DB 37T 3241—2018 农作物种植面积遥感监测技术规程 冬小麦

ICS 65.020.01B 07DB 37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 Wheat2018 - 08 - 17 发布 2018 - 09 - 17 实施山 东 省 质 量 技 术 监 督 局   发 布DB37/T 32412018I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 324120181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 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 3241201823.4 归一化植被指数  NDVI全称 Normalized Difference Vegetation 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：.(1)NIREDV式中：RRED红光波段反射率；RNIR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 324120183于山东省主要冬小麦生产区，均匀布设样方40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 /，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（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，DB37/T 324120184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。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-S1）/（S 2+S1），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，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 。数据时期多于两期时，通过循环来获得最大合成值。)()(1221SgtSge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NDVI4 最大合成 4 月中旬 NDVI 第 n 年数据：105、113 冬小麦拔节期NDVI9 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NDVI10 最大合成 10 月中旬 NDVI 第 n 年数据：289、297 冬小麦播种期NDVI11 最大合成 11 月中旬 NDVI 第 n 年数据：321、329 冬小麦苗期NDVI4-2最大合成 4 月中旬减最大合成 2月中旬 NDVI NDVI4-NDVI2 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 生育时期NDVI2 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NDVI4 最大合成 4 月中旬 NDVI 第 n 年数据：105、113 冬小麦拔节期NDVI9 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NDVI10 最大合成 10 月中旬 NDVI 第（n-1）年数据：289、297 冬小麦播种期NDVI11 最大合成 11 月中旬 NDVI 第（n-1）年数据：321、329 冬小麦苗期NDVI4-2最大合成 4 月中旬减最大合成 2月中旬 NDVI NDVI4-NDVI2 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 324120185表 3 决策树节点定义节点名称 表达式 意义Node 1 )48.0()()( 910119 gtNDVIandIgtNDVIandIgtNDVI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 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(4gtNDVIandgtNDVI2 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。DB37/T 3241201867.6 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，得山东省冬小麦种植面积监测图像。8 精度验证与评价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