近日,中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所智慧農(nóng)業(yè)創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)與華中師范大學(xué)、美國波士頓大學(xué)、美國肯特州立大學(xué)以及國際糧食政策研究所等聯(lián)合提出了一種協(xié)同遙感數(shù)據(jù)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)的農(nóng)作物空間分布制圖新方法,研究成果發(fā)表于《環(huán)境遙感(Remote Sensing of Environment)》。
據(jù)吳文斌研究員介紹,農(nóng)作物空間分布圖是科學(xué)掌握區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)狀況、優(yōu)化農(nóng)業(yè)資源配置利用、調(diào)整農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)的重要基礎(chǔ)。中低空間分辨率遙感數(shù)據(jù)(如中分辨率成像光譜儀MODIS)是區(qū)域農(nóng)作物空間分布制圖或種植結(jié)構(gòu)監(jiān)測中廣泛使用的數(shù)據(jù)源,其具有觀測幅寬大、譜段多和時頻高等特點(diǎn),可以較好刻畫復(fù)雜種植結(jié)構(gòu)下農(nóng)作物的生長發(fā)育物候特征。然而,其較粗的空間分辨率常帶來混合像元的問題,分類中訓(xùn)練樣本、大氣干擾、影像預(yù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等也有很多不確定性,這些都顯著限制了農(nóng)作物空間分布制圖精度。農(nóng)作物統(tǒng)計數(shù)據(jù)也常在農(nóng)作物空間分布制圖中得到應(yīng)用,雖難以刻畫農(nóng)作物詳細(xì)的空間分布信息,但在作物類型和數(shù)量特征描述,以及時間連續(xù)性表達(dá)等方面具有獨(dú)特優(yōu)勢。已有的研究多是將統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為外部參考數(shù)據(jù),應(yīng)用于遙感制圖結(jié)果驗(yàn)證和精度評價,統(tǒng)計數(shù)據(jù)沒有參與到遙感制圖的關(guān)鍵環(huán)節(jié)中,并沒有實(shí)現(xiàn)遙感數(shù)據(jù)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)的真正協(xié)同。
針對這一問題,研究團(tuán)隊(duì)從充分挖掘中低分辨率遙感影像和農(nóng)業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的優(yōu)勢出發(fā),聯(lián)合提出了協(xié)同這兩類數(shù)據(jù)的農(nóng)作物亞像素制圖新方法。該方法首先基于隨機(jī)森林回歸模型,提出了“向后特征剔除法”,自動篩選出作物識別的最佳光譜-時相特征組合,提高作物豐度遙感估算精度;其次,引入作物面積統(tǒng)計數(shù)據(jù),計算遙感分類結(jié)果與統(tǒng)計數(shù)據(jù)的面積差,提出了面積差空間迭代分配新方法(IAGSA),進(jìn)行面積差空間像元合理分配,實(shí)現(xiàn)遙感分類的作物豐度結(jié)果精化。團(tuán)隊(duì)以我國最大商品糧基地—黑龍江省為研究區(qū)域,以主要農(nóng)作物(水稻、玉米和大豆)為研究對象,對方法可靠性和穩(wěn)定性進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明:基于時序MODIS生成的亞像素作物分布圖與中高分辨率參考圖的空間一致性達(dá)0.75;利用IAGSA優(yōu)化得到的農(nóng)作物亞像素制圖結(jié)果,不僅在數(shù)量上與統(tǒng)計數(shù)據(jù)的一致性顯著提升,而且也保留了遙感制圖結(jié)果的空間分布特征。IAGSA策略具有明顯的尺度效應(yīng),即統(tǒng)計數(shù)據(jù)的空間尺度越小,優(yōu)化的遙感結(jié)果的空間異質(zhì)性越大。
該方法充分挖掘了遙感數(shù)據(jù)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)協(xié)同利用的優(yōu)勢,一方面提升了中低分辨率遙感數(shù)據(jù)作物空間分布制圖的精度,可為我國大區(qū)域“作物一張圖”研制提供新支撐;另一方面豐富和發(fā)展了遙感數(shù)據(jù)源和非遙感數(shù)據(jù)源融合的技術(shù)方法,可為多源數(shù)據(jù)的協(xié)同融合提供新參考。
該研究得到國家自然科學(xué)基金創(chuàng)新群體項(xiàng)目、國家重點(diǎn)研發(fā)計劃項(xiàng)目、國際農(nóng)業(yè)科學(xué)計劃項(xiàng)目共同資助。(通訊員 金云翔)
原文鏈接:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425721000833
圖.遙感數(shù)據(jù)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)協(xié)同的農(nóng)作物亞像素制圖流程