基于无人机样方事后分层的作物面积估算

发布时间：2017-07-05 06:07

  本文关键词：基于无人机样方事后分层的作物面积估算

  更多相关文章： 种植面积 无人机影像 事后分层 分层指标 估算

【摘要】：无人机是开展野外调查的一种新型、有效的手段,能够及时、准确地获取地面调查样方信息,为作物面积遥感估算提供精准的样方数据。研究针对无人机抽样调查的样方特点,提出了适合于无人机样方的多层次事后分层指标(多层次-异质性指标、多层次-面积规模指标)。将这些指标分别用于事后分层抽样,估算冬小麦面积。并根据变异系数(coefficient of variance,CV)对其抽样效率进行评价。多层次指标是将多种分层指标分层结果叠加形成的,能够充分反映作物种植空间分布特征、空间异质性及种植规模,可以保证作物种植面积遥感估算的精度。以河南省冬小麦面积估算为例,在冬小麦空间分布空间范围,建立300m×300m抽样框格网,作为抽样基本单元。分别利用实验设计的多层次-面积规模指标、多层次-异质性指标、面积规模指标、异质性指标计算各抽样基本单元的对应指标值。按照累计平方根法计算不同分层指标下的分层界限值。最后进行事后分层估计,计算分层效率,对分层结果与分层效率进行对比分析。计算得到以上4种分层方法的变异系数分别为1.85%、1.41%、2.16%、1.55%。结果表明,结合无人机抽样调查,利用多层次指标法进行分层,各层内作物均质性较好,能够提高农作物面积估算的精度;此外,异质性指标较面积规模指标更能提高分层的层内作物均质性与农作物面积估算精度。
【作者单位】： 北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室;北京师范大学资源学院;
【关键词】： 种植面积 无人机影像 事后分层 分层指标 估算
【基金】：国家自然科学基金项目“基于遥感分类误差空间分布规律的玉米种植面积空间抽样研究”(41301444) 高分辨率对地观测系统重大专项(20-Y30B17-9001-14/16) 北京高等学校“青年英才计划”
【分类号】：S127;S252
【正文快照】： 0引言及时、准确地获取农作物播种面积信息对于国家地方政府制定农业政策,调整农业种植结构至关重要[1]。我国农作物种植面积较大,分布区域地理结构多样,传统的村级逐级上报的全面调查统计方式难以满足实际的需要[2-4],而PPS(probability proportionate to size sampling)抽样

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 马蓉;毛恩荣;杨邦杰;宋正河;汪庆发;;作物面积获取的视觉测距建模[J];江苏大学学报(自然科学版);2006年03期

2 程永政;;混种区作物面积遥感监测方法[J];河南农业科学;2009年06期

3 许迪,王少丽,蔡林根,B.Vincent;利用NDVI指数识别作物及土壤盐碱分布的应用研究[J];灌溉排水学报;2003年06期

4 吴全,杨邦杰,裴志远,王飞;大尺度作物面积遥感监测中小地物的影响与双重抽样[J];农业工程学报;2004年03期

5 马蓉;毛恩荣;杨邦杰;焦险峰;王素霞;;基于图像识别的作物分类种植面积车载测算系统设计[J];农业工程学报;2005年12期

6 王迪;周清波;刘佳;;作物面积空间抽样研究进展[J];中国农业资源与区划;2012年02期

7 黄青;唐华俊;吴文斌;李丹丹;刘佳;;农作物分布格局动态变化的遥感监测——以东北三省为例[J];中国农业科学;2013年13期

8 王迪;周清波;刘佳;;作物面积空间抽样框架及抽样基础要素优化设计研究[J];中国农业资源与区划;2008年04期

9 郝鹏宇;牛铮;王力;王秀兰;王长耀;;基于历史时序植被指数库的多源数据作物面积自动提取方法[J];农业工程学报;2012年23期

10 程云波;;怎样合理施用钾肥[J];农村科学实验;1998年05期

中国重要会议论文全文数据库 前2条

1 钱永兰;杨邦杰;裴志远;焦险峰;张松岭;吴全;汪庆发;王飞;;遥感图像光谱差异增强与农作物识别[A];农业工程科技创新与建设现代农业——2005年中国农业工程学会学术年会论文集第三分册[C];2005年

2 钱永兰;杨邦杰;裴志远;焦险峰;张松岭;吴全;汪庆发;王飞;;遥感图像光谱差异增强与农作物识别[A];农业生态与卫星遥感应用技术学术交流会论文摘要集[C];2006年

中国重要报纸全文数据库 前3条

1 储棕荷;全球转基因作物面积17年增长100倍[N];工人日报;2013年

2 记者 陈仁泽;北方地区旱情略有缓和[N];人民日报海外版;2009年

3 记者 王兵　通讯员 王珏 谢五三;安徽：百万亩小麦喊“渴”[N];中国气象报;2010年

，

本文编号：520735