DB 37T 3243—2018 农作物种植面积遥感监测技术规程 棉花

ICS 65.020.01B 07DB 37山 东 省 地 方 标 准DB 37/T 32432018农作物种植面积遥感监测技术规程 棉花Technical Rule for Crop Area Monitoring Using Remote Sensing Data Cotton2018 - 08 - 17 发布 2018 - 09 - 17 实施山 东 省 质 量 技 术 监 督 局   发 布DB37/T 32432018I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、王猛、姚慧敏、隋学艳、梁守真、王素娟、王勇。DB37/T 324320181农作物种植面积遥感监测技术规程 棉花1 范围本标准规定了基于Landsat 8 OLI遥感影像的棉花种植面积监测方法。本标准适用于美国陆地卫星Landsat 8遥感数据进行棉花种植面积监测与调查。本标准适用于山东省棉花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）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文件。3.1 棉花种植面积监测 Cotton area monitoring对棉花种植面积的监控、测量。3.2 Landsat 8 Operational Land Imager (OLI)陆地卫星-8陆地成像仪3.3 辐射定标Radiometric Calibration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。3.4 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。DB37/T 3243201823.5 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波段反射率之差与之和的比值。计算公式为：.(1)NIREDV式中：RNIR近红外波段反射率；RRED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。3.6 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 8 OLI遥感影像棉花种植面积监测流程按照图1。DB37/T 324320183图 1 基于多时相 Landsat 8 OLI 遥感影像棉花种植面积监测流程5 数据源5.1 Landsat 8 OLI 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 遥感数据。5.1.1.2 影像时相要求：遥感影像时间范围为 3 月下旬10 月下旬。至少保证棉花种植前期（3 月下旬4 月中旬，为前期影像）、棉花种植期和生长前期（4 月下旬5 月下旬，为中期影像）、棉花生长后期（10 月，为后期影像）分别有一期 Landsat 8 OLI 影像。5.1.2 影像数据质量要求DB37/T 3243201845.1.2.1 要求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棉花主要种植区。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 根据选定的调查路线，选取典型棉花种植样区，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 范围内全部为棉花。利用 GPS 对样点中心进行定位，并进行样地描述性记录，记录内容包括样地棉花种植时间、预计收获时间、种植方式（覆膜/移栽）、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 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：.(2)gainDNbis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。DB37/T 324320185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47N，中央经线经度105E，坐标原点0，东移0，北移0，椭球体和大地基准面WGS-84。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 非水体区域提取根据多期影像的NDVI值，如果NDVI前期0.15并且NDVI后期0.3，则可以区分出棉花区域。监测区棉花区域遥感解译决策树按照图2。图 2 监测区棉花种植区域遥感解译决策树DB37/T 324320186注 1：NDVI 前期、NDVI 中期、NDVI 后期分别代表棉花种植前期、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（450 nm520 nm），反射率具体时间节点参照上述 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，对于棉花面积占60 %以上的混合像元，可将该像元判读为棉花。8 精度检验与评价8.1 精度检验对监测区棉花提取结果精度检验，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；采用与进行棉花种植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个的棉花样本进行精度评价。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 %以上，地市尺度，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。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棉花种植面积监测结果。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。棉花种植面积遥感监测专题图包括图名、图例、比例尺、棉花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