基于HJ―1 CCD影像的冬小麦种植面积提取研究
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摘要：针对目前省域冬小麦种植面积遥感监测业务化运行中所存在的监测精度与成本之间相互制约的问题，本研究选取冬小麦主产区―
>> 基于MODIS EVI时序数据的冬小麦种植面积提取 基于环境减灾小卫星hj_1B的济南市热力空间格局演变 基于MODIS与HJ星ccd数据的融合研究 HJ―1反演的郑州市城区PM10卫星遥感监测分布 基于STM32单片机的HJ/T212通信协议的实现 基于改进的NDVI密度分割方法的冬小麦面积信息提取 关于“扬糯麦1号”小麦种植情况的分析 基于GF―1影像的玉米识别方法研究 基于MGM（1，1）模型的电力负荷预测 基于GM(1,1,μ,ν,)模型的股指预测 基于GM（1，1）模型的东营市冬枣栽植面积预测分析 基于“1+1+1”模式下党员联系学生寝室的探索与实践 基于“1+1+1”模式的网络微课程开发探索 基于VAR理论的ARMA(1,1)―GARCH(1,1)法的股指期货的风险预测 基于GM（1，1） 基于资源三号卫星影像的1∶1万DOM制作流程及精度评估研究 HJ集团目标成本管理体系研究 HJ建筑公司应收账款风险控制研究 冬小麦种植中土壤水分利用问题的研究进展 基于“1+1+1”模式的高职院校汽车专业人才培养体系的研究 常见问题解答 当前所在位置：l）下载，影像时间选择在3月下旬～4月上旬。该时期山东省的冬小麦处于返青期或拔节期，土壤背景影响较小，其余绿色植被除大蒜和山区常绿植被外均处于枯萎状态，非常适合冬小麦种植面积的提取，并且也符合政府决策的时间范围。在进行冬小麦种植区提取前，首先对遥感影像进行辐射校正，然后利用山东省1∶5万基础地理信息数据作为几何校正参照，以河流交叉点、道路交叉点等明显地物作为影像参考点，应用多项式校正模型和最近邻距离重采样模型对原始图像进行几何精校正，校正误差控制在1个像元左右。对各个时段的遥感影像进行镶嵌处理，获得山东省HJ-1 CCD影像拼图，最后利用矢量边界精确裁剪出山东省HJ-1 CCD影像图。
1.3地理背景资料
地理背景资料主要包括山东省1∶25万土地利用类型数据，由TM数据分类而得。山东省各县（市、区）行政边界1∶5万矢量数据，来自国家测绘局。
1.4野外调查数据
研究期间携带GPS赴山东省冬小麦和大蒜主要产区进行野外考察，获取了比较准确详细的样区地物特征数据和样点经纬度资料，便于了解各冬小麦和大蒜主要产区的地形地貌、冬小麦和大蒜种植情况，以用于处理遥感影像时的识别和验证。
2结果与分析
2.1冬小麦遥感监测分区
由于山东省东西范围跨度较大，气候条件差异显著，尤其是东部沿海地区与西部内陆地区，冬小麦发育期最大相差近20天，而且各地种植制度和方式也有很大不同。此外山东省山地、丘陵、平原和盆地等地貌类型多样，土壤类型丰富，遥感数据的同物异谱与异物同谱现象严重，直接影响冬小麦面积的解译精度。因此在利用基于NDVI的决策树分类方法提取冬小麦种植面积时，必须对全省进行分区，否则，达不到理想的效果。根据全省农业气候区划的结果，综合考虑作物发育期、地貌、气候条件、种植制度等要素，在原始遥感影像背景下，通过目视分析和实地调查，将全省划为6个区域，详见表2。
2.2冬小麦种植信息提取
山东省冬小麦一般在每年的10月上中旬播种，来年的6月上中旬收获。3月下旬～4月上旬，冬小麦处于返青和拔节期，作物长势较好，光谱特征较稳定，NDVI值较高，易于识别。同时，山东也是大蒜的主产地，大蒜一般于每年的9月下旬至10月上旬播种，来年的5月中下旬收获，冬、春季的生长状态与冬小麦极为相似，是冬小麦种植信息提取的重要障碍因素。此外，调查发现山区常绿植被（柏树和松树）也会影响冬小麦的提取精度。
为了排除大蒜和山区常绿植被等地物的干扰，本研究基于山东省HJ-1 CCD影像镶嵌图，利用不同地物在不同波段、不同时相与其他地物明显的差异，采用决策树分类法，通过设定决策树节点阈值，建立分层决策树判别模型，同时以山东省土地利用类型数据和野外调查数据作为辅助，进行冬小麦种植面积提取，技术流程见图1。
具体步骤为：
（1）首先将HJ-1 CCD全省镶嵌影像通过叠加山东省土地利用类型数据――林地信息，剔除研究区内的山区常绿植被，获取冬小麦可能种植区域。
（2）在利用决策树分类法进行冬小麦的提取过程中，由于需要进行归一化植被指数（NDVI）的分析，因而本研究在对HJ-1 CCD影像进行几何校正和辐射校正得到对应的反射率影像后，首先计算归一化植被指数NDVI，即
NDVI=ρ4-ρ3ρ4+ρ3
式中，ρ3和ρ4分别为CCD相机第3（红外）和第4（近红外）波段的反射率。
根据野外调查采集的典型地物样本点信息，计算研究区（以济宁和枣庄市为例）主要地物类型的NDVI值，发现，居民地、水域、盐碱地等植被指数值均在0.22以下，冬小麦、大蒜的NDVI值域范围分别为0.31～0.58和0.33～0.50，二者存在部分重叠，但是与居民地、水域和盐碱地等差异较大，因此，利用NDVI值可剔除居民地、水体和盐碱地等区域。将影像进行掩膜处理后，得出冬小麦、大蒜分布范围。通过采用上述决策树分类法，设置NDVI阈值T，分别得到各分区内的冬小麦和大蒜分布范围后，再利用ArcGIS将各分区的分类图拼接在一起，得到全省范围内的冬小麦和大蒜种植分布区域。
（3）依据山东省大蒜栽培习惯，为了增加大蒜产量，大蒜播种后需要覆膜，其出苗期内（10月中下旬）的植被指数低于正值出苗期的冬小麦植被指数，因此本研究又下载了一景10月中下旬（2013-10-22）能覆盖山东省大蒜主产区的HJ-1 CCD影像，把大蒜和冬小麦的野外采集点数据导入该影像，发现大蒜的NDVI值域范围为0.05～0.11，冬小麦的NDVI值域范围为0.17～0.26。因此，利用步骤2中获取的冬小麦和大蒜区域对2013-10-22的影像进行掩膜，获取冬小麦和大蒜种植区域，再设置NDVI阈值剔除研究区内冬小麦信息，获取该影像内的大蒜种植区域。
（4）最后将步骤3获取的大蒜区域对步骤2中获得的冬小麦和大蒜区域范围进行掩膜，剔除研究区内的大蒜信息，最终获得基于HJ-1 CCD影像提取的山东省冬小麦种植空间分布示意图，图中绿色为冬小麦（图2）。与隋学艳等利用MODIS影像提取的山东省冬小麦种植面积和分布区域相比，冬小麦的主产区尤其是鲁西北和鲁西南地区发生了很大变化，鲁西北地区随着棉花种植面积的逐年减小，冬小麦种植面积在不断扩大。而鲁西南地区随着大蒜种植面积的逐年增大，冬小麦种植面积却在不断减小。而且文献[18]中只给出了山东省冬小麦总的种植面积，未能给出每个地市的种植面积，无法开展进一步的精度分析工作。
2.3冬小麦种植区提取精度
冬小麦种植区提取的精度结果必须从位置精度和面积总量精度两个方面进行评价。位置精度评价通常是通过研究区样本像素的分类结果与参照数据的比较而实现的。在ArcGIS平台下，利用野外调查的357个冬小麦种植区GPS定位点数据与冬小麦解译结果进行空间叠加分析，如表3所示，占93.0%（332个）的定位点位于所解译的冬小麦区域里，仅7.0%（25个）未在所解译的冬小麦区域里，出现漏判的主要原因为漏判点位于冬小麦和大蒜的混种区域或冬小麦比较稀疏的区域，不具备冬小麦光谱特征或光谱特征不明显。
最后，在ArcGIS平台下，将冬小麦分类结果与山东省矢量数据进行叠加处理，得到基于HJ-1 CCD影像提取的全省及17地市冬小麦种植面积，并与统计部门提供的面积数据进行了比较。结果（表4）表明：在山东省平原地区，基于HJ-1 CCD影像提取的种植面积与统计部门提供的面积之间相差较小；而山地丘陵地区两类数据之间的差异较大。除青岛、东营、威海、日照和莱芜外，其他地市冬小麦种植面积均被高估。
基于HJ-1 CCD影像提取的面积结果和统计部门提供的数据之间有所区别，其原因可能有如下几个方面：（1）本研究中使用的山东省土地利用类型――林地数据信息是基于TM数据获得的，解译精度会对山地、丘陵地区冬小麦面积提取产生影响。（2）在实际种植冬小麦时，为了便于田间管理，会留有田间道路，但在本文中未对此信息进行剔除。（3）本研究只考虑了对冬小麦遥感提取影响最大的常绿植被和大蒜种植信息，并未考虑同期其他田间作物对冬小麦提取精度的影响。
3结论与讨论
本研究利用多时相HJ-1 CCD影像，采用决策树分类法，以山东省土地利用类型数据和野外调查数据作为辅助，通过分区解译获取了较为准确的山东省冬小麦种植面积和分布范围，得到以下主要结论：
（1）HJ-1 CCD影像分辨率高，重访时间短，可以有效解决作物种植信息遥感测量业务运行的时、空分辨率的矛盾。
（2）考虑到冬小麦发育期、地貌、气候条件、种植制度等要素对冬小麦光谱信息的影响，将全省分成6个冬小麦种植区域，提高了冬小麦面积遥感解译精度。
（3）通过分析研究区主要作物关键生育期特点，利用大蒜出苗期需要地膜覆盖的特点，选取10月下旬一景HJ-1 CCD影像参与分类，有效解决了冬小麦和大蒜发育期混淆的问题，提高了分类精度。
基于以上研究成果，以HJ-1 CCD影像为数据源，将多源信息引入决策树分层分类模型进行冬小麦种植面积遥感估算业务运行的方法是可行的；同时，将环境卫星应用于该研究对于其他国产卫星的推广应用具有很好的示范作用。
但是，本文的研究方法仍存在一些问题有待解决。经检验，误判的像元主要位于各类作物交界处。这主要是由于HJ-1 CCD影像的分辨率虽然为30 m，但仍容易形成混合像元，通过目视解译也很难区分，这也在很大程度上限制了提取精度的进一步提高。因此，下一步研究的重点是在现有的基础上融合更高分辨率的遥感影像来提高提取精度。
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