高─中─低精度遥感的大区域高精度耕地面积估测分析
基于遥感技术的土地退化监测与评估
基于遥感技术的土地退化监测与评估概述：随着全球人口的持续增长和人类对土地资源的不断开发利用，土地退化成为一个全球性的问题。
土地退化对环境、生态和人类社会经济造成了严重的影响。
在这样的背景下，基于遥感技术的土地退化监测与评估成为了一种快速、经济、准确的手段。
一、遥感技术在土地退化监测与评估中的应用通过卫星或飞机获取的遥感数据，能够提供大量的土地信息，如土地覆盖类型、土壤水分、植被指数等。
这些信息可以揭示土地的退化程度，同时也为问题的解决提供了依据。
二、土地退化类型及其遥感指标土地退化包括水土流失、盐渍化、草地退化、沙漠化等多种类型。
这些退化类型在遥感图像上有不同的表现，通过提取相应的遥感指标可以准确评估土地的退化程度。
三、遥感监测软件与算法的发展当前，许多土地退化监测软件和算法得到了广泛应用。
如ENVI、ERDAS、ArcGIS等软件结合多种遥感算法，能够实现自动化土地退化监测。
这些软件的不断更新和提升，为土地管理和保护提供了支持。
四、遥感技术在土地退化评估中的挑战尽管遥感技术在土地退化监测与评估中具有很大优势，但仍然面临一些挑战。
例如，遥感数据的分辨率有限，难以捕捉到细小尺度的土地退化现象。
此外，遥感数据的获取和处理成本较高，对技术设备和人员要求也较高。
五、土地退化监测与评估的案例分析以中国的土地退化监测与评估为例，通过遥感技术及其相关算法，可以获取土地利用变化、水土流失、植被变化等关键信息，并提供科学决策及资源管理的支持。
六、基于遥感技术的土地退化监测与评估的重要性基于遥感技术的土地退化监测与评估对于土地保护和可持续发展具有重要意义。
全面了解土地退化的情况有助于制定相应的保护政策和措施，并为农业生产和生态环境治理提供科学依据。
结语：基于遥感技术的土地退化监测与评估在全球范围内被广泛应用。
通过遥感数据的分析与处理，可以实现高效准确的土地退化监测，并为相关行业及决策者提供可靠的数据支持。
未来，随着遥感技术的不断发展和创新，土地退化监测与评估将变得更加精准和全面，为土地保护与可持续发展做出更大贡献。
郭平--土地分类精度评价
采用Landsat7北京市影像数据，裁剪后RGB（432）波段组合的研究区影 像
（2）训练样本的选取
选好训练样本后， 进行分离度检查，根据 分离性值的大小，从小 到大列出感兴趣区组合， 这两个参数的值为0~2.0 之间，大于1.9说明样本 之间可分离性好，属于 合格样本，小于1.8，需 要重新选择样本，小于1， 考虑将两类样本合并成 一类样本。
1. 遥感影像分类
遥感图像通过亮度值或像元值的高低差异及空间变 化来表示不同地物的差异，这是区分不同图像地物的物 理基础。遥感图像分类通过计算机手段，利用某种算法 进行分类，获取遥感图像中与实际地物的对应信息，从 而实现遥感图像的分类，一般分类方法有监督分类与非 监督分类[1]。
1.1 监督分类
监督分类，又称训练分类法，用被确认类别的样本像元去识 别其他未知类别像元的过程。它就是在分类之前通过目视判读和 野外调查，对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先 验知识，对每一种类别选取一定数量的训练样本，计算机计算每 种训练样区的统计或其他信息，同时用这些种子类别对判决函数 进行训练，使其符合于对各种子类别分类的要求，随后用训练好 的判决函数去对其他待分数据进行分类。使每个像元和训练样本 作比较，按不同的规则将其划分到和其最相似的样本类，以此完 成对整个图像的分类。
（2）本次研究中的验证
常用的精度评价的方法有两种：一是混淆矩阵；二是ROC曲线。其 中，比较常用的为混淆矩阵，ROC曲线可以用图形的方式表达分类精 度，比较形象。
真实参考源可以使用两种方式：一是ห้องสมุดไป่ตู้准的分类图；二是选择的 感兴趣区（验证样本区）。
真实的感兴趣区验证样本的选择可以是在高分辨率影像上选择， 也可以是野外实地调查获取，原则是获取的类别参考源的真实性。由 于没有更高分辨率的数据源，本例中就把原分类的TM影像当作是高分 辨率影像，在上面进行目视解译得到真实参考源，并采用混淆矩阵的 地表真实感兴趣区进行精度验证。
基于遥感技术的土地资源调查与评价研究
基于遥感技术的土地资源调查与评价研究近年来，随着土地资源的日益稀缺和环境问题的加剧，如何高效地进行土地资源调查与评价已经成为一个亟待解决的问题。
在这方面，遥感技术的应用正不断得到重视，并展现出巨大的潜力。
本文将探讨基于遥感技术的土地资源调查与评价的研究进展，并分析其优势和挑战。
一、遥感技术在土地资源调查中的应用基于遥感技术进行土地资源调查，有助于获取大范围、高分辨率的地表信息。
传统的土地调查往往需要耗费大量时间和人力，而遥感技术能够通过卫星、航空等手段获取系统的、精确的数据，从而减少了人力成本和时间成本。
通过遥感技术，可以获取土地的空间分布、类型以及土壤质量等重要信息。
例如，通过卫星图像可以获得土地利用类型的变化、植被的分布情况等。
这些数据可以为土地资源管理和利用提供可靠的依据。
二、遥感技术在土地资源评价中的应用除了用于土地资源的调查，遥感技术还能够为土地资源的评价提供帮助。
通过分析卫星图像，可以对土地资源进行定量评估，如土地的质量、可利用性等。
同时，遥感技术还能够探测土壤的水分含量、养分含量等指标，进一步为土地资源的评估提供数据支持。
在土地资源评价中，遥感技术还可以辅助分析土地的潜在风险和隐患，如地质灾害、土地沙化等。
通过监测土地的异常变化，可以及早发现潜在的问题，采取相应的措施进行防范和修复。
三、遥感技术的优势和挑战基于遥感技术的土地资源调查与评价具有许多优势。
首先，遥感技术能够获取全面、连续的数据，避免了传统土地调查中的随机性和片面性。
其次，遥感技术在观测范围上具有广泛性，能够监测大范围的土地资源，为规划和决策提供支持。
此外，以遥感技术为基础的土地资源调查和评价方法还具有便捷、经济等特点。
然而，基于遥感技术的土地资源调查和评价也面临挑战。
首先，遥感数据的获取、处理和应用需要专业的知识和技能。
其次，遥感技术对于土地属性的精确度仍然存在一定的限制，如图像分辨率、光谱信息等。
此外，遥感技术也无法取代传统地面调查的角色，两者应相互结合，实现优势互补。
基于遥感技术的土地资源评价方法
基于遥感技术的土地资源评价方法遥感技术是一种通过航空或卫星等远距离感测手段获取地球表面信息的方法。
土地资源评价是指对土地利用现状和潜力进行科学评价，以指导土地合理开发利用和保护。
本文将基于遥感技术，探讨土地资源评价的方法。
一、遥感数据获取遥感数据是土地资源评价的基础，可以通过航空遥感、卫星遥感等手段获取。
航空遥感是指利用飞机携带传感器对一定区域进行遥感观测，获取高分辨率的数据。
卫星遥感是指利用卫星携带传感器对广大地区进行遥感观测，获取中低分辨率的数据。
研究人员可以根据具体需求选择合适的遥感数据获取手段。
二、遥感图像预处理遥感图像预处理是指将原始遥感图像进行无噪声处理、大气校正、几何校正等步骤，得到可用于土地资源评价的准确图像。
无噪声处理是对图像中的噪声进行滤除，使图像更加清晰。
大气校正是通过对图像中的大气影响进行校正，消除大气散射等因素的影响。
几何校正是对图像进行几何纠正，使得图像的几何特征更加真实。
预处理后的遥感图像能更好地体现土地资源的特征。
三、土地覆盖分类土地覆盖分类是根据遥感图像的像元值进行分类，将土地分为不同的类别，如耕地、草地、水域等。
分类可以通过监督分类和非监督分类两种方法进行。
监督分类是指利用已知类别的样本数据进行分类，通过训练分类器将像元划分到相应类别。
非监督分类是指直接对图像进行像素聚类，根据像素间的相似性将其划分为不同类别。
通过土地覆盖分类，可以获取土地资源的空间分布状况。
四、土地变化检测土地变化检测是指对不同时期的遥感图像进行对比，分析土地利用变化情况。
通过对比前后两期的遥感图像，可以发现土地利用类型的变化情况，如新开发的工业区、农田扩大或缩减等。
土地变化检测可以帮助评价土地利用的可持续性，指导土地规划和资源管理。
五、土地资源评价模型基于遥感技术的土地资源评价通常采用多指标评价模型。
该模型基于遥感数据和其他属性数据，如土壤类型、地形、气候等，建立评价指标体系。
通过指标权重的确定和指标间的综合计算，得到土地资源评价结果。
利用遥感数据进行农作物产量估测的步骤与技巧
利用遥感数据进行农作物产量估测的步骤与技巧农作物产量估测是农业生产管理中非常重要的一环，它可以帮助农民和农业决策者了解农田的生产状况，提前做出农业资源的合理配置。
近年来，随着遥感技术的发展和应用，利用遥感数据进行农作物产量估测已经成为一种常用的方法。
本文将介绍利用遥感数据进行农作物产量估测的步骤和技巧。
第一步是收集和准备遥感数据。
遥感数据包括不同波段的遥感图像、气象数据和农田调查数据等。
在选择遥感数据时，需要根据农作物的特性选择适当的波段和时间范围。
同时，还需要对数据进行校正和预处理，以纠正遥感图像的大气影响和减少噪声。
第二步是提取农田特征信息。
通过遥感图像处理和分析技术，可以提取出与农作物生长状态相关的特征信息。
例如，通过植被指数可以反映植被的覆盖程度，通过土壤湿度指数可以反映土壤的湿度状况。
这些特征信息可以帮助我们了解农田的生长状况，进而进行产量估测。
第三步是建立农作物生长模型。
通过采集和分析实地的农作物生长动态数据，可以建立起与农作物生长状态相关的模型。
这些模型可以基于遥感数据和气象数据，将观测到的特征信息与农作物产量进行关联。
例如，可以利用线性回归模型、贝叶斯网络或人工神经网络等方法进行模型建立和拟合。
第四步是进行农作物产量估测。
基于已建立的农作物生长模型，可以利用遥感数据和气象数据进行农作物产量的估测。
通过将遥感特征数据输入到模型中，可以得到相应的农作物产量估计值。
需要注意的是，由于模型的不确定性和遥感数据的局限性，得到的产量估计结果仅供参考。
在利用遥感数据进行农作物产量估测时，还需要注意一些技巧和注意事项。
首先，选择合适的遥感数据和时间范围非常重要。
不同农作物对光照、气温和湿度等环境条件的要求不同，因此需要根据农作物的特性和生长周期选择适当的遥感数据和时间范围。
其次，需要进行高质量的遥感图像预处理，以减少数据的干扰和噪声。
此外，对于大范围的农田，还需要考虑不同区域之间的差异，例如土壤类型和气候条件等，以确保产量估测的准确性。
遥感技术在农作物生长监测中的应用案例分析
遥感技术在农作物生长监测中的应用案例分析概述：随着科技的不断发展和进步，遥感技术在农作物生长监测中的应用也得到了广泛的推广和应用。
本文将通过几个具体的案例，来探讨遥感技术在农作物生长监测中的应用，并分析其在农业领域中的意义以及未来的发展前景。
案例一：作物叶面积指数遥感监测作物叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）是反映作物叶面积状况的重要指标。
通过遥感技术，可以实时、动态地获取作物叶面积指数数据，实现对作物生长的实时监测。
例如，利用卫星遥感图像和无人机航拍图像，结合相关算法模型，可以获取不同农作物的植被指数数据，从而反映作物叶面积的大小和变化。
这为农作物的生长情况提供了可靠的监测手段，帮助农民科学管理农田，及时采取措施，提高作物产量。
案例二：农作物病虫害监测农作物病虫害是农业生产中常见的问题，病虫害的发生对农田的生产和经济效益造成重大影响。
通过遥感技术，可以实现对农作物病虫害的监测和预警。
通过利用多光谱遥感图像和高光谱遥感图像，结合病虫害的光谱特征，可以快速检测和判断病虫害的发生及其程度。
同时，通过时序遥感图像的对比分析，可以及时掌握农田病虫害的动态变化，为农民提供科学的病虫害防治策略，减少农作物损失。
案例三：土壤水分监测土壤水分是农作物生长的关键因素之一。
利用遥感技术，可以实现对农田土壤水分的监测和评估。
通过利用雷达遥感图像和热红外遥感图像，结合相关水分指标和模型算法，可以定量地反演土壤水分含量及其分布状况。
这对于农田的灌溉管理、农作物的生长调控具有重要意义。
同时，通过不同时期的遥感图像对比分析，可以研究土壤水分的变化趋势和季节变化规律，为农业的水资源管理提供科学依据。
结论：遥感技术在农作物生长监测中的应用可以提供重要的决策支持和科学依据。
通过遥感技术的应用，可以实现对作物生长状况、病虫害情况和土壤水分状况的实时监测和动态评估。
这有助于农民科学管理农田，减少病虫害损失，提高农作物产量。
基于高分遥感影像的耕地地块提取
基于高分遥感影像的耕地地块提取1. 介绍耕地地块提取是利用高分辨率遥感影像数据，通过图像处理和地物分类技术，将耕地区域从遥感影像中提取出来的过程。
耕地地块提取在农业生产、土地利用规划、精准农业等方面具有重要的应用价值。
本文将介绍基于高分遥感影像的耕地地块提取的方法和流程。
2. 数据获取首先，需要获取高分辨率的遥感影像数据。
遥感影像数据可以通过多种途径获取，包括卫星遥感数据、航空遥感数据等。
在选择遥感影像数据时，需要考虑数据的空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率等因素，以满足耕地地块提取的需求。
3. 影像预处理在进行耕地地块提取之前，需要对遥感影像进行预处理，以提高后续地物分类的准确性。
预处理的步骤包括：3.1 辐射校正遥感影像在获取过程中可能受到大气、地表反射等因素的影响，导致图像的亮度和色彩失真。
辐射校正可以消除这些影响，使得图像的亮度和色彩与地物的实际特征相匹配。
3.2 几何校正遥感影像在获取过程中可能存在几何畸变，如平面畸变、倾斜畸变等。
几何校正可以将影像的几何特征与地物的实际位置相对应，使得影像的空间信息准确可靠。
3.3 影像增强影像增强是通过图像处理技术，增强遥感影像的对比度、细节等特征，以提高地物分类的效果。
常用的影像增强方法包括直方图均衡化、滤波等。
4. 地物分类地物分类是将遥感影像中的像素分为不同的类别，常见的类别包括耕地、林地、水体等。
地物分类的方法主要有基于像元的分类和基于对象的分类两种。
4.1 基于像元的分类基于像元的分类是将遥感影像中的每个像元独立分类，常用的分类方法包括最大似然法、支持向量机等。
在进行基于像元的分类时，需要选择合适的分类特征，如光谱特征、纹理特征等。
4.2 基于对象的分类基于对象的分类是将遥感影像中的像素组成的对象进行分类，常用的分类方法包括基于决策树的分类、基于神经网络的分类等。
在进行基于对象的分类时，需要选择合适的对象特征，如形状特征、纹理特征等。
5. 耕地地块提取在进行地物分类之后，可以根据分类结果提取耕地地块。
遥感技术在农业生产中的应用研究
遥感技术在农业生产中的应用研究一、引言遥感技术是一种非接触性的测量手段，通过卫星或无人机等载体，对大地表面进行远距离的无损探测，获取地表特征、地表温度、湿度、植被覆盖度等信息，具有高精度、高效率、大范围等优势，被广泛应用于各个领域，尤其在农业生产中，为提高农业生产效率、优化农业产业结构、保护环境等方面做出了重要贡献。
本文将探讨遥感技术在农业生产中的应用研究。
二、农业遥感技术概述农业遥感技术是指利用遥感技术手段对农业生产环境进行监测和获取数据的技术。
主要包括可见光遥感、红外遥感、微波遥感等技术手段。
其中，可见光遥感主要用于获取植被信息、土地利用信息、地表温度等信息，红外遥感主要用于获取作物生长状态、土壤含水量等信息，微波遥感主要用于获取土地类型、耕地水分监测等信息。
三、农业遥感技术在土地利用监测中的应用1、耕地面积监测通过传感器采集土地利用信息，利用遥感技术获取每年农作物分布图，通过遥感技术可将作物分布情况与农作物种植面积进行匹配，从而实现耕地面积监测。
2、农田分类监测遥感技术可以利用遥感像元识别等技术手段来实现农田分类监测，将土地按照水田、旱地、林地等类型进行分类，从而使农业生产环境具体化。
四、农业遥感技术在农作物监测中的应用1、农作物生长监测遥感技术可以在不同时间段利用多光谱和高光谱数据采集农作物信息，包括作物生长情况、叶面积指数、作物叶片色素含量等，从而帮助农民决定农作物的生长阶段并及时采取相应措施。
2、荒漠化监测遥感技术可以通过多波段合成图像来获取荒漠地区植被覆盖度信息，从而实现荒漠化程度的评估和监测，并为荒漠化区域的土地治理和生产建设提供有效的技术支持。
五、农业遥感技术在土壤监测中的应用1、土壤湿度和含水量监测利用微波遥感技术，可以实现土壤湿度和含水量监测，为农民提供选择农作物种植时所需的水分量，从而达到节水和增产的效果。
2、土壤类型和质量监测遥感技术可以通过对土地泥炭层、颜色、形态等特征的遥感监测，确定不同区域的土壤类型及其质量，并为农民提供土壤改良和保护的建议。
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Study on M on itor ing of Cu ltiva ted Land A rea in Large R egion by U sing R em ote Sen sing Im ages w ith H igh M edium L ow R esolution
江西农业学报 2011, 23( 4): 153~ 155 Acta Agr iculturae Jiangxi
高 中 低精度遥感的大区域高精度耕地面积估测分析
王力凡, 潘剑君*
(南京农业大学, 江苏 南京 210095)
摘 要: 介绍了国内外的遥感抽样监测方法, 分析了 遥感抽样监测在大范 围耕地监测中的优 越性与局限性, 最后就大范 围高精度的耕地监测提出了采用高 中 低分辨率遥感影像逐步抽样的解决方案。
收稿日期: 2011- 02- 17 基金项目: 国家自然科学基金国际合作项目 ( 40710019002)。 作者简介: 王力凡 ( 1987 ), 男, 江苏南京人, 硕士研究生, 研究方向: 资源遥感。* 通讯作者: 潘剑君。
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随着遥感技术的发展, 遥感技术被广泛应用于农业 领域中, 如作物长势监测、产量估测和耕地面积变化监测 等, 而耕地面积的监测和提取是产量估测的基础, 同时也 可以为政府有关部门的管理决策提供客观、及时、全面的 信息。耕地监测对国民经济、环境和人们生活都有着重 要的意义。耕地监测是农业估产的基础, 它关系到国家 的粮食安全, 政府也要以此为依据对全国的耕地情况、农 业状况进行宏观调控。耕地是温室气体甲烷的重要来 源, 同时也是碳汇的重要途径。因此, 耕地监测对农田碳 排放和碳汇有着重要的意义, 可以用于估算农田灌溉用 水量, 对农田水资源利用和水污染具有积极作用。
个权威的数据。而由于遥感技术的不断革新和遥感技术 的优势, 利用遥感手段进行耕地监测已成为一种必然的 发展趋势。 1 遥感耕地监测方法
在对农作物进行大面积的遥感监测中, 应用低分辨 率遥感影像进行耕地监测具有成本低、速度快、周期短、 可操作性强的优点, 但是由于分辨率低, 几乎每个象元都 是混合象元, 达不到高准确率的要求。而高分辨率的遥 感影像虽然可以提高精度, 但是工作量十分巨大, 目前, 在较大范围进行耕地监测的应用中尚不多见, 如果要取 得较快速的监测结果, 则需要运用抽样技术 [ 2], 结合高分 辨率遥感影像和低分辨率遥感影像的特点, 在高分辨率 影像中选定样方, 在低分辨率影像中进行外推, 从而获得 精度更高的数据。
在遥感抽样监测中, 主要有 2个重要环节, 即图像判 读和空间 抽样, 这 2 个环节都对 监测的精度 有很大的 影响。 1. 1 图像判读 在对遥感图像进行分析、比较、推理和 判断时, 从众多信息中提取出所需要的信息, 进而获取图 像中所反映出的耕地面积。由于各种遥感图像的来源不 同、获得耕地信息之后又有不同的用处, 因此, 所使用的 方法也不尽相同, 并且也没有哪种方法是普遍适用和最 佳的。 1. 1. 1 目视解译 目视解译可以综合利用图像的影像 特征和空间特征, 如色调、形状、大小、阴影、纹理、位置、 布局等, 与多种非遥感信息资料以及工作人员的经验判
WANG Li- fan, PAN Jian- jun* ( Nanjing Agricultural Un iversity, Nanjing 210095, Ch ina) Abstra ct: Th is paper introduced the m ethod utilized in rem ote sensing samp ling m on itoring both in dom estic and foreign coun tr ies, and ana lyzed the advantages and lim its of rem ote sens ing samp lingm on itoring used for the estim ation of cultivated land area in large region, finally provided the solutions to accuratelym on itor a wide range of cultivated land by sampling the h igh- resolution, m id - resolution and low- resolution of rem ote sensing im ages step by step. K ey wor ds: R em ote sens ing; Cu ltivated land; Mon itoring; Sampling
我国不同部门和机构对我国耕地面积的统计数据 都不尽相同, 存在很大的差异。 20世纪 70 年代以前, 我 国大多采用实地丈量的方法来获取耕地面积, 这种方法 能够获得较为准确的数据, 但是工作量十分巨大。 20世 纪 70年代以来, 实地丈量法逐步被遥感法所取代, 虽然 减少了工作量, 但是数据的精度却大大下降。而随着传 感器技术与遥感技术的不断发展, 遥感数据的精度也在 逐步提高。在郭广猛 [1] 的研究中, 通过分析中国资源环 境数据库的遥感数据得出: 1996~ 2000年间, 我国耕地面 积增加了 160万 hm2, 而国土资源部的统计数据则指出, 我国的耕地面积减少了 179万 hm2, 我国的遥感数据与 国土部门的统计数据相差了 300多万 hm2。而有些学者 认为, 在国土部门的统计数据中, 各地方的数据逐级上 报, 数据存在偏差, 其中有些数据不能真实反应当地的实 际情况。因此, 我国的耕地面积到底有多少, 目前没有一