基于吉林一号的梨树县主要农作物提取研究_丁春雨.pdf

农业工程 农业与技术 ，.，.基于吉林一号的梨树县主要农作物提取研究丁春雨 晏明 马冠南 谷金英 袁铁英（吉林省农业资源与农业区划研究所，吉林 长春）摘 要：本文旨在充分利用吉林一号系列卫星数据的高分辨率特征和农作物不同生长期表现出来的不同光谱特征，选择一种合适的分类方法实现梨树县主要农作物的精准分类。通过建立农作物分类样本库，联合像元谱段信息与空间结构特征，以第三次全国国土调查数据为基准，利用多层感知卷积神经网络对吉林一号多源多时相影像进行农作物分类，获取精细化的梨树县玉米、水稻、大豆和其它作物的分类产品。经过精度验证表明，梨树县 年主要农作物遥感监测成果总体精度为.；玉米、水稻、大豆和其它作物的生产者精度均大于；玉米、水稻和其它作物的用户精度大于，大豆用户精度小于，主要是由于大豆与其它作物（花生）易发生混分造成。通过综合利用吉林一号多光谱数据与亚米级高分辨率数据，实现了精准的农作物品种分类。经过对比分析，利用亚米级高分辨率数据可以很好的区分玉米、水稻和其它作物，但是大豆影像特征与其它作物（花生）类似，单独运用亚米级高分辨率数据无法区分大豆与花生，要结合具有短波红外波段的吉林一号多光谱数据，可较好地区分大豆与花生，但其精度受到一定影响。关键词：吉林一号；农作物；遥感分类；监督分类；样本库中图分类号：文献标识码：.收稿日期：作者简介：丁春雨（），男，硕士，副研究员。研究方向：农业遥感应用和农业综合研究。引言近年来，我国三农工作重心历史性转向全面推进乡村振兴，国务院及相关部门先后出台了 中华人民共和国国民经济和社会发展的第十四个五年规划和 年远景目标纲要 中共中央国务院关于实施乡村振兴战略的意见乡村振兴战略规划（年）等一系列重要政策文件，为充分释放数字要素对农业发展的放大叠加倍增作用提供了顶层设计。吉林一号卫星是吉林省长光卫星技术有限公司研发，已构成目前我国最大的商业遥感卫星星座，涵盖了亚米级宽幅、视多模式、宽波段多光谱等多种型号，提供大覆盖、高精度、实时及时的卫星遥感信息。目前，吉林一号卫星在农业、林业、交通、城市管理、水环境监测以及火山监测等领域得到了较多的应用，在农作物精细分类中有着特有的优势。年 月，吉林省政府工作报告提出，吉林省将加快国家粮食安全产业带建设，启动实施“千亿斤粮”生产工程。梨树县是全国著名的粮食生产先进县和重点商品粮基地县，利用新技术、新方法对其农业进行科学化管理，对促进农民增收、助推吉林省“千亿斤粮”生产工程发展具有极其重要的意义。梨树县概况梨树县位于吉林省西南部，地处松辽平原腹地。介于 ，总面积，耕地面积约.万，常年粮食总产量达到 亿，人均占有粮食、人均贡献粮食、粮食单产和粮食商品率 项指标均在全国名列前茅。提取的技术流程基于多源遥感数据农作物遥感监测技术流程如图 所示。在对梨树县的农作物遥感监测提取过程中，综合利用吉林一号光谱星和实地取样光谱信息进行农作物辨析，利用吉林一号亚米级高分辨率遥感影像进行多时相农作物分类样本库构建，联合像元谱段信息与空间结构特征，利用多层感知卷积神经网络（）对吉林一号多源多时相影像进行农作物分类，.，.农业与技术 农业工程并利用 耕地提取模型提取出梨树县耕地掩膜矢量，进行面向对象赋值后获取初步农作物种植结构监测结果，经过人工质检与核验获取精细化的梨树县农作物分类产品。总体主要包括 个工作流程：数据准备，预处理，样本采样，农作物分类，成果输出。图 梨树县农作物提取技术流程图 数据准备与预处理.遥感数据源的选取与处理不同作物在不同谱段上的反射率存在差异，在高分辨率影像上，不同作物的纹理特征也存在明显差异，这是利用遥感影像进行农作物分类的理论依据。吉林一号的光谱星可以获取到不同作物的多个光谱信息，吉林一号的宽幅星亚米级数据可以清晰地展现不同作物空间纹理特征。本次农作物遥感监测选择综合利用吉林一号多光谱数据与亚米级高分辨率数据相结合的方式，采用长光卫星技术股份有限公司提供的 年 月 日、年 月 日、年 月 日和 年 月 日 期高质量影像。影像经过辐射校正、大气校正、几何校正等预处理手段，获取标准化卫星影像产品用于后续农作物种植结构提取。梨树县 年 月.空间分辨率遥感影像图见图。图 年 月梨树县亚米遥感影像图.耕地地块提取以第三次全国国土调查数据（简称国土三调数据）为基准，对国土三调数据中的非播种耕地进行滤除，利用影像特征结合目视解译对耕地数据进行分割，获取与农作物种植单元相对应的耕地斑块用于后续的农作物种植结构提取。梨树县国土三调数据提供了较为精准的梨树县耕地分布，但是由于只获取了 年的国土三调数据，由于地类的变更，在山区存在草地误分为耕地的情况，同时农民自家宅院内部的细碎耕地不计入分类范围。因此，利用深度学习语义分割网络对梨树县 年 月亚米尺度影像进行耕地提取，获取 年耕地分布数据，耕地提取模型如图 所示。图 梨树县耕地提取模型网络架构 综合利用自提取的耕地结果与国土三调数据获取本次项目的耕地地块结果，根据影像特征结合目视解译对耕地数据进行分割，获取与农作物种植单元相对应的耕地斑块用于后续的农作物种植结构提取。主要农作物遥感分类.外业实地采样本次提取的农作物种类分为 类（玉米、水稻、农业工程 农业与技术 ，.，.大豆、其它作物）。采用监督分类方法提取农作物的空间分布，高质量的作物样本对提取结果的精度与影像特征的判断至关重要。为充分了解梨树县的农作物种植结构及各地物对应的影像特征，对梨树县进行外业样本采集，外业采集工作主要记录地块的作物类别、位置、农情和近景照片，外业采集路线与点位如图 所示。外业点位采集共获取地面实测作物点位 个，其中，玉米 个、水稻 个、花生 个、大豆 个、其它作物 个，拍摄图片 张。通过实地外业调查可知，梨树县农作物包括玉米、水稻、大豆、花生和其它作物。其中，其它作物地块分 茬种植，在 月种植马铃薯、瓜果、红薯和胡萝卜等，月开始种植秋白菜。图 梨树县外业采样点位示意图.样本库构建将外业点位特征叠加多期卫星影像，建立解译标志如表 所示，利用解译标志构建农作物分类样本集。.样本采样与分类器搭建以表 中的农作物样本库为参考，单一时相影像难以区分所有作物类别，利用 卷积网络对多时相影像对耕地地块进行监督分类，分类策略如图 所示。其中，年 月 日高分辨率影像用于区分水稻、其它作物与未识别作物（大豆、花生和玉米）；在 年 月 日高分辨率影像上对未识别作物进行区分，获取玉米和油料作物空间分布；通过 年 月初的光谱星影像对油料作物进行区分，获取大豆和花生的空间分布。一般情况下，监督分类产生的分类结果中存在许多面积很小的图斑，需要对其进行重新分类来改善分类效果。因此，通过对初步识别结果进行人工质检，修正一些错分类，再通过属性相同相邻图斑合并及删除无意义图斑，去除面积小于 的地块，获取最终的精细农作物识别结果。基于吉林一号遥感影像提取梨树县 年主要农作物空间分布，提取成果如图 所示。图 梨树县多时相农作物分类技术路线图图 梨树县 年主要农作物空间分布 精度验证为检验梨树县主要农作物提取成果精度，在梨树县随机生成 个验证样本，以吉林一号亚米级高分辨遥感数据为底图，在外业样本采集经验的基础上，通过人工目视判断验证样本点作物类型，并于提取结果构建混淆矩阵，如表 所示，验证提取结果精度。经验证，梨树县 年主要农作物遥感监测成果总体精度为.。玉米、水稻、大豆和其它作物的生产者精度均大于，说明 种作物发生漏分的现象均较少。玉米、水稻和其它作物的用户精度大于，表明这 种作物错分现象较少，但是大豆用户精度小于，提取的大豆结果中存在一定程度的错分。从表 可知，大豆的错误提取主要是由于大豆与其它作物（花生）易发生混分造成的。经检验，易发生错分区域主要在花生与大豆间作，以及山区草地与玉米的过渡区域。，.，.农业与技术 农业工程表 农作物样本库玉米外业采集卫星影像 月 日 月 日（真彩色）月 日（真彩色）月 日（假彩色）在 月 日高分辨率真彩色影像中，玉米地块呈现暗色土壤的颜色，其植被特征并不明显，可分性较差；在 月 日高分辨率真彩色影像中，玉米达到生长旺盛期，玉米地块呈现暗绿色，部分玉米受涝灾影响，呈现浅绿色，存在较好可分性；在 月 日的假彩色影像中（为近红外波段，为短波红外波段，为红波段），玉米呈现橘红色水稻外业采集卫星影像 月 日 月 日（真彩色）月 日（真彩色）月 日（假彩色）在 月 日高分辨率真彩色影像中，水稻地块呈现暗绿色，有明显植被特征，具有明显可分性；在 月 日高分辨率真彩色影像中，水稻地块呈现浅绿色；在 月 日的假彩色影像中（为近红外波段，为短波红外波段，为红波段），水稻呈现红色大豆外业采集卫星影像 月 日 月 日（真彩色）月 日（真彩色）月 日（假彩色）在 月 日高分辨率真彩色影像中，大豆地块呈现亮白色，其植被特征并不明显，可分性较差；在 月 日高分辨率真彩色影像中，大豆地块呈现亮绿色，具有明显可分性；在 月 日的假彩色影像中（为近红外波段，为短波红外波段，为红波段），大豆地块呈现浅黄色，具有明显可分性花生外业采集卫星影像 月 日 月 日（真彩色）月 日（真彩色）月 日（假彩色）在 月 日高分辨率真彩色影像中，花生地块呈现亮白色，其植被特征并不明显，可分性较差；在 月 日高分辨率真彩色影像中，花生地块呈现亮绿色，具有明显可分性，但其影像特征与大豆类似，无法区分大豆与花生；在 月 日的假彩色影像中（为近红外波段，为短波红外波段，为红波段），花生地块呈现橘黄色，与大豆地块具有明显可分性 农业工程 农业与技术 ，.，.续表 农作物样本库其它作物外业采集卫星影像 月 日 月 日（真彩色）月 日（真彩色）月 日（假彩色）其它作物受其独特的物候特征影响，在 月 日高分辨率真彩色影像中，其它作物呈现亮绿色，植被特征明显，可分性较好；在 月 日高分辨率真彩色影像中，其它作物地块已被收割，呈现裸土特征，具有明显可分性；在 月 日的假彩色影像中（为近红外波段，为短波红外波段，为红波段），其它作物地块植被特征不明显表 提取结果与验证样本混淆矩阵人工核验结果玉米水稻大豆其它作物非作物用户精度 分类结果玉米.水稻.大豆.其它作物.非作物.生产者精度.总体精度.结论本文基于吉林一号卫星数据，结合影像特征和实地调查，建立主要农作物样本库，根据作物不同生长关键期的光谱特征和空间结构特征，对梨树县主要农作物进行了分类研究，得到了如下结论。综合利用吉林一号多光谱数据与亚米级高分辨率数据，能够精准地实现梨树县主要农作物品种分类，且总体分类精度达到。在梨树县主要农作物中，利用亚米级高分辨率数据可以很好地区分玉米、水稻和其它作物。如，月 日的影像数据对玉米有较好的可分性；月 日的影像数据对水稻具有较好的可分性；对于其它作物，月 日的影像具有较好的可分性，月 日影像数据的可分性更为明显，可将 个影像数据结合分类；但是大豆影像特征与其它作物（花生）类似，单独运用亚米级高分辨率数据无法区分大豆与花生，要结合具有短波红外波段的吉林一号多光谱数据，可较好地区分大豆与花生，但其精度受到一定影响。在实际分类过程中发现，豆类不同品种（如黄豆、绿豆等）之间的光谱特征较为相似，无法进行有效区分，需进行更深入的研究。综上所述，吉林一号卫星数据可用于农作物分类，且效果较好，有利于促进国家粮食安全和农业数字化发展，可为政府和农业管理部门提供精准的数据信息。参考文献 赵志远 吉林一号：我国最大的商业遥感卫星星座 太空探索，（）：曲春梅，朱瑞飞，徐则双，等 吉林一号卫星在吉林省中东部松林变色立木监测中的应用 卫星应用，（）：李贝贝，韩冰，田甜，等 吉林一号视频卫星应用现状与未来发展 卫星应用，（）：朱熹，刘黎明，叶张林 基于吉林一号卫星河道水质综合监测 中国水运（上半月），（）：卜丽静，孟进军，张正鹏 吉林一号视频星数据在车辆检测中的可行性 ，（）：秦小宝，于渊博，朱瑞飞，于树海 吉林一号光谱卫星在火点识别中的应用 卫星应用，（）：范泽琳，曲春梅，朱瑞飞，等 吉林一号在广西甘蔗种植区提取中的应用 卫星应用，（）：宋冬林，谢文帅 东北黑