水稻种植面积信息提取研究进展

1.国外水稻种植面积信息提取研究进展利用水稻种植面积信息提取以估测播种面积是水稻卫星遥感估产的核心技术之一。印度P.P.Nageswara Rao和V.R.Rao用Landsat MSS和航空扫描图像，进行了印度主要产区解译水稻种植面积的试验。利用水稻不同生长期的假彩色合成图像光谱值变化，在水稻播种面积占耕地面积百分数的统计资料支持下，估算水稻面积精度达到92.28%。在1986年第六届亚洲遥感会议上，A.N.Singh介绍了应用1973-1982年的Landsat数据和1953-1954年编制的地形图，对阿拉伯海Kut-tanad的克拉拉（Kerala）海岸开垦的稻田进行遥感水稻种植监测获得成功。1990年前后，N.K.Patel和R.N.Dash等利用1984-1986年Landsat MSS数据和印度资源卫星一号IRS-IALISS-1的数据（0.48～0.52，0.52～0.59，0.62～0.68，0.77～0.86um），以及奥里萨邦政府经济统计局1984-1986年3年的统计资料，建立了IRS-IALISS-I光谱反射值同MSS光谱反射的关系式：

IRS band4=-0.45+1.84MSS5

IRS band3=-0.32+1.18MSS7

泰国是稻米主要生产国。泰国遥感同行和国际组织都十分重视泰国的水稻遥感估产。

1989年Srisaengtong 等在DIPIX图像分析系统上利用Landsat MSS数据，采用最大似然分类法，编制了1：250000Kampuchea水稻种植面积分布等级图。S.R.Tennakoon、V.V.N.Murty和A.Elumnoh利用成熟期（1987年12月9日）、出苗期（1988年3月30日）和收割期（1988年12月27日）的卫星资料，采用ERDAS软件，进行监督分类提取水稻种植面积。

澳大利亚的Barrs等利用GIS和TM结合，经济、有效及高精度地监测水稻面积。日本的Shiga等利用TM和MOS-1/MESSR资料，在国家地理调查研究所的全国数字土地信息的支持下，用计算机提取水稻种植面积，精度也令人满意。混合像元常降低水稻面积的提取精度，为此，OKAMOTO等提出了从TM数据中以像元为单位估测水稻面积的方法，并建立了应用模型，面积精度达97%以上，显示了强大的应用潜力。TM图像估测

水稻种植面积的精度较高，但接收率很低。

2. 国内水稻种植面积信息提取研究进展“七五”期间，江苏省农业科学院王延颐等人承担了江苏省里下河地区的水稻估产试验，通过目视解译TM影像绘制出稻田分布图。卫星像片分成抽样调查所得的水稻面积与统计上报面积相比，精度达98%以上。浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所采用TM图像目视综合解译稻田信息，并以航片判读结果对比，面积精度达99%。他们也曾采用动态聚类法和最大似然法进行稻田信息提取，其面积精度分别达到89.31%和98.49%，其中动态聚类法精度欠佳，而后者精度高却计算量太大也不易被采用。尔后研制出计算机自动识别的逐步分类法。该法用于TM资料进行水稻面积的遥感监测试验，稻田面积的估测精度达到97.04%。但它受阀值和地域影响较大，推广受到限制，后又研制出综合提取稻田信息方法。该法经过混合像元定向分解处理后提取的面积精度均在95%以上，适用范围也比较广。

3. AVHRR通道数据建立水稻种植面积的统计测算模式，应用结果表明县级空间单位的面积测算精度可稳定在90%以上。计算机图像处理技术提取稻田信息，只有与目视解译相结合，遥感才能发挥更大作用。在无锡县水稻面积遥感监测研究中，精度达95%以上。因作物估产时效性很强，用高分辨率遥感数据提取水稻种植面积本底数据，再用可靠低廉的NOAA/AVHRR数据估计每年水稻种植面积变化趋势，曾成功地应用于1994年度湖北省早稻种植面积估算。为根本保证信息源的获取，利用全天候SAR图像提取水稻信息正引起重视并取得了初步的成果，体现了强大的应用前景。

另外，国内外研究混合像元分解技术以提高农作物播种面积估测精度，近10年来显得十分活跃，并已取得很大进展。实践证明，它是一项提高农作物卫星遥感估产精度的重大关键技术。