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遥感技术与应用  2019, Vol. 34 Issue (3): 677-684    DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2019.3.0677
遥感应用     
基于高分二号遥感数据的农业阳光大棚提取
赵璐1,2,任红艳1,杨林生1
(1.中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101;
2.中国科学院大学,北京 100049)
Retrievalof Agriculture Greenhouse based on GF-2 Remote Sensing Images
Zhao Lu1,2,Ren Hongyan1,Yang Linsheng1
(1.Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100101,China;
2.University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China)
 全文: PDF(10401 KB)  
摘要:

利用遥感技术及时、准确地获取大棚的空间分布和面积信息,对于农业结构调整、污染防治有着重要意义。以邯郸市馆陶县为研究区,基于国产高分二号(GF-2)卫星影像数据,利用面向对象的最近邻方法提取研究区农业阳光大棚信息。经随机点验证结果显示,大棚信息提取精度为95.65%,大棚面积为21.11 km2。在空间上,馆陶县大棚沿交通干线以及重要河流形成了明显的聚集特征,尤以翟庄村附近为甚(2017年统计结果0.93 km2)。鉴于官方统计的大棚面积同时包含纯大棚和附属设施面积,通过计算纯大棚面积占比对提取结果进行修订。修订后的大棚面积为33.68 km2,相比于官方大棚面积统计数据(30 km2),面积精度为87.80%。研究表明:面向对象的最近邻分类方法适用于在GF-2影像上快速提取温室大棚信息,并可以为研究区农业大棚空间规划与管理以及农业污染监管与防治提供技术支持。

Abstract: Timely and accurately acquisition of the area and spatial distribution of greenhouse in the agricultural regions using remote sensing technique is a novel solution,which would be valuable for the local authorities taking measures to adjust regional agricultural structure and to prevent and control environmental pollution.In this study,the nearest neighbor method based on object\|oriented thought is used to extract greenhouses in Guantao County of Handan City with GF-2 satellite image.The random verification shows that the accuracy of extraction in greenhouses is 95.65%,and the area of the greenhouse is 21.11 km2.Since auxiliary facilities around greenhouses were also included in the area of greenhouses issued by local authority,the extraction results need to be revised by calculating the ratio of greenhouse in the greenhouse area.As a result,the final area of greenhouses is 33.68km2with the area accuracy of 87.80% (compared with the official statistics:30 km2).Greenhouses in Guantao County were obviously spatially clustered in some zones along traffic arteries and main rivers,especially around the Zhaizhuang village (about 0.93 km2).Using Chinese high-resolution satellites images to extract information of greenhouses can be effective and feasible with suitable method,and can provide technical support for decision makers to the spatial planning and management of agricultural greenhouse and the supervision and control of agricultural pollution.
Key words: GF-2;High Resolution Remote Sensing;Object\    Oriented Classification;Greenhouse Extraction;Guantao County
收稿日期: 2018-07-28 出版日期: 2019-07-10
ZTFLH:  TP 79  
基金资助: 国家重点研发计划(2016YFD0801004、2016YFC1302602),国家自然科学基金(41571158),国家重大科技专项项目(30-Y30b13-9003-14/16-04)。
作者简介: 赵璐(1996-),女,江苏常州人,硕士研究生,主要从事资源与环境信息系统方面研究。Email:zhaolu328@126.com;zhaol.18s@igsnrr.ac.cn。
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引用本文:

赵璐, 任红艳, 杨林生. 基于高分二号遥感数据的农业阳光大棚提取[J]. 遥感技术与应用, 2019, 34(3): 677-684.

Zhao Lu, Ren Hongyan, Yang Linsheng. Retrievalof Agriculture Greenhouse based on GF-2 Remote Sensing Images. Remote Sensing Technology and Application, 2019, 34(3): 677-684.

链接本文:

http://www.rsta.ac.cn/CN/10.11873/j.issn.1004-0323.2019.3.0677        http://www.rsta.ac.cn/CN/Y2019/V34/I3/677

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