DB37 T 3241-2018 农作物种植面积遥感监测技术规程 冬小麦.pdf

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1、ICS 65.020.01 B07 DB37 山东省地方标 准 DB 37/T 32412018 农作物种植面积遥感监测技术规程 冬小麦 Technical Rule for Crop Area Monitoring Using Remote Sensing Data: Winter Wheat 2018-08-17发布 2018-09-17实施 山东省质量技术监督局 发布 DB37/T 3241 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、农业部华东都市农

2、业重点实验室、山东省农业遥 感工程技术研究中心、龙口市农业技术推广中心。 本标准主要起草人：隋学艳、王祥峰、王汝娟、梁守真、侯学会、王猛。 DB37/T 3241 2018 1 农作物种植面积遥感监测技术规程 冬小麦 1范围 本标准规定了基于MODIS遥感影像监测山东省冬小麦种植面积的方法。 本标准适用于美国地球观测系统（EOS）中分辨率成像光谱仪MODIS（Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer）卫星遥感影像进行冬小麦种植面积的监测与调查。 本标准适用于山东省省级范围冬小麦种植面积的监测。 2 规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不

3、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）适用于本文件。 GB/T 14950 摄影测量与遥感术语 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 17694 地理信息 术语 GB/T 17798 地理空间数据交换格式 GB/T 18316-2008 数字测绘成果质量检查与验收 GB/T 28407 农用地质量分等规程 GJB 270 卫星遥感器术语 GJB 421A 卫星术语 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 3.1 种植面积遥感监测

4、 plant area monitoring 在收集分析不同农作物光谱特征的基础上，通过遥感影像记录的地表信息，识别农作物的类型，统 计农作物的种植面积。 3.2 中分辨率成像光谱仪（MODIS） 全称 Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer，是搭载在 terra 和 aqua 卫星上 的一个 重要的传感器。 3.3 MYD09Q1 数据 由 MODIS 数据加工获得的 250 m 地表反射率 8 d 合成产品。 DB37/T 3241 2018 2 3.4 归一化植被指数 NDVI 全称 Normalized Difference Vege

5、tation Index，定义为近红外波段反射率与红光波段反射率之 差与之和的比值。计算公式为： NIR RED NIR RED RR NDVI RR .(1) 式中： R RED 红光波段反射率； R NIR 近红外波段反射率。 注1： R RED 为波段 1（620 nm670 nm）反射率；R NIR 为波段 2（841 nm876nm）反射率。 4 监测流程 中分辨率成像光谱仪（MODIS）遥感影像监测冬小麦种植面积流程按照图 1。 图 1 基于 MODIS 遥感影像监测冬小麦种植面积流程图 5 样方设立 DB37/T 3241 2018 3 于山东省主要冬小麦生产区，均匀布设样方40

6、个50个。样方应远离村庄、道路、工矿用地、水体 等非耕地区域，为了保证样方（250 m250 m）在遥感影像上是纯净像元，所以要选取750 m750 m 范围内全是冬小麦的地块，用GPS于样方中心定位，定位精度3 m以内，样方间隔至少10 km。建立样方 经纬度信息文本文件。 图 2 样方定位示意图 6 数据准备 6.1 遥感影像数据 6.1.1 从 MODIS 数据共享平台 ftp:/e4ft l01u.ecs.nasa.gov/，获取山东省 8 天合成数据 MOD09Q1。 数据文件名称按一年 365 天计，每 8 天一个数据。 6.1.2 第 n 年 11 月中下旬，提取第 n 年到第（

7、n+1）年度，冬小麦种植面积所需数据文件，包括：第 n 年数据 017、025、033、041、049、105、113、249、257、265、289、297、321、329。 6.1.3 第 n 年 4 月中下旬，提取第（n-1）到第 n 年度，冬小麦种植面积所需数据文件，包括：第 n 年数据 017、025、033、041、049、105、113，第（n-1）年数据 249、257、265、289、297、321 、329。 6.2 地理信息数据 山东省、市、县境界线矢量图，山东省耕地矢量图。比例尺1：1万。 7 图像处理 7.1 坐标投影转换 在遥感影像处理软件中定义新的地图投影，命名为

8、Albers-84。投影类型选择Albers Conical Equal Area，参数设置：第一条标准纬线纬度25，第二条标准纬线纬度47，中央经线经度105，坐标原 点0，东移0，北移0。椭球体和大地基准面WGS-84。将8天合成数据MOD09Q1按照Albers-84进行坐 标投影转换。 DB37/T 3241 2018 4 7.2 计算 NDVI 植被指数并进行滤波处理 在遥感影像处理软件中， 通过光谱计算功能实现， 输入表达式 （S 2 -S 1 ） /（S 2 +S 1 ） ， 其中S 1 代表MOD09Q1 文件中的波段1，S 2 代表MOD09Q1文件中的波段2。进行滤波处理，

9、去除噪声。 7.3 最大合成数据 为了减少气象因素及空气质量的影响，考虑冬小麦面积提取所需关键几个生育时期数据的特点，将 能代表生育时期特征的几个邻近时期的数据进行最大合成。通过光谱计算功能实现，两期数据最大合成 公式 )()( 122211 SgtSSSgeSS 。数据时期多于两期时，通过循环来获得最大合成值。 表 1 第 n 年 11 月中下旬监测冬小麦面积所需关键生育时期数据合成说明 生成合成数据 文件名称 定义 最大合成使用数据时间 生育时期 NDVI 最大合成 2 月中旬 NDVI 第 n 年数据：17、25、33、41、49 冬小麦返青期 NDVI 4 最大合成 4 月中旬 NDV

10、I 第 n 年数据：105、113 冬小麦拔节期 NDVI 9 最大合成 9 月中旬 NDVI 第 n 年数据：249、257、265 前茬作物生物量最大时期 NDVI 10 最大合成 10 月中旬 NDVI 第 n 年数据：289、297 冬小麦播种期 NDVI 11 最大合成 11 月中旬 NDVI 第 n 年数据：321、329 冬小麦苗期 NDVI 4-2 最大合成 4 月中旬减最大合成 2 月中旬 NDVI NDVI 4 -NDVI 2 生物量快速升高 表 2 第 n 年 4 月中下旬监测冬小麦面积所需关键生育时期数据合成说明 生成合成数据 文件名称 定义 最大合成使用数据时间 生育

11、时期 NDVI 2 最大合成 2 月中旬 NDVI 第 n 年数据：17、25、33、41、 49 冬小麦返青期 NDVI 4 最大合成 4 月中旬 NDVI 第 n 年数据：105、113 冬小麦拔节期 NDVI 9 最大合成 9 月中旬 NDVI 第（n-1）年数据：249、257、 265 前茬作物生物量最大时期 NDVI 10 最大合成 10 月中旬 NDVI 第（n-1）年数据：289、297 冬小麦播种期 NDVI 11 最大合成 11 月中旬 NDVI 第（n-1）年数据：321、329 冬小麦苗期 NDVI 4-2 最大合成4月中旬减最大合成2月 中旬 NDVI NDVI 4

12、-NDVI 2 生物量快速升高 7.4 遥感图像初步分类 7.4.1 建立决策树 在遥感影像处理软件中，通过决策树功能实现。定义 Class 1 同 Class 2 两个非冬小麦类颜色为 White，Class 3 初步冬小麦类颜色为 Green，决策树节点名称、表达式按照表 3。决策树结构按照图 3。 DB37/T 3241 2018 5 表 3 决策树节点定义 节点名 称 表达式 意义 Node 1 )48.0()()( 91011119 gtNDVIandNDVIgtNDVIandNDVIgtNDVI 麦田特征，10 月播种 期耕地基本裸露， 生物 量全年最低； 结合耕作 制度前茬作物

13、9 月份 生物量最高。 与此特征 相同的还包括大蒜和 部分设施蔬菜地块。 Node 2 )29.0()2.0( 224 gtNDVIandgtNDVI 2 月到 4 月冬小麦、大 蒜、 设施蔬菜生物量迅 速升高。但 2 月份大 蒜、 设施蔬菜生物量整 体弱于冬小麦， 以此区 分冬小麦、 大蒜及设施 蔬菜地块 图 3 决策树结构图 7.4.2 对遥感图像进行初步分类 打开经验决策树，运行，得到初步分类结果。 7.5 对初步分类遥感图像进行裁剪 用山东省矢量文件，对7.4.2得到的初步分类结果进行裁剪。 7.6 对裁剪完数据进行耕地区掩膜 用山东省耕地矢量文件，对7.5得到的图像进行掩膜，得山东省

14、冬小麦种植面积监测图像。 8 精度验证与评价 DB37/T 3241 2018 6 8.1 精度检验方法 对监测区冬小麦种植面积提取结果精度检验，可以采用两种方法：在有地面调查样点区域，选取地 面样本点用于精度验证；对于无地面验证点的监测区，采用与进行冬小麦面积监测的遥感影像获取时间 相近、且空间分辨率更高的遥感数据，随机均匀选取不少于50个的样本用于精度评价。 8.2 精度评价 根据分类结果，计算分类精度，要求精度达到90 %以上。受环境因素影响，冬小麦相同时间、相同 地点不同年际之间的长势会有所差别，因此，提取精度低于90 %时，需要根据研究区实际情况，适当调 整决策树中表达式的域值，直至

15、达标。 9 监测产品制作 监测产品以文字、专题图及统计表格等形式表示冬小麦种植面积监测结果。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、监测面积等。冬小麦种植面积遥感监测专题图包 括图名、图例、比例尺、冬小麦种植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。 9.1 制图 叠加境界线，加载公里格网、坐标、比例尺等地图整饰信息，形成山东省冬小麦种植面积遥感监测 专题图。 9.2 统计 采用遥感影像处理软件对最终面积监测图进行统计，单位hm 2 。 10 产品制作时间 于4月30日制作第（n-1）年至第n年度冬小麦种植面积监测产品，于11月30日上报第n年至第（n+1） 年度冬小麦种植面积监测产品。 _