地块数据支持下的玉米种植面积遥感测量方法

第25卷 第8期 农 业 工 程 学 报 Vol.25 No.8 2009年 8月 Transactions of the CSAE Aug. 2009 147

地块数据支持下的玉米种植面积遥感测量方法

马 丽1,2，顾晓鹤1※，徐新刚1，黄文江1，贾建华2

（1．国家农业信息化工程技术研究中心，北京 100097； 2．西安科技大学测绘学院，西安 710054）

摘 要：统计行政单元内粮食作物种植面积及其空间分布是粮食产量估算的基础，也是制定粮食政策和调整种植结构的

重要依据。以3S为代表的空间信息技术，是实现农作物种植面积统计的关键技术，也是实现常规统计进入空间统计的重要因素。该研究以玉米种植面积遥感测量为目标，选取种植结构复杂的农业区河南省原阳县为试验区，通过高分辨率融合影像建立地块边界数据，以TM影像为核心数据源，对TM数据进行预处理，结合NDVI及特征波段信息采用决策树方法对试验区进行预分类，初步获取玉米种植范围；将玉米预分类结果与耕地地块数据空间叠加分析，以地块内玉米的预分类面积比例为分层标志，建立分层模型，结合交通数据，布设野外样方；采用遥感影像与车载GPS结合的方式，设计合理的野外调查路线，开展野外样方实测工作，获取样本地块内的玉米种植比例；然后以野外GPS调查点为依据，通过决策树方法对玉米预分类结果进行修正。最后通过野外测量获取的样本地块玉米百分比及统计数据对TM数据提取的玉米种植面积结果进行评价，求得位置精度为81.8%，总量精度为91.1%。说明借助耕地地块数据库，能够提高多时相TM分类的位置精度和总量精度。

关键词：遥感，决策树，分类，玉米面积，TM，归一化差值植被指数 doi：10.3969/j.issn.1002-6819.2009.08.027

中图分类号：S127，TP753 文献标识码：A 文章编号：1002-6819(2009)-8-0147-05

马 丽，顾晓鹤，徐新刚，等.地块数据支持下的玉米种植面积遥感测量方法[J].农业工程学报，2009，25(8)：147－151. Ma Li, Gu Xiaohe, Xu Xingang, et al. Remote sensing measurement of corn planting area based on field-data[J]. Transactions of the CSAE, 2009,25(8)：147－151.(in Chinese with English abstract)

0 引 言

作物的种植面积是进行农业结构调整的依据，是研究粮食区域平衡的重要数据源。及时、准确的获取区域作物种植面积信息及其空间分布状况，对于准确估计和预测作物产量[1-3]，加强作物生产管理，优化作物种植空间格局，确保中国粮食安全具有重要意义[4]；是加快推进农业、农村经济战略性结构调整，全面建设小康社会的重要基础。

目前，中国法定部门主要通过两种方式获取农作物

多年来，种植面积信息：一是层层上报；二是抽样调查[5]。

这两种方法发挥了重要的作用，加快了农业的发展，但也存在着很大的局限性。层层上报受人为因素干扰严重，且费时费力，准确性差。近几年由于农村体制改革，这种按行政办法统计的资料已难以获得，目前仅在非农业经济统计中应用较为广泛[6]。抽样调查方法虽然人为干扰小、准确性高，但工作量大，人力、物力、财力投入大，且只适用于省级以上大范围农作物种植面积监测。此外，

收稿日期：2009-02-23 修订日期：2009-05-25

基金项目：国家863项目（2006AA120101，2006AA108A308）；农业部行业科技项目（200803037）

作者简介：马 丽（1983－），女，河南禹州人，研究方向为遥感与地理信息系统的应用。北京 国家农业信息化工程技术研究中心，100097。 Email：mary831107@163.com

※通讯作者：顾晓鹤（1979－），男，主要从事生态与农业遥感应用研究。北京 国家农业信息化工程技术研究中心，100097。 Email：guxh@nercita.org.cn

这两种方法都无法提供农作物种植的空间分布状况，因此已经不适应社会发展的要求。

卫星遥感能够快速、准确、客观地监测农业生产变化和资源利用状况，获取粮食作物种植面积信息及其空间分布状况。近年来，利用卫星遥感数据进行土地利用类型自动提取得到了广泛的研究。阈值法[7]、几何特征法[8]

、差值法[9]、比值法[10]、多特征法[11]、谱间关系法[12]、基于知识的专家系统分类法[13]、归一化建筑指数法[14] 、形状指数法[15]、空间约束关系法[16]等各种方法相继提出并得到了应用，但其研究的土地利用类型主要集中在水体和居民地。从遥感影像中提取耕地信息的方法主要是人机交互的目视解译和计算机自动分类[17-18]。地块边界具有长期稳定性，耕地地块本底数据库一方面给农作物种植面积测量界定在一定范围内，另一方面为对地抽样、野外调查、地块分类等提供基本单元。崔林丽等人采用面向地块的分析思想，通过图像分割和分割对象的矢量化等一系列的预处理，并在此基础上实现了目标形状信息的提取，最后综合利用光谱特征和形状特征应用模糊分类器实现两种典型的人造目标的分类提取试验[19]。曹凯等人利用SPOT5影像采用面向对象的方法成功提取了南京市部分主城区的水体信息[20]。

本研究以玉米种植面积遥感测量为目标，选取种植结构复杂的农业区河南省原阳县为试验区，通过高分辨率融合影像建立地块边界数据，以TM影像为核心数据源，对TM数据进行预处理，结合NDVI（normalized difference vegetation index，归一化差值植被指数）及特征

[21]

波段信息采用决策树方法对试验区进行预分类，初步

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