三、技术路线




小麦播种面积遥感监测 小麦播种面积遥感监测
四、数据获取及预处理
（一）数据获取
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因为小麦具有明显的季相节律、物候变化，因此 在小麦种植面积提取中遥感数据时相的选择十分 重要。 本研究选择覆盖整个青岛地区小麦越冬期和拔节 期两个时相的遥感数据。

六、监测结果 分区统计小麦像元数，结合图像分辨率计算小麦种 植面积。
监测面积（万亩） 市/区名 平度 胶州 莱西 即墨 城阳 胶南 144.0190
56.4968 71.0070 62.2080 5.1281 39.4219
0.8810 379.1617
黄岛 合计
5.1281万亩
62.2080万亩

将分类结果重采样为10m；野外采样点矢量数 据点转换为栅格数据，将点转换为10m分辨率 像元，做混淆矩阵。
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表7 野外调查点转栅格数据像元数
类型 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 圆葱 大蒜 草地、菜地 林地 裸地 城镇 水体 小麦
个数 11 23 18 21 26 21 15 95
不同地物在TM 743波段合成图像上的显示特征
地物 小麦
形状 几何特征明显， 呈条带 状，规则整齐面状 不规则面状、块状 面状、 条带状、 不规则 斑块、边界清晰 特征明显，边界清晰 特征明显，边界清晰 特征明显，边界清晰 特征明显，边界清晰 特征明显，边界清晰 特征明显，形态自然， 不规则条带状
结构 影像几何特征明显， 均 呈条带状分布， 结构均 一细腻 结构粗糙、格网纹理 结构粗糙、格网纹理 结构均一 结构均一 结构均一 结构均一 结构粗糙 结构均一
标志
林地 草地 菜地 裸地 大蒜 圆葱 城镇 水体
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（三）遥感影像的分类
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1、非监督分类 对多时相遥感影像进行非监督分类， 设定分类级别80，结合实地调查验证， 将明显是小麦的像元划分出来。
（2）决策树分类法 运用决策树分类法，利用不同地物的光谱特性，林地 在第4波段<80，而小麦地和草地都>80，运用此特征 可剔除林地的影响；
姓名 张金恒 万玉 王晓红 刘明华
职称
博士/副教授 硕士/副教授 在读博士 讲师 硕士 讲师
研究方向 农业 遥感 与 信息 技术
钱翌 周贵忠 褚衍洋
硕士/教授 博士后/ 副教授 博士后/ 副教授
环境 污染 与 修复
纵向科研项目
课题名称 课题来源
课题名称 水稻氮素营养高光谱 诊断实用化 关键技术研究 二氧化硫污染环境下 水稻光谱特征 农学机理研究 小麦播种面积 遥感监测
分幅拼接
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矢量数据的标准化
图幅拼接
类型转换 （统一为shp格式）
投影转换 （统一为 Albers 等积投影)
边界修整
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野外调查数据的 空间化
数据录入
与矢量图层关联
空间可视化
小麦播种面积遥感监测
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5月份和6月初的野外调查采用GPS单点定位的方法。

6月下旬的野外调查使用车辆携带 GPS模块、遥感图，将调查车引至目 标附近，进行野外调绘，提高野外 调查精度。
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不同调查点小麦长势照片
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五、基于遥感影像数据的冬小麦识别 （一）冬小麦物候历
圆葱未分成小麦的部分 大蒜未分成小麦的部分 草地未分成小麦的部分 林地未分成小麦的部分 裸地未分成小麦的部分 城镇未分成小麦的部分 水体未分成小麦的部分 小麦未分成小麦的部分，错 出 圆葱被错分为小麦，错入 大蒜被错分为小麦，错入 草地被错分为小麦，错入 林地被错分为小麦，错入
莱西
研 究 区 域

东经：119.44o--121.000 北纬：37.150--35.540
平度
即墨 城阳 胶州 黄岛 胶南
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二、研究内容


选择小麦合适生长期多时相遥感影像。 对遥感影像进行几何精校正、多时相数据融合、投 影与坐标转换等处理，提取反映小麦生长状态及植 被覆盖度的光谱特征，结合GPS野外调查，利用非 监督结合决策树的分类方法，提取小麦种植面积。
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青岛地区冬小麦生育期常年值 播种期 10月上旬 分蘖期 11月上旬 拔节期 3月下旬4月上旬 抽穗期 4月下旬5月上旬 成熟期 5月下旬6月上旬
2008年12月-2009年1月青岛地区的小麦处于越冬期，这 一时期草本植物枯萎，木本植物落叶。 2009年4月小麦处于拔节期，长势较旺盛。

收集和整理青岛 地区小麦越冬期 和拔节期遥感影 像和矢量数据；
对遥感影像进行 预处理； 结合遥感影像抽 样调查；根据采 样点数据，分析 不同地表覆盖类 型光谱特征； 根据不同地表覆 盖类型的光谱特 征差异，利用非 监督分类结合决 策树的方法提取 小麦像元； 叠加区市级矢量 界线，得到区市 级小麦播种面积。
值
像元个数
像元总数
比例（%）
说明
1 2 3 4 5 6 7 8 11 12 13 14
10 21 14 17 26 21 15 7 1 2 4 4
11 23 18 21 26 21 15 95 11 23 18 21
90.91 91.30 77.78 80.95 100.00 100.00 100.00 7.37 9.09 8.70 22.22 19.05
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表2 Alos数据波段参数
波段
Blue-Green Green
频谱范围(μm)
0.42 – 0.50 0.52 - 0.60
分辨率(m)
10 10
Red
Near IR
0.61 - 0.69
0.76 - 0.89 波段号 B1 B2 B3
10
10 波段 Blue-Green Green Red
青岛局部地区NDVI灰色图像
在越冬期主要地物的NDVI值： ①水体的NDVI值在0以下； ②裸土、塑料大棚的NDVI值在0左右； ③树、草的NDVI值较低，基本在0.1以下； ④大蒜由于地膜覆盖的缘故，NDVI值较低，基本在0.1以下； ⑤NDVI值较大（0.1以上测 小麦播种面积遥感监测

遥感资料具有覆盖面积大、周期短、费用低等 特点，其信息的客观性、综合性、周期性，使 它具有其它资料无法比拟的优点，已成为地面 大面积监测、调查的最佳手段，可以宏观、及 时、经济和客观地估测小麦种植面积。它是小 麦估产的重要基础性工作之一，是遥感估产的 前提和出发点。
课题来源 863计划课题
组合阳极铁促电化学催化 氧化降解水中苯胺的研究 基于MODIS时序数据特征 参数的土地覆盖分类
国家自然科学基 金 农业部资源遥感 与数字农业重点 开放实验室 山东省软科办 国家重点实验室 开放基金 国家环保部 国家环保部
国家自然科学基金
青岛市农委
山东省农村居民点土地整 理潜力及模式研究
30 120 30
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（二）数据预处理
数据预处理
遥感数据的标准化
矢量数据的标准化
野外调查数据的 空间化
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遥感数据的标准化
数据类型转换 （均采用 img格式）
几何纠正 （误差控制 在半个像元内）
投影转换 （统一为 albers等积投影
草地和小麦地则在 第6波段有差异， 小麦地的值大于草 地。 运用决策树分类 法去除小麦种植 区中的草地、林 地等绿色植被的 干扰，提取小麦 像元。
•不同地物光谱特性（红色：林地；绿色：小麦；蓝色：草地）
• （3）植被绿度空间（NDVI）差异 • 利用多时相遥感数据不同植被绿度空间（NDVI）的 变化差异和纹理分析进一步剔除菜地和草地的影响。
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这两个时相小麦光谱特征较明显，运用两个时相的光谱特 征变化，能理想地提取小麦播种区域。 这里的小麦种植区是指所有可能种植小麦的区域 提取小麦种植区的原则是在不丢失小麦像元的前提下尽量 缩小范围；即范围尽可能小，但要包含全部小麦。
（二）解译标志的建立
解译标志主要是指同一幅遥感影像上不同地物的光谱差异。
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植被的类型差异除了可表现为光谱差异外, 还 表现为植被生长规律的差异, 在植被生长周期 中, 不同植被类型有不同的物候节律, 这种规 律可以作为植被分类的出发点。 小麦的生长规律一般可以划分为12个生育时期， 即出苗、三叶、分蘖、越冬、返青、起身、拔 节、孕穗、抽穗、开花、灌浆、成熟期。
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表1. 冬小 麦种 植面 积遥 感监 测所 使用 的主 要数 据
数据类型 ALOS ALOS ALOS TM 青岛市边界 区县边界 道路数据 野外样方 数据 2009年05月2009年06月 时相 （年-月-日） 2008-12-18 2009-01-04 2009-01-20 2009-04-10 分辨 率 10m 10m 10m 30m 1：50000 1：50000 1：50000 比例尺 覆盖范围 2景 3景 1景 3景 全青岛地区 全青岛地区 全青岛地区 青岛地区的 230个样方 用途 小麦分布及面积提取 小麦分布及面积提取 小麦分布及面积提取 小麦分布及面积提取 统计全市小麦播种面积 分区市统计小麦播种面积 野外调查和遥感数据配准 为分类提供先验知识和精 度评价
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