遥感影像在大比例尺农作物种植现状调查中的精细研究

摘要 随着国家不断出台惠农、利农政策，近些年农业产业经济不断在乡村提升，而农业种植结构在农业产业中起着关键的作用。利用遥感面向对象分类技术解译农业种植现状信息，结合实地调查应用研究，总结了应用该方法进行农业种植现状调查的技术方法及其优缺点，具有一定的应用价值。

关键词 农业种植;遥感解译;面向对象分类

中图分类号 S 127  文献标识码 A

文章编号 0517-6611（2021）14-0235-04

Abstract With the promoting of peasants benefit policy， agricultural economy has enhanced in the country in recent years， and the crop planting structure plays a key role in the agricultural industry. Using objectoriented classification technology and combining with field survey， we summarized the agricultural planting status investigation technology method and its advantages and disadvantages， which showed certain application value.

Key words Agricultural planting; Remote sensing interpretation; Objectoriented classification

基金项目 中国地质调查局项目“全国矿山环境恢复治理状况遥感地质调查与监测”（DD20190705）;福建省地矿局项目“福建省农业地质（富硒土地）遥感综合调查”（20121301）。

作者简介 修晓龙（1977—），男，福建武平人，高级工程师，工程硕士，从事摄影测量与遥感、自然资源调查与监测、地质环境调查与监测、遥感技术综合应用等工作。

收稿日期 2020-11-26;修回日期 2020-12-25

科学认识和正确确定农业生产内部结构，是保证农业生产健康发展的重要问题，合理的农业结构有利于农业生态系统的各因素之间保持相对的协调和稳定，而认识和确认农业结构的关键是对农业种植现状进行调查，逐级统计和实地调查是获取研究区农作物结构普遍采用的传统方式，统计数据系统全面但偏差较大，实地调查数据详细可信但费时费力[1]。在国内早在1979年陈述彭等[2]就开始倡导利用遥感技术对农作物进行估产。许多学者也利用3S技术[3]，对农业种植现状开展了相关的研究。郭晓晓[4]运用3S技术手段获取黑龙港地区主要作物种植结构现状，研究了种植结构优化模型。对于田间地块这样较小尺度农作物种植结构监测，主要采用高空间分辨率的卫星影像（如SPOT5，QUICKBIRD等）或航片[5-7]。随着科技技术的不断更新发展，中国科学院遥感所吴炳方等[8]提出了以“中国农情遥感速报系统”为基础，面向全国的种植结构快速调查方法。鉴于此，笔者以福建省三元区中村乡为研究区，以遥感技术结合其他相关资源及实地调查，确认该研究区的农业种植现状情况，编制农业种植现状图，为研究區内的农业产业结构调查提供了客观的基础数据。

1 研究区概况

研究区位于福建省三明市三元区中村乡（117.610°～117.691°E，26.162°～26.222°N）。全区地势自西北向东倾斜，位于武夷山脉与戴云山脉之间的汇水区，沙溪河谷梅列盆地为市区，海拔最高1 500 m以上。研究区建有标准农田、烟田、优质稻、无公害蔬菜、优质水果基地。“金三元”水乡渔村项目成为省级休闲渔业示范基地项目，三元油桃标准化示范区列为省级示范区。

2 技术路线与研究方法

2.1 技术路线

农业种植现状调查主要以遥感解译与实地查证相结合，开展遥感调查工作。根据调查结果，在综合研究的基础上，形成1∶1万农业种植现状图，为制定农产品适宜种植区划和土地资源开发利用及农业产业结构调整提供科学依据，具体流程如图1所示[9]。

2.2 研究方法

2.2.1 资料收集。根据实际调查比例尺需要，农业种植现状遥感调查主要采用分辨率不低于1 m的遥感影像数据。该研究区收集了2011、2001、2004年多期遥感影像（表1）及土地利用现状数据。

2.2.2 遥感影像处理。对研究区收集的遥感影像采用统一的数学基础，并基于ERDAS软件平台对其进行正射纠正、调色、镶嵌等数字图像处理，再按工作区范围对其进行影像裁切。

2.2.3 遥感信息提取。为了快速、准确地在遥感影像上对农作物种植信息进行提取，运用高分辨率遥感数据在1∶5万土地利用数据库分类出耕地和园地等地块的基础上，采取基于面向对象分类方法与人机交互解译相结合的方式对研究区内的农作物种植现状进行遥感解译，并通过野外验证农业种植现状进行解译成果的修正。

面向对象的分类方法技术流程为：首先对研究区参加分类的影像进行分割;然后对分割后获得的影像对象进行特征提取;根据提取出来的特征值，对照解译标志（表2）建立分类规则;采用面向对象的方法对分类知识进行有效的组织，最后选择分类器或者专家规则进行分类[10]，如图2如示。将得到的结果再进行人工判读修改调整错误图斑边界，得到解译成果。

2.2.4 野外验证。

由于多源遥感影像可解译能力及地物特征多样等特点，仍需要大量的野外实地调查来修正解译成果。野外调查依据农作物种植特点，采用GPS野外调查法，对有疑似的图斑进行100%验证，其他图斑抽查验证，但保证所调查图斑涵盖所有种植类型。具体野外调查如图3如示。

2.2.5 图件编制。对调查后的成果数据进行整理，再在MAPGIS软件平台进行农业种植现状图的编制，图件按《第二次全国土地调查培训教材》[11]要求编制。由于农业种植现状还未有国家标准的符号库，在编图前需要先建立农业种植现状符号库，如表3如示。

3 综合分析

经调查后统计分析，研究区农作物种植总面积达736.29 hm2，约占全区土地总面积的14%。主要种植的农作物有水稻、桃、茶叶、蔬菜、毛竹苗圃、西瓜、红堤、芋头、花生、玉米等，以水稻和桃为主，种植面积达641hm2，约占该区农作物种植总面积的87%（水稻35.38%、桃51.62%），该区农作物种植情况如表4所示。

4 结论

（1）该调查以先进的计算机技术、遥感技术为研究手段，充分发挥遥感信息量大、周期短、不受地形和交通条件的限制等优势，在实际生产应用中极大地降低了外业工作强度，提高了工作效率[12]。

（2）由于农作物种植现状解译比较细，而某些地块上农作物在影像的光谱信息极为相似或存在同谱异物、同物异谱的情况，单一的根据影像特征很难解译出所种植的农作物类型，因此必须收集大量的农业、地质等相关的资料来加以辅助解译，加强野外验证来提高调查精度。

（3）农作物种植现状遥感解译与时相、季节有极大的关系，对于某些地块不同季节种植的农作物有所不同，调查时必须先确定调查时点，且采用的遥感影像的时相与调查时点不一致时，解译成果会出现一些误差。

（4）在编制农业种植现状图时，由于农业种植现状没有规范的符号库，需要先创建农业种植现状符号库来对其进行符号化表达。

参考文献

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[3] 李德仁.论RS、GPS与GIS集成的定义、理论与关键技术[J].遥感学报，1997，1（1）：64-68.

[4] 郭晓晓.3S技术支持的黑龙港地区主要作物种植结构优化[D].北京：北京林业大学，2011.

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[10] 林文娟，陈云浩，王朝，等.基于面向对象分类约束的融合方法研究[J].光学学报，2006，26（3）：347-354.

[11] 国土资源部.第二次全国土地调查培训教材[M].北京：北京農业出版社，2007.

[12] 郭玉斌.福建安溪RapidEye遥感影像水土流失调查应用研究[J].福建地质，2013，32（2）：139-145.