高分卫星影像服务助推农作物精细化调查

近年来，国家农业政策的春风吹遍大江南北，陆续出台了许多惠民政策，农业补贴就是其中的重要一项。然而，如何实现农业补贴的精准发放，对耕地范围作物种植种类、面积等的调查统计提出了新的挑战。...



农业在中国历来被认为是安天下、稳民心的战略产业，是国民经济的基础。近年来，国家农业政策的春风吹遍大江南北，陆续出台了许多惠民政策，农业补贴就是其中的重要一项。

然而，如何实现农业补贴的精准发放，对耕地范围作物种植种类、面积等的调查统计提出了新的挑战。以主要粮食作物水稻为例，传统的水稻种植种类、面积调查方法常常是通过统计法、气象估产法或农学估产法。随着我国社会经济的快速发展，传统方法产生的数据准确度低、调查范围覆盖率不全等多种问题日益显现，出现调查工作效率低、结果不精细等现象。

为了解决这一技术难题，经过多方调研发现，随着我国国产高分卫星实力日渐壮大，显著提升了我国自主获取高分辨率对地观测数据的能力。通过充分发挥高分影像空间分辨率优势和中分影像光谱时间序列优势，图谱协同，迭代优化分类，从而获取准确的农作物分布与面积。

在农作物调查统计中，基于米/亚米级影像数据进行地块边界提取，可获得高精度周长、面积等数据。采用基于多时相高分影像及辅助边界数据（如道路）的改进分割方法，增加区域时相变化一致性度量，增加地块边界分割的准确性和精细度，获取完整地块边界。

通过对多时相中分数据进行分析，基于图谱认知理论提出高-中分多星数据协同反演的方法框架，完成多源传感器海量数据的准确几何校正，获取几何一致数据源，并采用特征级信息融合方法实现多源数据的辐射归一化，并通过“碎片化”有效数据生产及地块时序数据缺失信息有效插补，提高数据时空有效覆盖。

以地块为基本单元，基于影像光谱、几何和时序等特征，在地块尺度上开展土地覆盖类型及其变化的模型构建，结合作物生长规律，构建与作物物候律耦合的判别模型，实现作物种类的自动化准确识别。充分发挥中分和高分数据的各自优势，在农田地块尺度上进行农作物种植信息的精细化调查提取。以水稻为例，基于地块级的水稻分类不仅能表征各类型水稻在空间上的整体分布趋势，同时能明确指示和计算每一块农田的水稻类型及其面积，已为多个地区农业补贴的精准发放提供了科学的参考数据。下图为项目应用案例中的地块级水稻作物识别示意图。



国产高分卫星影像数据产品为基于地块级的农作物精细化自动分析提取提供数据服务支撑。通过作物信息的精细化调查，对农业管理部门优化作物种植格局，精准发放农业补贴，切实保护耕地，保障国家粮食安全有着深远意义。

随着大数据时代的来临，3S技术得到了突飞猛进的发展，大力推进高分卫星影像数据持续性主动化生产，形成多源数据的自动化生产线，建立并不断完善遥感大数据服务中心。根据农业、国土、生态环境等不同领域的特定需求，提供专业化的应用产品服务，为不同领域的发展提供定制化的数据服务解决方案。欢迎交流

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