河南省小麦种植区的遥感提取

1、第25页（共25页）河南省小麦种植区的遥感提取0 引言河南省是粮食生产大省，冬小麦的种植面积是预测农业资源综合生产能力与人口承载能力的重要数据源，准确掌握冬小麦种植面积对确保我省粮食安全具有重要意义。传统的获取农作物种植面积主要是通过逐层统计上报和实施大面积调研测量的方法，吴炳方等以GVG农情采样系统和样条采样框架为基础，提出了全国作物种植结构和种植方式快速调查技术方法。根据GVG采样记录描述的道路一侧100m内农作物的种植情况，通过判读每一条记录的作物分类成数，以采样线为基本单元，可以汇总得到每条采样线的农作物分类成数；然后将每个县境内调查得到的各类作物分类成数进行汇总统计，每个省的农业种植

2、结构由县的成数按照耕地面积加权平均得到1。目前，对于大尺度的作物面积与空间分布研究国际上通常采用遥感和地面抽样调查技术相结合的方法，而我国基于多时相遥感影像对大尺度农作物分布信息提取的研究相对还比较少。本研究以河南省为例，利用2002-2010年间覆盖河南省MODIS NDVI 16d 最大合成影像，提取冬小麦空间分布信息，为区域农业生产布局和政府农业决策规划提供依据。1 研究方法1.1 基础资料所选用的卫星遥感资料主要为2002-2010年间覆盖河南省MODIS NDVI 16d 最大合成影像（共计184幅），资料位置编码为H27V05。利用MRT资料预处理程序，对TERRA上午卫星的MOD

3、IS资料进行预处理，将L3级MODIS卫星资料PDF文件解包，地理定位，投影，生成局地投影文件。EOS-HDF产品的空间分辨率和时间分辨率分别为250m和16天，地图投影格式为Sinusoidal（正弦曲线投影）。研究所用矢量数据主要为河南省各县的行政边界（Shapefile格式）。1.2 数据的重构利用已有的 MODIS NDVI数据，分别做出2002-2010年间不同年份的小麦的时间序列图。以2002年的NDVI数据为例：在ENVI的Available List中加载2002年的23幅NDVI数据，把它们保存在一个文件夹中，并按照时间的顺序进行排序（Reorder Files）,即2002

4、年的第1天（1月1日）的NDVI图为第一波段，2002年的17天(1月17日)的NDVI图为第二波段，依次类推，2002年的第353天的NDVI图为第23波段。存放完毕后打开主窗口（image）的Tools工具条，做出Z Profile(spectrum)图，即为NDVI数据在2002年一年间的时间序列图，23个波段为序列图的横轴，NDVI值为序列图的纵轴。1.3提取研究区本文中的研究区域为河南省，可以用河南省的行政区划图作参考。图1 河南省行政区图由于所获得的一幅MODIS 数据范围比较大，并不都是用户需要的研究区，需要对已有的数据进行裁剪，建立合适的空间子集，满足本文的要求。建立空间子集的

5、优点有两点：严格划分研究区的范围，减少冗余信息；减少处理的工作量，提高运算的效率。利用空间子集建立研究区的过程实际上是掩膜的过程，用户可以通过build mask直接建立掩膜区，也可以通过把矢量数据导出到ROI Tool中间接建立掩膜，掩膜文件是一个二值化文件，掩膜区的像元值为1，而非掩膜区的像元值为0，通过这样的操作保留了研究区的数据而去除了非研究区的数值，达到确定研究范围的目的。1.4冬小麦的目视解译和判读河南省以轮种冬小麦-秋粮为主，冬小麦的生长期为每年的10月至第二年的6月，秋粮的生长期为每年的6月至10月。由于这些区域每年分两次在不同的时段进行了不同植被类型的种植，因此在叶绿素含量的

6、变化上也呈现出2个阶段的变化曲线。每年的10月为冬小麦的播种期，此时卫星收到的这些区域的信息主要为土壤信息，叶绿素含量低。随着冬小麦的生长，冬小麦的信息占卫星接收信息的比重逐渐增加，叶绿素含量也逐渐增高。12月以后小麦进入越冬期，冬小麦长势缓慢，叶绿素含量升高的趋势也随之变缓。进入春季以后，小麦进入返青期，叶绿素含量开始增加。5月以后，小麦进入开花成熟期，叶绿素含量开始减少，NDVI达到最大值并开始下降，NDVI曲线在此时出现一个峰值。6月冬小麦开始收割，导致这些区域的植被迅速减少，NDVI值下降到最低，相应的NDVI区现在此时出现一个谷值。冬小麦月以后，这些区域开始播种秋粮，随着秋粮作物的不

7、断增长，叶绿素含量逐渐增加，NDVI值也随之上升。秋粮作物的生命期相对较短，在8月达到最大的叶绿素含量值，此时NDVI曲线出现第二个峰值。随后秋粮相继成熟收割，叶绿素含量开始下降知道下降到第二个极低值，相应的NDVI曲线在此时出现第二个谷值。因此，河南省的小麦的NDVI曲线表现为双峰双谷的波形（图2）。波峰数量的多少应取决于当地的种植条件和耕作制度，而不能只是按照熟制来确定。受河南省自南向北不同地域所处的纬度和不同海拔高度的影响，小麦的收割日期并不固定，大致在5月中下旬到6月中上旬。所以，确定小麦的收割日期对于识别小麦是很重要的。NDVI图中其他的植被比如森林，在中温带地区多为落叶阔叶林，春季

8、树木发芽，NDVI值逐渐增加，到夏季NDVI值最高，而秋季随着树木落叶NDVI值下降，到冬季达到低谷，NDVI值最低，它和小麦的波谱有明显的差异。此研究区域的小麦品种差异不大，排除不同品种小麦的光谱差异影响。水体，城镇，荒滩等常年非麦像元很容易剔除。 由于MOD13 16天植被指数的合成是在像元水平上，根据输入数据的质量，按照BRDF合成、有限视角内的最大值合成（CV-MVC）、最大值合成（MVC）的先后顺序决定采用合成的方法。这种合成方法在一定程度上减少了传感器、大气本身的多变性、观测角度及残云等噪声影响的机率，同时也存在一些缺陷。对于生长季，NDVI曲线变化反应物候变化，但是由于云、大气干

9、扰，NDVI数值会突然降低，不符合植被生长规律，这样的点需要进行处理2。可以用一些波谱平滑方法进行减噪，如用HANTS算法,条件时间内差平滑法3，最小二乘法和谐函数分解方法4，Savitzky-Golay滤波技术5对数据进行平滑处理，即重构无云时间序列图像6-7。图2 河南省冬小麦的NDVI时间序列曲线图2中的横坐标代表一年中的天数，纵坐标代表在一年中不同的天数小麦的NDVI值的大小，曲线的形状特征和物候信息比NDVI值本身更要有作用，作物生长过程线的变化特征和趋势，往往比曲线本身更能反映作物生长状态的变化。时序NDVI曲线的波形特征更具有生物物理意义8。2 研究区内冬小麦的提取 很多学者倾向

10、于用人工神经网络或决策树的方法9-10来提取研究区内的冬小麦，本例中所用的方法为平行管道法，即平行六面体法。平行六面体将用一条简单的判定规则对多光谱数据进行分类。判定边界在影像数据空间中是否形成了一个N维的平行六面体。平行六面体的尺度是由标准差阈值所确定的，而该标准差阈值则是根据每种所选类的均值求出的。平行六面体分类法不是提高分类精度的最好的方法，但就本例来讲，在针对长时序、大数据量的大研究区域的类别提取时却是有效的方法。用ENVI加载要分类的图像，按照1,4,11波段进行R,G,B假彩色合成。通过像元的波谱曲线来判定此像元是否反映了冬小麦的波谱特征，如果是，则选定它为样区，如果不是则继续寻找

11、，直到满足条件为止。在研究区域内大范围的查找以后发现假彩色合成图的黄色，绿色和黄绿色部分为冬小麦种植区，其中受云的干扰作用区域的颜色根据实际情况而定，可能为灰色，淡蓝色，这样的区域需要一一排查认定。通过人机交互和目视解译选定足够的样区，要保证样区的选择尽可能为纯证样区选择的质量。净的像元，即端元，如果部分地区的混合像元过于集中，则需要使用混合像元分解技术以保证提取的质量。表3 本例中平行管道法提取系数参考表年份200220032004200520062007200820092010提取系数2.92 2.58 2.57 2.47 2.55 2.53 2.57 3.01 2.51 采用此种方法提取

12、出所有年份的冬小麦数据。3 研究结果3.1冬小麦的面积提取结果 图3a 2002年河南省地表NDVI假彩色合成图(左)和遥感提取的冬小麦种植区（右） 图3b 2003年河南省地表NDVI假彩色合成图(左)和遥感提取的冬小麦种植区（右）图3c 2004年河南省地表NDVI假彩色合成图(左)和遥感提取的冬小麦种植区（右） 图3d 2005年河南省地表NDVI假彩色合成图(左)和遥感提取的冬小麦种植区（右） 图3e 2006年河南省地表NDVI假彩色合成图(左)和遥感提取的冬小麦种植区（右）图3f 2007年河南省地表NDVI假彩色合成图(左)和遥感提取的冬小麦种植区（右）图3g 2008年河南省地

13、表NDVI假彩色合成图(左)和遥感提取的冬小麦种植区（右）图3h 2009年河南省地表NDVI假彩色合成图(左)和遥感提取的冬小麦种植区（右）图3i 2010年河南省地表NDVI假彩色合成图(左)和遥感提取的冬小麦种植区（右）由提取的结果可以直观的看出2002-2010年的冬小麦的种植面积不尽相同，但是单凭分类图并不能了解到种植面积及种植区域的具体变化，需要进一步的统计分析以及参考历年冬小麦的真实种植情况才可以做出详细判断。3.2 河南省内各县冬小麦的统计结果3.2.1 冬小麦面积统计方法农作物种植面积监测是根据农作物光谱特征的差异，通过遥感影像记录地表信息，识别不同的农作物类型，统计农作物种

14、植面积。总的来说：农作物种植面积遥感监测的方法11-12可以分为三类：一是基于光谱特征的农作物遥感识别方法13；二是基于作物的物候特征的农作物遥感识别方法14；三是基于多源数据的农作物遥感识别方法15。对通过面积监测做出的分类结果，可以用很多方法进行统计16。比如选定最优窗口，用回归分析建立Pan-CPI模型进行面积测量；农业部遥感应用中心以作物种植面积的历史统计数据为分层指标，把作物生产县划分为若干层，分别建立抽样外推模型；随机从各层抽取所需要数量的冬小麦生产县，以影像数据为覆盖，采用人机交互方式来获取作物种植面积的年纪变化，以县为单位进行统计；最后利用外推模型获得全国作物种植面积变化。本例

15、中使用最简单的统计方法，即基于像元个数和像元大小进行面积的分类统计和汇总。3.2.2 本例中统计结果的处理研究对分类后的数据需要进行统计分析才可以运用到实际的决策中，分类后的数据并不能直接利用，需要进行一系列的处理。基于4.1中做出的分类图对河南省历年的冬小麦种植面积进行分县统计。用公式：Area=像元数*250*250*0.0015进行计算和汇总，单位为亩，可得到河南省所有县在2002-2010年间冬小麦的种植面积。通过所得的数据可以做出2002-2010年河南省小麦种植面积的总趋势图和频率分布直方图。 图4 河南省冬小麦种植面积趋势图(单位：万亩)其中纵坐标代表2002-2010年河南省冬

16、小麦的种植面积,从趋势图中可以看出，这九年间河南省小麦的种植面积总趋势在增加，可以说明粮食作物的种植结构调整以及旱涝和小麦病害对河南省小麦种植面积的影响不大，小麦仍然是河南省的主要粮食作物。 图5 河南省冬小麦种植面积频率直方图（万亩）从频率直方图中可以看出，河南省常年小麦种植面积基本保持在7500万亩左右，从而保证了粮食产量的稳定。表4 遥感估算的河南省2002-2010年各县冬小麦种植面积(亩)2002年2003年2004年2005年2006年2007年2008年2009年2010年安阳市市辖区安阳县70313 701719 88500 904688 52219 597656 30750

17、592594 3375 472219 16594 457031 29344 572156 31500 280969 55500 764063 宝丰县511125 528188 350906 469969 388406 451688 509813 380906 542719 博爱县269250 269438 232406 161063 184969 264844 248906 225281 164813 郸城县1200844 1030500 1778063 1763531 1815750 1884656 2049281 1897031 1307438 登封市45469 269813 206344

18、 62063 86906 39469 1219 81656 85688 邓州市1320844 370406 1689938 2387438 2071875 1871906 2606625 2947031 1449750 范县113906 379500 2344 74156 17156 163688 196031 76313 204000 方城县409125 462469 646781 803250 787875 781781 775969 1039781 553313 封丘县1000781 966094 952313 925031 837281 954281 831375 1280156 11

19、20500 扶沟县1153688 855469 211313 995531 728719 719156 786281 930188 806719 巩义市123469 132375 157500 105563 75563 88406 48000 49031 131438 固始县78938 41813 49031 18281 119156 24000 47531 2625 105938 光山县15188 24094 188 0 375 0 0 94 46594 鹤壁市市辖区18375 50344 26625 18938 24375 12281 16313 26063 31594 滑县1749844

20、 2209594 1202063 1554938 1104750 1696688 1656375 2041875 1832906 淮滨县713719 430125 500906 217031 787219 392063 822656 195844 942000 淮阳县1173281 1101844 1279969 1468594 1303406 1578188 1711125 1369969 1260750 潢川县131344 78563 37688 2156 83438 6188 87938 5156 187875 辉县市717656 706500 719063 579469 615188

21、664969 395250 768000 718594 获嘉县534844 397688 413719 329156 346594 453188 470813 417563 405094 济源市312563 376031 240656 244969 234844 282469 267188 193594 311531 郏县345000 385688 484219 379875 325219 269344 303938 258844 382500 焦作市市辖区96094 136594 90563 64219 66750 84750 50344 54000 107344 浚县1151344 128

22、2875 1153969 1051594 895125 1039406 1171875 1247156 1162875 开封市市辖区20156 37406 25875 19781 28406 19688 14906 39656 41156 开封县753844 738375 595313 609750 585188 528094 383250 595688 884906 兰考县618281 852094 153469 442781 292969 651656 693656 688500 726375 林州市154313 274969 27375 107906 34688 76406 69188

23、29906 88781 临颍县901969 911438 889125 913313 844406 938250 486938 800438 921375 灵宝市6469 26156 22969 27281 20719 8719 3375 9563 15563 卢氏县0 188 563 563 94 188 0 94 0 鲁山县328125 442688 398438 369188 354281 349500 378000 329438 336750 鹿邑县913031 1031344 1116938 1467844 1441500 1411406 1653563 1445063 992156

24、 栾川县938 750 1219 563 1031 375 656 1406 1500 罗山县110719 223594 71531 750 146906 5438 17625 7500 189656 洛宁县56156 56906 27094 75844 73594 69844 8906 26531 66656 洛阳市市辖区103125 75281 99938 60188 71531 37031 46031 55313 117281 漯河市市辖区29625 6375 21375 16969 22969 17063 16406 9938 30094 孟津县185250 283125 295594

25、 113250 336094 210375 117656 167813 219281 孟州市284625 315188 245063 265594 252750 275719 147563 137344 295031 泌阳县999375 981000 1154813 1150406 872344 978563 747750 790219 1148813 渑池县281 7781 1219 281 4688 1781 6938 9750 188 民权县471844 825844 441281 821438 640875 766688 828469 462000 687844 南乐县144656 2

26、98500 25594 415031 442781 540094 389438 203906 410063 南阳市市辖区1094531 327750 1245281 1106625 1083938 1135781 1110000 1515750 1301156 南召县7406 10406 11719 844 1594 563 469 281 9094 内黄县136031 603938 285188 210750 236438 190219 219656 473719 320813 内乡县80531 162750 171375 113156 195844 344063 249750 261094

27、 130688 宁陵县402000 867938 417188 685688 613219 671625 643500 481031 606375 平顶山市市辖区180188 171750 159281 142031 139969 137063 173156 153375 181313 平舆县1541813 1085719 1747500 1426406 1639781 1598906 1547250 1584375 1658531 濮阳市市辖区95250 220594 11719 101813 105469 111938 111938 140156 136031 濮阳县667969 1371

28、188 9000 178875 155156 879844 903188 1199719 1010813 淇县290344 279938 314156 271969 267000 263156 265125 331594 316125 杞县1003219 1326938 1153594 1350656 1103719 1069688 1121531 1157250 1194375 沁阳市449531 488438 380719 394313 339844 427500 359344 362250 391500 清丰县318750 956344 105844 516469 562500 7325

29、63 688500 482063 710813 确山县1263375 782156 1112813 924000 1513313 1266938 817125 1266188 1428469 汝南县1887094 1247438 1965656 1392281 1990031 1773000 1815000 1931156 1929000 汝阳县106219 212906 159188 117750 178219 85969 67688 91969 131250 汝州市574594 673031 672281 541875 616969 486188 451031 465563 615094

30、三门峡市市辖区188 94 0 0 0 188 0 281 0 陕县656 9000 2906 3375 469 2250 188 5813 1313 商城县0 188 0 0 94 0 0 0 281 商丘市市辖区638906 1107469 674250 1279688 1324031 1344750 1467188 1396969 915375 商水县1441688 1480125 1687031 1638656 1436906 1685531 1802438 1655438 1529531 上蔡县1710656 1698000 1939219 1918406 1842281 16128

31、75 1946250 1857094 1792125 社旗县465656 173063 954188 1039313 849656 767531 625594 922969 702281 沈丘县906656 676688 1311656 1256625 1185000 1204125 1382250 1225875 844219 嵩县19594 10781 19031 20438 95344 48281 14531 22031 28594 睢县636469 966844 783938 961219 886875 1009875 1117500 969375 795281 遂平县1430906

32、1201500 1457438 1038750 1257750 1325813 1327594 1134938 1395844 台前县23156 206625 0 78281 26813 170438 109219 56531 61406 太康县1633313 818719 750000 1458000 1718250 2105344 2002969 1814813 1405500 汤阴县497719 639375 546469 473438 444094 433313 572813 465469 583969 唐河县1921031 884250 2122125 2017781 1780688

33、 2047219 1619438 2393813 2250563 通许县607219 858656 631781 711281 554250 560063 332719 339000 637313 桐柏县147188 145875 82781 90750 81094 114750 78656 141469 190313 卫辉市606281 561469 607219 504469 540844 460781 458344 584719 592688 尉氏县1013813 1013531 823406 888844 702188 499313 557531 548438 1021406 温县38

34、8688 440156 454219 368531 364313 367031 343781 394875 378094 武陟县787969 636844 761906 606375 616969 719250 593344 809250 751500 舞钢市366188 401156 424219 360750 401813 262875 384188 230719 361594 舞阳县857156 726188 709031 910875 868031 797250 973406 676313 824063 西华县1120031 1000969 918281 1200563 1089563

35、 1225969 1360031 1211063 1129781 西平县1266750 988594 1279781 1318594 1262719 1162125 1427625 1104281 1265250 西峡县8156 1781 8250 1969 6563 4125 5813 12656 9094 息县1439531 726188 1087406 443625 1397344 844781 1400906 998625 1355344 淅川县90750 300281 193875 182156 190031 340219 265125 380344 162844 夏邑县845719

36、 1170469 587250 1159594 1149563 1543031 1350938 1475813 847313 襄城县862125 931219 701344 750750 670313 673313 570750 670125 861563 项城市1021969 976031 1345313 1121063 1335094 1302000 1380188 1317000 1056938 新安县19875 80063 91313 9563 51281 45938 10875 15375 36281 新蔡县1537875 1001813 1954594 1352625 179484

37、4 1519219 2000156 1382156 1662094 新密市108750 346219 368344 187688 148219 225281 62813 3375 135000 新县0 0 0 0 0 0 0 0 0 新乡市市辖区81188 89719 72469 38063 33375 38531 46688 53719 76125 新乡县532688 504938 489563 386531 310313 391406 395344 472406 510469 新野县747281 181125 740344 884813 665438 651094 681375 91415

38、6 914063 新郑市496125 643313 577688 482531 477375 398156 308344 108938 552188 信阳市市辖区179156 549563 113063 75938 122813 73500 56813 83438 392344 修武县413531 378000 388406 329906 336563 364875 363000 390281 407531 许昌市市辖区50438 29906 30375 38906 37688 32813 8344 21281 56719 许昌县1051594 946688 1097063 1060313 9

39、82781 1045688 903000 868969 1098469 鄢陵县863344 684000 608813 901875 879281 924469 598313 781219 856688 延津县913031 894750 934313 629063 790313 691688 488813 1020000 974625 郾城县1230281 1075031 1258406 1186594 1129875 1233000 1206938 1195781 1291500 偃师市506625 413906 611719 516000 320625 465188 383438 4886

40、25 558094 叶县1233094 1053281 1365375 1398000 1326563 939844 1455094 909844 1331344 伊川县152156 333750 254156 190313 370875 166875 105938 163969 208969 宜阳县103313 194438 234656 124875 239063 133219 86344 116906 136219 义马市2063 3938 1406 469 1969 656 656 469 2813 荥阳市305531 553969 536813 361500 239438 38278

41、1 258281 292500 370875 永城市1747219 1721719 1802813 1666500 2055563 2338781 2305313 2436656 1851750 虞城县728813 1110750 696844 1312781 1417594 1444688 1525500 1406906 1027125 禹州市410531 548250 670125 533906 464063 356250 468188 444188 424594 原阳县1287750 1036313 1095563 848438 1032375 1089844 1022344 12499

42、69 1137094 长葛市724781 569344 846094 709500 563719 624281 702938 467250 739500 长垣县704719 1013063 561094 736781 398438 804094 803344 1014938 851156 柘城县564375 727781 323438 927844 986438 925406 1105031 899156 608719 镇平县438469 318375 786938 500063 494063 637969 753469 754219 630844 正阳县2275125 2222063 237

43、0656 1994344 2429344 1882406 2262750 2384625 2453719 郑州市市辖区158156 208781 142313 118219 101063 115313 55031 105563 193781 中牟县112594 184688 203438 166125 145219 97969 23625 112125 236531 周口市25125 32156 23438 26250 14625 26344 31125 23156 30375 全省（万亩）7254 7213 7280 7423 7511.3447705 7826.8787899.544795

44、2.269 从上表中不难发现，部分县的小麦种植面积很少，甚至在有些年份为零，除了提取模型的误差以外，更多是现实自然地理条件决定的。比如商城县，由于地理位置靠南，主要的粮食作物不是小麦，而是常年以种植水稻为主；又如新县和卢氏县，地处山区，以发展山地经济为主，小麦的种植面积很少，加上数据的分辨率较低，不足一个像元的数据没有被提取出来，所以在图上看不到小麦的光谱信息，提取的结果在有些年份为零；再如光山县，有些年份的小麦种植面积挺多，后来就没有了，可能是人为种植计划的改变或者退耕还林或开采矿石引起的，需要实地考察验证。像台前县，大部分年份的种植面积都很多，只有一年为零，这个为零的数值就可以看做是数据异

45、常值处理，在估算常年种植面积时通常被剔除掉，不参与运算。大部分县的小麦种植面积呈波动性上升状态，因此九年间河南省小麦作物总种植区在不断扩大。上述数据可以用来研究河南省主要市小麦种植面积的平均发展速度和平均增长速度。平均发展速度表明社会经济现象在一个较长时期内的平均发展水平；而平均增长速度，则表明社会经济现象在一个较长时期内的递增速度。利用这两者作为指标，可以反映河南省在2002-2010年小麦面积增长的平均速度，还可以用来对比不同时间段的小麦面积增长的不同速度，又可以用来对比河南省不同县市小麦种植的不同情况。几何平均数可以被用来分析和研究河南省小麦种植面积的平均发展速度和平均增长速度。几何平均

46、数就是n个观测数的连乘积再开n次方所得的方根数，也可按下式直接计算： QUOTE xg=nxnx0 xg=nxnx0 （公式1）式中x0为基期（或基年）数据 ，为最后时期数据，n为间隔年数（不包括基年）。依据统计数据汇总得到河南省主要市的2002-2010年小麦种植面积的年平均发展速度和年平均增长速度如下表：表5 河南省主要市2002-2010年小麦种植面积年平均增长速度表年平均发展速度年平均增长速度安阳市1.054.77%鹤壁市1.022.42%济源市1.000.31%焦作市1.00-0.20%开封市1.022.45%洛阳市1.011.00%漯河市1.000.47%南阳市1.021.65%平

47、顶山市1.000.29%濮阳市1.055.12%三门峡市1.087.60%商丘市1.011.37%新乡市1.011.09%信阳市1.021.97%许昌市1.000.18%郑州市1.010.61%周口市1.010.51%驻马店市1.000.28%由上表可以看出在2002-2010年间，河南省的济源市、漯河市、平顶山市、许昌市和驻马店市的小麦种植面积年平均增长速度均小于1%，基本上保持持平，焦作市的小麦种植面积呈负增长状态，略显缓慢，其他市的小麦种植面积年平均增长速度保持在1%5%之间，增长速度相对较高，其中安阳市的小麦年增长速度最快。3.3 精度评估通过历年的河南省统计年鉴对冬小麦的遥感影像提取

48、的面积统计结果做简单评估；通过Google Earth对部分研究区进行对照和验证；在ArcMap中加载高分辨率或高光谱的遥感影像底图，目视判别提取的精度；在ArcMap加载已有的历年小麦种植区的矢量图层，和研究提取的数据进行叠加操作，观测两组数据的差异大小。4 讨论4.1 数据的优势和劣势MODIS数据的典型优势是数据覆盖区域大，利于大空间范围的地物特征提取，数据重访的周期短，利于作物生长状况的动态监测，同时，它的数据空间分辨率较低，加大了地物解译的难度。就本例来说，受MODIS数据质量的影响，冬小麦处于旺盛生长期，NDVI变化快，而MODIS 13Q1数据是16天最大合成数据，既有可能反映的

49、并不是当天真实的小麦生长状态。后续研究中，需考虑其合成日期和作物物候，还原构建MODIS-NDVI真实生长曲线是提高方法精度的关键。对于MODIS数据分辨率低的问题，在农作物遥感识别中，可以用多源信息复合的方法，充分利用多种数据信息的特色，实现优势互补，弥补单一遥感数据和分类方法的缺陷，大大提高农作物识别精度。多信息源数据结合既包括多源遥感影像的结合，也包括遥感影像与非遥感数据源的结合。多源遥感影像的结合可以得到更多的信息，减少理解的模糊性，比如运用混合像元分解模型对河南省冬小麦种植面积进行监测，采用多光谱遥感影像与雷达遥感影像相结合进行作物种植面积提取。在GIS和GPS的支持下，引入非遥感影

50、像数据源，如在分类过程中引入地形（如高程，坡度和坡向信息等），土壤，作物轮作和分布环境信息，可大大提高农作物种植面积的提取精度。通过空间化属性数据与遥感数据融合模式，利用遥感数据在耕地时空分布表达和属性数据在作物种植面积数量动态变化描述方面的优势，进行农作物空间分布格局提取也越来越得到重视和应用。4.2研究方法的优势和不足 本例中用监督分类中的平行六面体分类法提取小麦种植区，用混合像元分解技术和目视解译方法进行样区端元的提取，算法简单，效率高，时效性强，相对而言减少了工作量，但提取的精度不够，此种统计分类法需要改进。 对冬小麦面积的统计中结合了ArcGIS的强大功能，简化了数据的处理流程，保证

51、了统计结果符合要求，但是统计的正确与否严重依赖于在遥感影像中数据的分类精度，如果分类的精度达不到一定标准，统计的结果就很难令人满意。4.3对本例中研究结果简单评估评估的结果表明研究提取的结果并不是很准确，由于调查结果与统计数据口径的口径不同，而且部分项的归并也不完全等同，绝对数据有差别，直接比较很难说明问题，而统计学检验更有意义。表6 河南省各市冬小麦常年种植面积的遥感估算和验证（万亩）遥感估算值实际统计值残差标准残差安阳市313450137.490.91鹤壁市142120-22.32-0.15济源市27357.720.05焦作市240221-18.73-0.12开封市37242047.920

52、.32洛阳市140384244.441.62漯河市287250-36.63-0.24南阳市81890081.800.54平顶山市349320-29.12-0.19濮阳市196300103.890.69三门峡市2120117.580.78商丘市843800-43.00-0.28新乡市572900328.052.17信阳市204310105.760.70许昌市371300-71.08-0.47郑州市15022575.000.50周口市11611000-160.97-1.06驻马店市13671005-361.58-2.39 从表6中可以看出遥感估算的结果较实际统计的结果来说并不是十分准确，造成这种不

53、准确性的原因可以归并为三大方面：一是数据来源过于单一；二是研究方法本身的局限和误差；三是数据精度评价模型的研究机制的合理性。4.4对精度评价模型的稳健性和可靠性做说明利用对提取面积简单评估的结果可以进一步检验模型的稳健性，用相关系数分析和标准估计误差来说明提取模型的精度。相关系数又称线性相关系数.它是衡量变量之间线性相关程度的指标。样本相关系数用r表示,相关系数的取值范围为-1,1。|r|值越大，误差Q越小，变量之间的线性相关程度越高；|r|值越接近0，Q越大，变量之间的线性相关程度越低。相关系数又称皮（尔生）氏积矩相关系数，是说明两个现象之间相关关系密切程度的统计分析指标。两个现象之间的相关

54、程度，一般划分为四级：如两者呈正相关，r呈正值，r=1时为完全正相关；如两者呈负相关则r呈负值，而r=-1时为完负相关。完全正相关或负相关时，所有图点都在直线回归线上；点子的分布在直线回归线上下越离散，r的绝对值越小。当例数相等时，相关系数的绝对值越接近1，相关越密切；越接近于0，相关越不密切。当r=0时，说明X和Y两个变量之间无直线关系。相关系数r的计算公式如下:r=xi-xyi-yxi-x2yi-y2 （公式2）根据表6的数据，用excel即可做出河南省小麦面积估算值和实际值的相关系数图。图6 河南省小麦种植面积估算和实测相关图表7 河南省小麦种植面积估算和实测回归统计表回归统计Multi

55、ple R0.9244283R Square0.854567682Adjusted R Square0.845478162标准误差126.4017585观测值18从表7中可以看出相关系数r=0.8546, r=0.9244,从检验相关系数=0的临界值表中查得当N-2=16，为0.001时，其临界相关系数r=0.7084,可见|0.9244|0.7084，这表明河南省小麦种植面积的估算值和实测值的相性相关程度已达到极显著水平，两者之间是高度正相关的。遥感估算的小麦面积与地方统计上报的小麦面积不完全一致，我们用标准估计误差这个指标来衡量它们的差异，标准估计误差亦称剩余标准差，其值越小，表明实际值越

56、紧靠估计值，模型拟合优度越好；反之，标准估计误差越大，则说明实际值对估计值越分散，模型拟合越差。它的计算公式如下：zei=eise=yi-yise (公式3)由表6的数据，可以作出下图：图7 河南省小麦种植面积估算和实测标准残差图由残差的分布模式可以判断其属于非常数残差，残差的模型稍有不合适，即个别数对于x轴的离散程度较大，但总体残差的值在偏差容许的范围内，说明小麦面积的提取结果与地方统计上报面积基本相符合。表8 河南省小麦种植面积总体残差和抽样残差比较表总体统计面积（万亩）遥感估算面积（万亩）残差标准残差河南省(2002)7256725420.214844河南省(2003)72007213-

57、13-1.61719河南省(2004)7284728040.472266河南省(2005)74107423-13-1.65234河南省(2006)75007511-11-1.41797河南省(2007)77007705-5-0.63594河南省(2008)7832782750.640234河南省(2009)7900790000.057031河南省(2010)7960795280.966406抽样统计面积（万亩）遥感估算面积（万亩）残差标准残差邓州市(2004)邓州市(2005)139174169239-30-65-0.76754-1.65678邓州市(2006)188207-19-0.4910

58、1邓州市(2007)200187130.329837邓州市(2009)208295-87-2.21872兰考县(2002)9062280.720866唐河县(2009)208239-32-0.81072镇平县(2002)7044260.669174上表可以看出样本的残差比整体的残差大，模型的稳定性也相对较低，造成稳定性降低的主要原因是提取过程中样区选择的随机性。在光谱匹配过程中，有些相对符合条件的像元也参与提取处理过程，混合像元的存在降低了训练区选择的标准，标准容差的变大直接造成像元的错分和漏分，使部分县的提取的种植面积比实际的多，而其他县的比实际小。除此之外，提取方法的合理性和模型的好坏直接

59、影响提取的精度，在选择提取方法时要进行多种分类方法的对比研究，选取最优的提取方案，同时在精度和效率之间做出权衡；提取模型系数的选择要尽量准确，先验知识可以提高提取的效率，在未知的情况下可以通过多次检验分析获取更优的提取系数。显然，增加抽样的数量可以增加模型的稳定性。4.5与前人研究的比较 以吴炳方等的研究与本文的研究作比较可作出以下认识：以GVG农情采样系统和样条采样框架为基础的全国作物种植结构和种植方式快速调查技术方法。根据GVG采样记录描述的道路一侧100m内农作物的种植情况，通过判读每一条记录的作物分类成数，以采样线为基本单元，汇总得到每条采样线的农作物分类成数；然后将每个县境内调查得到

60、的各类作物分类成数进行汇总统计，由县的成数按照耕地面积加权平均得到每个省的农业种植结构。本文中的冬小麦面积的监测是基于高时间分辨率的MODIS影像，通过时间序列的判别做出分类，再根据分类的结果按照县的个数和面积进行分级，在ArcGiS中进行属性表的连接和汇总，最后统计和单位转换得到各县的种植面积。可以把各县的种植面积进行求和得到河南省的种植总面积，也可以直接根据做出的分类图进行统计。做出每个县的种植面积有利于具体变化的监测和后续的精度评估，所以这一步是不可少的。本文的研究目的与吴炳方等的目的相同，都是为了统计农作物的种植面积，统计方法和精度评估的部分也大同小异，不同之处在于研究的数据源和具体研