DB37 T 3242-2018 农作物种植面积遥感监测技术规程 马铃薯.pdf

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1、ICS 65.020.01 B07 DB37 山东省地方标 准 DB 37/T 32422018 农作物种植面积遥感监测技术规程 马铃薯 Technical Rule for Crop Area Monitoring Using Remote Sensing Data: Spring Potato 2018-08-17发布 2018-09-7实施 山东省质量技术监督局 发布 DB37/T 3242 2018 I 前言 本标准依据GB/T 1.12009给出的规则起草。 本标准由山东省农业厅提出。 本标准由山东省农业标准化委员会归口。 本标准起草单位：山东省农业可持续发展研究所、山东省农业遥感工

2、程技术研究中心、农业部华东 都市农业重点实验室。 本标准主要起草人：侯学会、姚慧敏、王猛、隋学艳、梁守真、王素娟、王勇。 DB37/T 3242 2018 1 农作物种植面积遥感监测技术规程 马铃薯 1范围 本标准规定了基于Landsat 8 OLI遥感影像的春季马铃薯种植面积监测方法。 本标准适用于美国陆地卫星Landsat 8 OLI遥感数据进行春季马铃薯种植面积监测与调查。 本标准适用于山东省春季马铃薯主要种植区的面积监测。 2 规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文 件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单

3、）适用于本文件。 GB/T 15968 遥感影像平面图制作规范 GB/T 17424 差分全球导航卫星系统(DGNSS)技术要求 GB/T 18316 数字测绘成果质量检查与验收 GB/T 14950 摄影测量与遥感术语 GB/T 17798 地球空间数据交换格式 GJB 421A 卫星术语 GJB 2700 卫星遥感器术语 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本标准。 3.1 春季马铃薯 spring potato 种植时间在 1 月中旬2 月下旬，收获时间为 4 月下旬6 月上旬，以塑料拱棚和地膜覆盖栽培的 马铃薯。 3.2 马铃薯种植面积监测 potato area monitoring

4、 马铃薯种植面积的监控、测量。 3.3 Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) 陆地卫星-8 陆地成像仪 3.4 辐射定标Radiometric Calibration DB37/T 3242 2018 2 将传感器记录的无量纲的DN值转换成具有实际物理意义的大气顶层辐射亮度或反射率。 3.5 投影变换 Projection Transformation 将一种地图投影点的坐标变换为另一种地图投影点的坐标的过程。 3.6 归一化植被指数 Normalized Difference Vegetation Index（NDVI） 定义为近红外波段反射率与红光

5、波段反射率之差与之和的比值。计算公式为： NIR RED NIR RED RR NDVI RR .(1) 式中： R NIR 近红外波段反射率； R RED 红光波段反射率。 注1： R RED 为 Landsat 8 OLI 波段 4（640 nm670 nm）反射率；R NIR 为 Landsat 8 OLI 波段 5（850 nm880 nm）反 射率。 3.7 分类精度 Overall Accuracy 等于被正确分类的像元总和除以总像元数， 地表真实图像或地表真实感兴趣区限定了像元的真实分 类。像元总数等于所有地表真实分类中的像元总和。 4 监测流程 基于多时相 Landsat 遥感

6、影像春季马铃薯种植面积监测流程按照图 1。 DB37/T 3242 2018 3 图 1 基于多时相 Landsat 遥感影像春季马铃薯种植面积监测流程 5 数据源 5.1 影像数据选择及其质量控制 5.1.1 影像时相选择 5.1.1.1 选择多时相的 Landsat 8 OLI 数据 5.1.1.2 春季马铃薯生长期为 2 月上旬至 5 月中下旬， 选用遥感影像时间范围为 12 上旬次年 5 月上 旬。至少保证春季马铃薯种植前（12 月中上旬，为前期影像）、马铃薯种植期和生长前期（次年 2 月 下旬3 月中上旬，为中期影像）、马铃薯生长中后期（次年 4 月中下旬5 月上旬，为后期影像）分

7、别有一期影像。 5.1.2 影像数据质量要求 DB37/T 3242 2018 4 5.1.2.1 集中云层的覆盖面积少于 5 %，分散云层的覆盖总面积少于 10 %，且主要监测区无云覆盖。 5.1.2.2 影像层次丰富、色彩清晰、色调均匀、反差适中。 5.1.2.3 数据不存在条带、斑点噪声、行丢失等。 5.2 调查数据准备及质量控制 5.2.1 数据准备 5.2.1.1 收集监测区已有的土地利用图、功能区划图和调查资料等相关资料。 5.2.1.2 熟悉调查区的地形和春季马铃薯主要种植区。 5.2.1.3 选择交通比较便捷的地区，确定调查路线图，准备实地调查使用的遥感影像。 5.2.1.4

8、根据选定的调查路线，选取典型春季马铃薯种植样区，进行样点布设、外业图勾绘、样地描 述、实地拍摄。样点布设的方式、数目及空间分布依据监测区的范围、地形来确定。样方点总量不少于 50 个，样点与样点之间至少间隔 1000 m 以上，并且样点在监测区内尽可能均匀分布。布设的样点要远 离村庄、道路、建筑、水体等非耕地区域，并要求 120 m120 m 范围内全部为春季马铃薯。利用 GPS 对样点中心进行定位， 并进行样地描述性记录， 记录内容包括样地春季马铃薯种植时间、 预计收获时间、 种植方式（覆膜/露天）、前茬和后茬作物种植情况等，同时对样地进行实地拍摄。 5.2.2 数据质量要求 5.2.2.1

9、 对纸质图要求其表面、平整度、符号、线条、图廓点及公里网完整。 5.2.2.2 对电子图的要求，参照 GB/T 18316 执行。 5.2.2.3 选取与某一期遥感影像获取时间相近的时间进行调查，外业调查数据定位误差不超过 10 m。 6 影像处理 6.1 辐射定标 基于卫星数据头文件提供的信息，利用绝对定标系数将灰度值(digital number, DN)图像转换为表 观反射率图像，计算公式为： gain DN bias . (2) 式中： 为大气顶层反射率； DN为图像灰度值； bias为偏移量； gain为绝对定标系数增益， bias 和gain 统称为绝对定标系数， 随着卫星传感器在

10、轨时间的增加， 绝对定标系数会发生改变。 6.2 几何校正 采用多项式对遥感影像校正。均匀选取影像上明显、清晰、不随时间变化明显改变的地物控制点， 要求每景影像至少选取 30 个控制点，对地形起伏较大地区加密控制点，精度控制在 0.5 个像元(15 m) 内，采用双线性内插进行影像重采样，得到正射校正影像。 同时，定义坐标系统，进行投影变换。将影像坐标系统转为 Albers 等积正割圆锥投影，其参数设 置如下：投影类型 Albers Conical Equal Area，第一条标准纬线纬度 25N，第二条标准纬线纬度 47 N，中央经线经度 105E，坐标原点 0，东移 0，北移 0，椭球体和

11、大地基准面 WGS-84。 DB37/T 3242 2018 5 6.3 NDVI 指数计算 基于 Landsat OLI 影像的第 4 波段和第 5 波段，计算归一化植被指数 NDVI。 7 影像解译 7.1 确定监测区地物种类 以监测区地物在 Landsat OLI 遥感影像数据上的可解译性为基础，结合实地调查和收集的资料，确 定监测区的主要地类。 7.2 建立主要地物类型解译标志 根据影像上的色调、亮度、形状、纹理、地形以及地物间的相关关系，结合收集和实地调查的地物 分布数据，建立监测区主要地物的解译标志 (参见附录 A)。 7.3 影像解译 7.3.1 春季马铃薯生长期监测区遥感影像的

12、 NDVI，设定 NDVI 阈值，区分监测区的水体与非水体。 7.3.2 针对非水体区域，参考相关的调查数据，分析植被与非植被地物的波谱特征和 NDVI，设定相应 阈值，区分植被与非植被。 7.3.3 针对植被区，在马铃薯生长前期，监测区绿色植被主要为冬小麦和常绿树，分析前期影像中冬 小麦和常绿树与其他地物的影像差异，依据二者的波谱特征和 NDVI，设定 NDVI 阈值、波段阈值区分冬 小麦、常绿植被和其他植被。 7.3.4 对于春季马铃薯和落叶树及其他同时期的植被，可以根据马铃薯种植期的地膜信息及生长后期 的 NDVI 值进行区分。 监测区主要地物类型遥感解译的决策树按照图 2。 DB37/

13、T 3242 2018 6 图 2 监测区春季马铃薯种植区域遥感解译决策树 注1： NDVI 前期、NDVI 中期、NDVI 后期分别代表春季马铃薯种植前期、种植期和生长前期以及生长后期的 NDVI 值， blue 中期为选用中期影像的蓝波段（450nm520nm）反射率，具体时间节点参照 5.1.1. 2。需要说明的是， 图 2 中决策树各节点阈值只是代表一般状况，受影像获取时间（大气状况等）和监测区域（如地形、主要种 植模式等）的影响，阈值也会有不同，具体实施时需要根据监测区的实际情况进行调整。 7.4 结果修正 采用上述决策树方法分类后，仍然存在小部分“错分”或“漏分”的现象，对于光谱混

14、淆明显，导 致错分的地物类型，需要根据收集到的研究区土地利用图、功能区划图及调查资料等相关资料，对分类 结果进行目视判读修正。另外，对于马铃薯面积占 60 %以上的混合像元，可将该像元判读为马铃薯。 8 精度检验与评价 8.1 精度检验方法 对监测区春季马铃薯提取结果精度检验，可以采用两种方法：有地面调查样点区域，选取未参与地 面样本训练的定位点用于精度验证；采用与进行春季马铃薯面积监测的遥感影像获取时间相近、空间分 辨率更高的遥感数据， ，随机选取的不少于 50 个的春季马铃薯样本进行精度评价。 8.2 精度评价 根据分类结果和地面验证数据，计算分类精度。全省尺度上，分类精度应达到 80 %

15、以上，地市尺 DB37/T 3242 2018 7 度，分类精度应达到 85 %以上，县级尺度上分类精度达到 90 %以上为合格。否则，需要根据研究区实 际情况，适当调整图 2 决策树中表达式的域值，直至达标。 9 监测产品制作 9.1 监测产品内容 监测产品以文字、专题图及统计表格等形式表示春季马铃薯种植面积监测结果。文字信息是指描述 卫星遥感提取有关信息：包括时间、范围、卫星及传感器、监测等级等。春季马铃薯种植面积遥感监测 专题图包括图名、图例、比例尺、春季马铃薯分布信息以及行政区域地理信息。统计表格包括统计区地 名、统计数目等信息。 9.2 制图 叠加各类境界线、道路、居民点等编图要素，加载公里格网、坐标、比例尺等地图整饰信息，图廓 整饰内容按 GB/T 15968 执行，形成监测区春季马铃薯种植面积专题图。 9.3 统计 采用遥感影像处理软件或地理信息系统软件对监测区春季马铃薯种植面积进行量算统计，面积以 hm 2 为单位，精确到 0.01。 DB37/T 3242 2018 8 AA 附录A （资料性附录） 基于多时相 Landsat 影像的春季马铃薯解译标志 表 A.1 基于多时相 Landsat 影像的春季马铃薯解译标志 _