市層次的生態(tài)環(huán)境問題研究的重要手段,為生態(tài)環(huán)境規(guī)劃和環(huán)境系統(tǒng)研究提供了強有力的工具。
資料來源:中國科學報、百科
原標題:遙感+統(tǒng)計數(shù)據(jù) 農(nóng)作物空間分布制圖新方法
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