论文总字数：14439字

摘 要

油菜籽作为我国的一大经济作物，研究油菜籽的种植面积和实时分布等对我国的作物经济收益估值有着重要意义。以南通市海门市为例，利用2017年四月海门市的GF-1卫星影像图，通过Arcmap软件，运用最大似然法监督分类，结合海门市二类边界矢量图提取出海门市油菜籽种植面积，最后根据样方数据进行精度评定。精度评定结果表明油菜籽的制图精度达到了81%，分类的总体精度是73%，该方法是大范围油菜籽种植面积提取可信赖的方法，可以为其他地区借鉴。

关键词：油菜籽 GF-1卫星 监督分类 精度评价

Abstract

Rapeseed as one of the main economic crops in China, the research on the rapeseed planting area and the real-time distribution of crops in China has great significance to the valuation of economic benefits. use nantong haimen for example, use 2017 April haimen GF-1 satellite image, by Arcmap software, using the maximum likelihood supervised classification, combination of haimen second kind boundary vectors extracted haimen rapeseed planting area, The result of precision evaluation shows that the mapping accuracy of rapeseed reaches 81%, and the overall accuracy of classification is 73%.This method is a reliable method for extraction of rapeseed acreage in a large area and can be used for reference in other areas

Key words: rapeseed; GF-1 satellite; Supervised classification; Precision evaluation

目录

基于GF_1卫星数据的油菜籽种植面积提取研究 2

第一章绪论 6

1.1研究背景和意义 6

1.1.1研究背景 6

1.1.2研究意义 6

1.2国内外研究现状 7

1.3研究内容 8

第二章研究区概况及数据预处理 10

2.1研究区简介 10

2.1.1研究区概况 10

2.1.2研究区遥感数据概况 10

2.1.3实地考察样方数据概况 11

2.2数据预处理 12

第三章油菜籽种植面积提取 13

3.1油菜籽的识别方法 13

3.1.1油菜籽光谱分析，周围地物光谱分析 13

3.1.2油菜籽地物解译标志 13

3.2监督分类过程 14

3.2.1监督分类原理 14

3.2.2训练样本的挑选，分类器的挑选 14

3.2.3监督分类 15

3.2.4分类后处理...... .....................................................................................16

3.3油菜籽面积提取方法....................................................................................17

第四章精度评价 19

4.1精度评定方法和流程 19

4.1.1精度评定采用方法 19

4.1.2精度评定流程 19

4.2精度评定结果分析 21

4.2.1目标地物提取的精度结果 22

4.2.2对精度结果的分析 22

第五章结论与展望 23

5.1得出主要结论 23

5.2不足与展望 23

第一章绪论

1.1研究背景和意义

1.1.1研究背景

我国从古自今就是农业大国，作物丰富，产值颇高，虽然如今随着经济的不断发展，我国的农业在经济产值中占有的比重越来越少，但农业依旧是我国的第一大产业，农业带来的收益很大程度上影响着大部分农民的经济问题和温饱问题等。伴随着我国现代化社会进程的逐步加快，我国人口基数不停增加，耕地面积逐渐减少，粮食问题已经成了我国不得不面对的一大问题。因此，高效及时准确地获取农产品的种植面积概况，进而推算粮食产量，对优化我国的农业产业结构等都有着重要的意义。

油菜籽作我国的一大经济作物。研究油菜籽的种植面积和实时分布对我国的粮食产量估值和经济收益估值等都有着重要意义。多年以来，我国对农产品的监管和估产主要通过两种方法，一种是野外抽样调差获取，另一种是通过统计部门的逐级上报。这两种方法每次调查都需要大量时间，获取的数据已经没有时效性，从而对农产品的评估失去了很大的准确性。近年来，随着高分辨的国产卫星兴起，获得的遥感图像的质量越来越佳，遥感技术有了极大的发展，在多个领域中都有着重要应用，尤其在农业领域中，由于它的空间宏观性和信息丰富性等，它能及时获取农产品的空间分布信息，这非常适合于如今我国快如变化的农业结构，通过遥感技术采集到的实时的大范围的农产品分布数据可以快速了解到农作物生产过程中的实时信息，这让大面积的农作物的估产和识别有了很大的改善，不仅减少了成本，还使得数据更加客观和准确。

国际上开展农产品种植面积提取的工作比较早，美国在2002年就开始给全球提供了MODIS的遥感数据产品，随后就有大量的研究人员开始研究通过各类遥感数据对大面积农作物种植面积进行提取。和他们相比我国农作物遥感的研究要比较靠后，但随着2013年高分一号卫星的诞生，我国的农业遥感进入了以国产数据源为主的时代，随后我国还陆续发射了高分二号到六号卫星，相信不久以后还会产生更加准确可靠的遥感数据源。

1.1.2研究意义

随着经济发展，油菜籽种植面积在我国经济作物中的占比不断增加，产生的经济收益也不断提高，研究油菜籽的种植面积具有很大的现实意义。我国的农作物遥感发展很快，不同分辨率的卫星遥感数据在农产品种植面积提取中都被应用，高、中、低分辨率三种数据都有各自的优缺点，MODIS和FY－3等作为低空间分辨率的卫星遥感数据代表，虽然很难保证解译精度，但是它们来回周期短，容易获取，实时性好; 对于TM和SPOT等中高分辨率卫星遥感数据而言，他们由于丰富的光谱信息和空间信息，能够识别不同的地物类型，在地形地貌单一的地区能够取得很理想的成果，但在地势复杂地区不适用。随着高分一号卫星的诞生，生产出了大量时空分辨率都很高的遥感影像，很多地理学者专家致力于把它们转换成具有实际意义的地理信息数据，研究利用高分一号卫星数据提取油菜籽种植面积有利于促进我国农作物遥感和国产卫星事业的发展，将卫星遥感数据转换成具有现实意义的地理信息数据，为农产品的生产决策等提供有力的科学依据。在如今农业补贴的政策下，急需获得更加精细化的农产品的种植面积分布数据。遥感技术可以监测到大范围的，面向一个行政区域的，高精度的影像数据，这为我国的农业生产提供了很好的导航信息，运用高分一号卫星数据来提取农作物种植面积，从高分一号卫星发射后就有了研究，但还是有很大的研究空间。

利用遥感技术提取油菜籽种植面积，一是减轻工作量，提高效率；二是在获取油菜籽的种植面积的同时，又得到了油菜籽具体的空间分布情况，便于监测各地油菜籽的种植情况，有效地解决问题。在当今农业补贴政策下，油菜籽种植面积的精确提取能够更好的支持专家做出各种决策。

本次研究是围绕遥感技术在南通市海门市农业上的应用，基于高分一号遥感影像数据，以提取油菜籽种植面积为主，研究通过监督分类如何在高分辨率的影像图上提取油菜籽的种植面积，并进行精度的评定和面积估算等，使得本次研究的成果具有实际应用价值。

1.2国内外研究现状

1.2.1国外研究现状
国外很早就将遥感技术应用在了农作物的分类和种植面积提取中，而且都取得了一定成果。美国是最早发展农业遥感的国家，在20世纪60年代，首次利用遥感影像来进行农作物种植面积监测的研究是普渡大学遥感农业应用实验室的一次研究，这次研究不仅实现了对玉米的遥感监测，还表明了遥感技术在农作物监测中的可行性。随后在1974年，美国运用对地观测卫星数据对自己国家的冬小麦种植面积进行提取，这次研究标志着遥感数据在农作物种植面积提取方面的开始。随后卫星遥感技术为美国的农业提供了很大的帮助，美国在1986年开发了农情监测系统，获益巨大。在2002年美国向全世界免费提供MODIS数据，自此许多专家学者开始运用此数据源来研究农作物种植面积的提取。俄罗斯、加拿大等国也相继展开了农业遥感方面研究。研究内容也从当初的农作物的识别和面积提取，扩展到了农作物的复种和种植方式管理检测。随着现代卫星遥感技术的高速发展，以高分辨率卫星影像数据作为遥感数据源在农作物面积提取中的越来越广泛。
1.2.2 国内研究现状
1970年，中国遥感地学专家陈述彭首先提出了卫星遥感的研究对地理分析和农作物的估产方面有着重要的作用。之后，通过国家各处的遥感研究所和农业研究所的共同努力，首先对我国黄淮海平原和京津冀等地区的冬小麦进行了面积提取研究，随后又开发了全国冬小麦种植面积遥感监测系统。这些工作的展开，为以后的发展农业遥感奠定了基础。这是的系统还有许多不足，不能业务化的推广。
2002年，美国公布了MODIS数据后，我国许多学者利用此数据进行了农作物面积提取等研究，但MODIS等数据由于分辨率吧不高很难保证解译精度。后来自从高分卫星系列卫星成功发射之后，高分卫星的高分辨的特点，标志着我国在农业遥感方面取得了巨大的突破。许多学者基于GF卫星数据，在农业遥感方面做了深入研究，取得了许多重大发现与突破，比如李峰^[2]等利用GF一号数据对山东省菏泽市的冬小麦进行面积提取，王军委^[4]等利用GF-1号研究聊城市冬小麦的种植面积提取，王利民^[3]等识别京津冀冬小麦。到了现在，我国研究学者们在前面学者研究的基础上负重前行，通过不懈努力，提高了遥感技术在农作物分类上的精度，也提高了农作物面积提取的效率。

1.3研究内容

本文以提取南通市海门市的油菜籽种植面积为主要目标，研究利用高分一号卫星数据高效及时地提取油菜籽种植面积的方法，使得国产高分一号卫星数据在县级农作物面积提取中能发挥价值，为有关部门提供信息支持。具体研究内容如下：

1. 油菜籽种植面积的提取方法

本次得到的数据中有海门市2017年2月和4月的遥感影像图，还有实地考察的样方数据，考虑到天气、地区等众多客观因素，不同时期的农作物光谱特性也不相同，研究两幅高分辨率影像图，分析不同时期目标地物及周围环境的光谱特征，建立主要的地物解译标志，选取合适的分类器用监督分类的方法来对选取的影像图进行分类，再进行分类后处理，包括边界清理去除孤立像元等操作，最后根据海门市二类的边界矢量图进行进一步加工，提取出正确的油菜籽种植面积。

1. 油菜籽面积的精度评定

给出的样方数据中样方图斑内很多图斑的地物类型已知，对分类完成后的影像图进行采样，在样方区域内提取若干个点，这些点有分类结果，同时又有实际的地物类型调查结果，是用来做参考数据进行精度评价很好的数据。在样方数据和分类成果图上采样来构建混淆矩阵，根据建好的混淆矩阵，来计算制图精度等精度指标。根据这些精度指标结果来评定监督分类的质量的好坏，以及评定监督分类是否适合于用来提取油菜籽种植面积。

第二章研究区概况及数据处理

2.1研究区简介

2.1.1研究区概况

本次研究区为海门市，它处在江苏省东南部，亚热带季风气候区，农业十分发达，10万公顷的占地面积中有5万多公顷是粮食用地，有1万多公顷是油料用地，油料用地中基本都是油菜籽种植地，在如今农业扶持政策下，海门市的农业用地还在不断增加。本次研究利用高分辨率遥感影像图来提取油菜籽种植面积，海门市大量的油菜籽种植面积，是最合适的城市之一。

2.1.2研究区遥感数据概况

本次得到的海门市影像图有2017年4月和2月的两张高分一号影像图，高分一号的卫星数据可以在中国国家卫星应用中心网站上直接下载，基本没有成本，由于这些特点使 GF-1卫星数据成为农作物监测和分类很好的遥感数据源被广泛应用。

海门市种植的是冬油菜，在二月时候油菜籽还没有成长，四月时处于开花期。开花期油菜花呈现金黄色，周围地物多是绿色，有较为明显的光谱差异，显然进行监督分类来提取油菜自种植面积要选用海门市四月的高分一号影像。

图1-1 2017年海门市四月的影像图

南通市海门市2017年四月的高分一号影像图如图1-1所示，是16米的多光谱彩色图，清晰完整地展示了海门市整个市的用地情况和城市布局。在海门市全彩图中可以通过目视解译出居民房屋、公路、耕地、林地等几大类用地，但是耕地等都是统一的绿色，不能区分具体的农作物用地，而且由于影像图的分辨率是16米，只能缩放到一定的比例尺，有时候一个像元就代表了一块用地，已经不能简单地通过目视解译直接得出油菜籽用地，必须对原图进行数据预处理。

2.1.3实地考察样方数据概况

用于本次研究的不仅有海门市四月的遥感影像图，还有用来进行精度评定的实地考察的样方数据和海门市二类用地的边界矢量图如图1.2所示。实地考察的样方数据是一块块被分割好的图斑数据，这些样方图斑是从海门市一片片用地中选取的小块用地，这些样方图斑分遍布了海门市全市，它的分辨率只有2米，每块图班里具体的用地类型已知，是调查人员去实地考察的结果，被分到字段QZW中，拥有公路、农村道路、居民房屋、油菜籽、冬小麦、春玉米、有水沟渠、密林、其他耕地等十几种调查结果，是用来与监督分类后的影像图构造混淆矩阵来进行精度检验的数据。

1-2-a局部样方 1-2-b样方

图1-2 样方图斑示例

海门市二类用地的矢量图是海门市全市二类用地的边界矢量图如图1-3，它通过对海门市的遥感影像图进行矢量化，裁剪出农业用地，割去了房屋、公路、河流等，它可以用来对监督分类的后遥感影像图进一步分类，通过去除那些将耕地用地与房屋、公路等错分的像元，提高监督分类的精度，从而更准确地提取出油菜籽的种植面积。

图1-3海门市二类矢量图

2.2数据预处理

2.2.1正射校正、图像增强等

正射校正:由于比例尺的变化等引起的卫星和遥感影像之间的几何误差，正射纠校正就是校正这些误差。在ENVI上利用影像自带的RPC文件就可以进行正射校正。

辐射定标：在ENVI软件中提供了多种用来进行校正的方法，利用image to image的方法校正传感器在获取遥感数据时由于各种因素造成遥感图像相对于实际地面目标发生的几何畸变，从而得到校正后的遥感影像^[4]。也可以利用高分一号传感器对应的辐射定标参数进行辐射定标。

大气校正：根据envi中大气校正功能，利用FLASH大气校正模型就可以进行大气校正，然后得出自己想要的影像图。

图像增强可以利用Arcgis软件中的影响分析窗口提供的影像分析功能，通过调整影像的对比图、亮度、透明度等，还可以通过直方图均衡化，三次卷积法线性拉伸等增强遥感影像中油菜籽的图像和周围其他地物图像间的对比^[4]，尽最大可能提取南通市海门市的油菜籽影像信息，对于反差小的和不容易辨认的地物进行图像信息增强处理，从而方便对油菜籽遥感影像进行解译^[4]。

第三章油菜籽种植面积提取

3.1油菜籽的识别方法

3.1.1油菜籽光谱分析，周围地物光谱分析

南通市海门市以平原地形为主，河流交纵其中，平原上覆盖着大量耕地，并伴着少量的灌木林和果地。耕地作物以冬小麦和油菜籽为主，其周围常伴有一些蔬菜用地和药材用地，还常常伴有一些小坑塘和湖泊，在大片耕地间还坐落着不少农村居民房屋，穿插着农村公路等。因此整幅影像图呈现绿色，但是由于天气影响，整幅影像图有一半的云层阴影，再加上即使经历过预处理的影像图中油菜籽及其周围地物都是绿色无法建立解译标志，只能通过假彩色合成。利用4,3,2的波段组合，让判断结果更加科学合理。

进行假彩色合成后整幅遥感影像图呈现深红色和浅红色，通过将实地考察的样方数据叠加后分析，在假彩色合成图中，冬小麦呈现暗红色、深红色，油菜籽是一年一季，色调呈现浅红色、粉色，部分未成熟的油菜籽为绿色，没有种植的地方呈现灰白色。由于分辨率吧是16米，影像质地略显粗糙，纹理不均匀。

3.1.2油菜籽地物解译标志

由于地物自身的光谱信息、空间信息等等存在差异，导致在遥感影像的像元值存在差异，像元的高低、亮度等都各不相同，这是区分不同遥感影像地物的基础。

人们在地表的认知中都有一些先验知识，根据这些先验知识区分不同的地物，在遥感图像上寻找先验知识里的对应关系，寻找可以判断遥感影像地物的特征，并根据这些特征得到地物的属性。这就是遥感图像解译的过程，也可以说是遥感图像的判读的过程。

油菜籽解译的根本任务就是在遥感图像上找到油菜籽影像和油菜籽实物之间的对应关系，然后根据这个关系判断出油菜籽，最后用各种要素如轮廓线、符号、颜色等来表示油菜籽的属性。地物解译的要素有很多，包括大小、颜色、形状、纹理、所处位置周围关系等。

在数据预处理等准备后，根据数据源情况和解译目标等信息确立了油菜籽的解译标志，编写成如表3-1

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