我国作为农业大国,人口众多,粮食需求大,由此决定了农业是国民经济的重要基础。卫星遥感技术具有高时效、大范围获取地表信息的能力,已应用于众多领域,而农业正是遥感应用中最重要和最广泛的领域之一。
目前,遥感技术已广泛应用于农作物遥感识别与面积估算、农作物分类、农作物产量估算、农作物长势监测、农作物病虫害监测、农业保险几个方面,涵盖了多层次和多方面的研究与应用。
本文选取长春市农安县为示范区,分析当地农作物分布情况。
利用农安县卫星遥感数据,基于人机交互的方法,提取农安县主要农作物种植位置和面积,为下一步农作物估产提供基础,服务于吉林省农业信息普查、粮食财政补贴等,为相关业务工作提供客观准确、快速实时的数据支持。
NDVI
归一化植被指数(NDVI),又称标准化植被指数,是近几年较为常用的一种监测植被的遥感指数,用于大区域的植被检测。绿色植被反射光谱的突出特点是对红光(b3)的高吸收率和对近红外(b4)的高反射率,因此NDVI定义为近红外波段(b4)与可见光红波(b3)数值之差和这两个波段数值之和的比值,即公式:
NDVI=(b4-b3)/(b4+b3)
其中数值越大代表植被覆盖度越高。
首先根据像元的同质性自下而上合并形成影像对象;然后,利用对象的空间特征和光谱特征通过隶属函数或最邻近分类器,实现信息自动提取的目的。其中影像分割是基础,首先科学合理的确定遥感影像分割的尺度,然后选择和提取训练区样本对象或像元特征,并利用这些特征或特征组合结合经验、知识进行分类,提取遥感信息。
通过理论支持与参数计算可以得到的结论为:农安县农田主要以旱地为主,这里的旱地主要以玉米种植为主,面积占农作物总面积的约90 %以上;水田较少,所占面积不足10%。
2016年农安县农业种植结构分布图
进一步,建立 NDVI 与植被覆盖度之间的关系来计算植被覆盖度。可以看出,农安县植被覆盖度较高。其中白色部分为水体和建筑;颜色越绿,表示植被覆盖程度越大,这时的植被覆盖度与理论上该区域植被覆盖度值相近。
2016年8月农安县植被覆盖度