一、案例概述

　　农业生产是当今社会发展至关重要的环节，它具有生产分散性、时空变异性、灾害突发性等人们用常规技术难以掌握与控制的基本特点，这是农业生产长期以来处于被动地位的原因。随着科学技术的发展，遥感技术成为及时掌握农业信息分布情况、作物长势、病虫害等农业灾害信息的有效手段。

　　现代农业的发展要求对农作物进行精准管理，农作物产量是各级政府进行决策、生产部门指导农业生产、流通领域安排粮食收购和销售、交通部门安排运输计划的重要经济信息，因此，及时准确地预报农作物产量具有重要的实用价值。农作物产量预报包括估算农作物实际种植面积、监测长势与预报产量。传统农作物估产采用人工区域调查方法，速度慢、工作量大、成本高，很难及时、大范围获取农作物的长势与产量信息;农作物遥感估产具有宏观、快速、准确和成本低等优点。

　　近年来，无人机遥感技术因具有机动灵活、高效快速、精细准确和作业成本低、按需获取数据且空间分辨率高的优势，发展迅速，已经成为农情监测的重要手段。结合卫星遥感影像，将其用于农作物估产，有望降低劳动力和科研成本，提高农业育种信息安全，提高估产精度和育种准确度。

　　为深入贯彻落实《国家统计局关于进一步推进新形势下国家调查队改革和创新发展的意见》要求，为满足国家统计局湖北调查总队项目需求在湖北省仙桃市、枝江市开展典型地区中稻无人机多光谱遥感测产研究。同时利用GF-2卫星多光谱影像，结合现有的测产技术，旨在通过多光谱遥感技术解译中中稻多光谱数据信息，建立适用于我省中稻产量测算的有效模型，形成完善的理论基础及实践依据。

　　二、支撑数据

　　湖北省仙桃市沙湖镇2018年8月7日GF-2遥感影像，产品分辨率1米，产品类型STANDARD，产品格式GEOTIFF，云量覆盖13%，产品波段数5，辐射校正方法LAB，椭球模型WGS84。

　　三、应用成果

　　影像融合过程均选择ArcGIS软件，影像波段选择Band3、Band2和Band1波段进行组合，因为这3个波段组合后影像为自然色，更适合人眼的视觉习惯。同时，也利于之后通过人机交互解译的方式获取研究区农业信息，从而利用这些信息对通过各种信息提取手段获取的信息进行精度验证，如图1-4所示：

　图1 全色波段影像

图2 多光谱波段影像

　　图3 主成分变换法融合影像

图4 Pansharp法融合影像

　　本次研究的信息提取方法是阈值法、波谱间关系法、非监督分类法和面向对象法。使用谱间关系法，通过对波段间进行运算，可以增大不同地类之间的差异，从而达到提取目标信息的目的，以耕地为例，通过Band2与Band1进行差值运算，会发现差值后的影像，耕地的灰度均值最大，利用公式Band2-Band1>40对研究区耕地信息进行提取。

　图5  感兴趣区Pansharp法融合影像

　　图6  谱间关系法提取耕地信息结果

　　四、应用效果

　　基于GF-2影像进行农业信息的提取研究，运用谱间关系法对研究区的有作物耕地进行了提取，得到如下结论：谱间关系法同样适用于单要素目标信息的提取，并不适用于全要素信息的提取。通过本次研究可知，基于GF-2卫星影像，信息提取方法适用于特定的农业信息提取，对于今后利用GF-2卫星影像在农业规划、农业调查、农业灾害预测等方面具有一定的实际应用意义，同时，对于基于GF-2卫星高空间分辨率影像和高光谱数据进行精细农业信息的提取具有一定的参考和借鉴意义。

　　五、案例提供单位

　　武汉思众空间信息科技有限公司

　　武汉思众空间信息科技有限公司(以下简称思众空间)是一家集“产-学-研”为一体，专业从事以自主核心技术开发地理信息系统(GIS)为主，提供研发、应用、服务的供应商。公司具备多层次、多学科交叉融合的专业人才队伍，努力实现“空天地一体化遥感技术”在精准农业、防灾减灾、资源环境、应急响应等领域的应用推广，成为专业化、产业化和标准化的行业代表。

　　地址：湖北省武汉市武昌区小洪山34号斗转科技园602室

　　电话：027-88600508

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