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1、ICS 65.020.01 B 04 NY 中华人民共和国农业行业标准NY/T 3527-2019 农作物种植面积遥感监测规范Specification for remote sensing monitoring of crop planting area 2019-12-27发布2020-04-01实施、;/i、中华人民共和国农业农村部发布NY/T 3527-2019 目次前言.H l 炮团2 规范性引用文伺-3 术语和l定义4 缩赂话.川.叫.叶.5 基本要求5.1 空间基Ifi5.2 分阳和1编号5.3监测时间6监测处理流程7 数据获取与处理7.1 遥感数据7.2 样本数据7.3 其他数
2、据8 农作物遥感分类识别8.1 遥感分类参数的选择8.2 遥感分类体系的建立 8.3 遥感分类方法选择.8.4 农作物遥感分类8.5 分类后处理.9 精度检验10 农作物种植面积盘算和统计.-.6 II 农作物种植面积遥感监测专题产品制作.6 11.1 专题图制作.6 11.2 测报告编写.附录A(资料性附录)主要农作物种植面积遥感Ji训l最佳时间.7 附录B(资料性附录)农作物种植丽积遥!lJ训l样本数据地面调查表.9 参考文献.10 I NY!T 3527-2019 H NY/T 3527-2019 农作物种植面积遥感监测规范范围本标准规定了农作物种植而积遥感监测的术语和定义、缩回再语、基
3、本要求、监视tl处理流程、数据获以与处理、农作物遥感份类识别、精度检验、农作物利植面积盘算和l统材、农作物种植面积遥感Jt测专题产品制作。本标准适用刊于中高空间分哇拼附瞅侧lliifl(监测的工作2 规范性引用文件下列文件对于本文件凡是不注日期的引GB/T 13989 GB/T GB/T GB/T 20257 GB/T 3011 3 3.3 农作物生育期的版本适用于本文例。蔬菜等.作物自t/fj11哩。籽实电总是天窍。机啡生平古程理费的l咧乒、四、甜菜等向插手l到主产品收获所帘的注:农作物生育J间也有自34 遥感remote sensing 不接触物体本身，用传感器收集目标物的电磁波信息，经处
4、理、分析后，识别目标物，揭示其几何、物理特征和相互关系及其变化规律的现代科学技术。3.5 GB/T 14950-2009，定义3.1J 像元pixel;picture element 数字J6像的基本单元。GB/T 14950-2009，定义4.67J 3.6 空闽分辨率spatial resoh且tionNY!T、3527-20193.7 3.8 遥感彤像上能够识别的两个相邻地物的战小距离.注.空间分辨率边常HJ像元大小、坦解率或视场f(j米表示.阿尔伯斯投影Albersproj配tion一种正前11等面积割医|锥投影，又称双标准纬线等积囚锥投影。由阿尔伯斯于1805年创拟。GB/T 168
5、20-2009，定义3.62J 高斯-克吕格投影Gauss-Krugcr prjeclion 正制h等角债切刷桐柏:投影.由德国数学家、天文学家高斯cc.F.Gauss)拟定，德国大地测:!k学家克R格(J.Krgcrl补充而成。假想用一个椭脏1;佳横切于梢1球而上某投影带的中央子午线，将叫I子午线Wj!一定经差范围内的经纬线交点tJ等角条卡|投影到椭l日l柱上.并将此阻|柱面展为平丽而成.其投fi带中央子午线投18成直线且氏度不变，赤道投影也为直线，并与中央子午线正交。GB/T 16820-2009，定义3.56J 3.9 3.10 3.11 几何校正geomet ric corr配tion
6、为消除影像的几何畸变而进行投彤变换或不同波段彩像间的配准等校正过程.GB/T 14950-2009，定义5.190J 大气校正atmospheric corr四tion消除或减弱获取卫星遥感影像时，国大气传输过程中吸收或1放射作用而引起的辐射附变.注，改写G/T14950-2009，定义5.191.植被指数vegelalion index(VI)一种利用多光谱遥感影像不同谱段数据的线性或非线性组合而形成的1m反映绿色植物生K状况和l分布的特征指数。GB/T 14950-2009，定义5.201J 3.12 3.13 3.14 归一化差值植被指数norma1i卧ddifference vegel
7、alion index(NDVI)近主l外波段反射率和l可见光组光波段反射率之差与二者之利的比值。多时相影像mullHemporal im略目不同时间获l汉的同一地区的影像.GB/T 1950-2009，定义6.50J 训练样本lraining sample 可Itl实地调查或图像解释方法选取确定的已知地物属性或特佣的图像像元，用于进行分类的学习和训练，以ill立分类模型或分类函数的样本。3.15 验证样本validalion sample 可性l实地调查或图像解释方法逃l呈确定的已知地物质性或特征的图像像元，用于验证分类结果将度的样本数。3.16 监督分类supervised classif
8、ication 根据已知训练区提供的样本，通过选择特征参数，建立判别函数以对待分类影像进行的图像分类。2 NY/T 3527-2019 G/T 14950-2009，定义5.240J 3.17 决策树分类decision tr四c1assification通过对训练样本进行归纳学习，生成决策树或决策规则，然后使用决策树或决策规则对新放据进行分类的一种做学方法.3.18 非监督分类unsuperv临时classification以不同影f草地物在特征空间中类别特征的差别为依据的一利:无先验(已知)类别标准的图像分类。G/T 14950-2009，定义5.249J 二3.19 面向对象分类基于);
9、像空间、320 物间的相互关系，注.改.LJ4 缩赂语下列GIS,GNSS,ISODA J-M J-M MLC,NDVI，lj二|RF，随机森林SVM，支持向VI，植被指数(5 基本要求5.1 空间基准5.1 1 大地基斤L20005.1 2 芮程恭月li，1985国家高程;Ji准。5.13 投彤方式:省级及以上尺度宜采用阿尔伯斯投彤，省级以下尺度宣采用芮斯克吕将投彤。5.2 分幅和编号l 500-1 1000000比例尺的农作物种植而积遥感监测专题图的分顺利编号按G/T13989的规定执行。5 3 监测时间农作物种植而积遥感监测时间应选择待监测农作物与其他农作物、背)J.t也物的遥感1;f且
10、特征差异i让显著、识别效果必佳的时间节点.冬小麦、春小麦、春玉米、卫:K米、早稻、中稻及一季稻、l民稻、春大豆、冬训1，菜、棉花、EJjI:l:11种主要农作物种植而积遥感l监视l最佳时间参见附录A。3 NY!T 3527-2019 6 监测处理流程农作物种植而平:H遥感lr.则处理流程主要包括数据获取与处理、农作物遥感分类识另IJ、精度检验、农作物种植面积盘算和l统计、农作物种植面积遥感监测专题产fll1lJfJ作5个步骤，见图1.l数据获取与处用丁川遥感数据I I 时伽I I Jt也数据1:J二二二二二J二二二二二l一一遥感分类蝉的幽I 1 lZ|删除品的山I:|售|!革|温!fJ)-类方
11、法逃排I i Z l i l l|农瞅|i分时处础|i 三孟豆二二二i农作物中l植而积扯到和吼叫农刊物种植面积遥感监测专题户品制刊图1农作物种植面积遥感监测l处理流程7 数据获取与处理7.1 遥感数据7.1.1 遥感数据的选择遥感数据的选择要求如下。a)应选择至少具有绿光波段(520nm570 nm)、红光波段(620nm760 nm)、近红外波段(760nml 100 nm)范围的卫星影像数据。b)卫星侈像荣立据空间分辨率应优于30m。云或浓军军在l盖像元的面积占ii吕像总面积的百分比不超过20%.可以通过相近多时相125像合成H青空像数据，以获取云在1盖或浓9符合要求的1;1J卑数据.除收
12、集监视l区域农作物种植而在!最佳监视IJ时间?也日，的影像数据外，也应收集最佳监测时间前JJ、后WJ同一季农作物不同生育时期的影像数据，参与农作物遥感分类，以便提高监测精度。d)卫星1;!M;且数据应图而i/II析，定位月i确，无明显条纹、点状和1块状噪声，无数据丢失，无严重l崎变.7.1 2 遥感数据前处理4 遥感数据前处理要求如下a)根据不同的传感器选择相应的钢射定标参数进行遥感j;吕像辐射定标。经大气校正后，获得地表反射率彩像数据.如果农作物遥感分类识别以植被指数(Vl)为依据，还应进一步计算并合成植NY/T 3527-2019 被指数，获得植被指数影像数据。植被指数的计算与合成按GB/
13、T30115的规定执行。b)影像应进行几何校正，配Ifli后平地、丘陵地的大地坐标误差;1个像元，山地JE山地的大地坐标误差;2个像元。7.2 样本数据7.2.1 数量与布局样本数据数盐与布局要求如下.a)在监测Ix域范围内选择若干抽样1:城作为样本数据.样本的类别应当包含1监测域的主要j也物类别(如lt测的农作物类型、其他农作物类型，以及水体、裸地等)，应具有区域代表性。b)样本应均匀分布，样本数盘应满足统计学的基本要求，每种地物类型的样本数盘不少于30个.c)样本数据的采集时间与农作物种秘而积1监测时间应处于同一季农作物生刷刷内，7.2 2 类别及获取方式用于农作物遥感分类识别的样本数据-
14、包括训纺、样本数据和验证样本数据.样本数据获取方式包括:a)地面采1.，工作人员携带能获取地jill样本坐标信息的设备(如GNSS手持机)，记录样本样方的坐标信息，并同步采集地物类别、!照片等信息。样本数据地面调企表参见附录B。b)航芥i采集，使用航拍设备采集样本l且域内精度航空彤像，经过几何校正和拼接，结合地面调查，采用问视步I1话:勾绘地物类别的方式获Jl)(样本。c)高分辨率卫星彤像采集使用更高空间分辨率的卫星遥感fiEf卑，结合实地调查，采用目视步lli卖勾绘地物类别的方式获取样本。7.3 其他数据为提高农作物遥感分类识别的精度，其他数*宜包括-a)监测1县城行政区划图、数字高程模型|
15、到;b)JJ!IJ IK域农作物种植面积信息的统计年鉴数据;c)监测JX域农作物面积遥感监视历史成果数据等。8 农作物遥感分类识别8.1 遥感分类参锁的选择8.1.1 遥感分类参数应包括光谱反射率特征，也可以包括由光谱反射率衍生计算的植被指数特衍，如l归一化差值植被指数CNDVI)等。8.1.2 如果采用而向对象分类方法，J对卫星彤f(数据进行适度的尺度分割，并计1丰分制单元内的纹型特征。8.2 遥感分类体系的建立8.2 1 基于样本数据获取监视l区域的监测农作物类型、其他农作物类型，以及水体、裸地等地物的遥感分类参数。8.2 2 采用空间距离方法分析遥感影像对监测农作物的识别能力。如果选择的
16、空间距离方法为J-M距离，则监测农作物的识别能力J-M距离应大于1.8以上。8.2 3 针对卫星);像空间分辨率，选择能够达到预期识别稍度的农作物、其他地物类型建立农作物遥感分类体系，进行后续分类处理。8.3 遥感分类方法选择基于训练样本数据，可以选择llii梓分类、非i监督分类、目视步I1读、而向对象等分类方法或组合进行分类，州荐的分类方法直11下:a)监督分类方法推荐使用最大似然分类CMLC)、支持向盘机CSVM)和随机森林CRF)，或者其他特征性增强的决策树分类方法;b)非监件分类方法推荐佼用迭代自组织数据分析CISOD八TA)、K均值聚类CK-mcans)等方法，在NY/T 3527-
17、2019 使用斗|21时吁分类方案时，训练样本作为非监料分类结果的重分类样本，c)目视判议:分类方法是在遥感分类体系建立后，不使用任何机器识别方法，直接采用人工H视步1)读的方式对监视1)作物进行识别和勾绘;d)面向对象分类方法是在卫星影像数据尺度分割的基础上，采用上述3种分类方案之一进行识别。8.4 农作物遥感分类8.4.1 将遥感分类参数、训练样本输入选择的分类方法进行分类，分析得到监测区域内的农作物遥感分类结果。8.4.2 将分类结果中不包括监测农作物的地物类型归并为一类，监测农作物类型保持原类别。8.5 分类后处理8.5.1 将农作物遥感分类结结果直接进行目视步1)读修改9 精度检验总
18、体精度，式中:走户10农采用GIS积的线状地物类耐:J监测农作物11 巾临副11.2 监测报告编写目视检查，对错分、漏分(1)1J固H才间等，内容包括监测农作的规定执行。农作物种植而积遥感监测报告内容包括采用的卫星及传感器、影像获取时间、监测时间、样本信息、分类方法、分类稍皮、农作物面积等信息.统计表格包括根据遥感监测结果获取的分行政区各类农作物而积汇总数据。6 NY/T 3527-2019 附录A(资料性附录)主要农作物种植面积遥感监测最佳时间主农作物利1植面积遥感监测段佳时间见表A.l。表A.l主要农作物种植面积遥感监测j最佳时闽牵引植区域|遥感监视剧1日捕事IWI收获WJ生育WJ长城以南
19、到华南部分i!jJ町、返1牙至拔9月七旬至11月3月上旬至7月125 d-290 d.由分地区.以及新疆和节jJ.例如l就准梅上旬.1li北向南.J苗旬.111南向北逐渐成IYJI:1北.HUJ逐背藏川原均可种植.平原冬小去的监测烛利如l逐渐向后推迟.熟，一般南方比北方渐增)111.;U.:,1.lii i1t 冬小J;:其小黄淮梅平原是佳时间是3月上旬至一般北方比南方早I早成熟2个月-4个海平原冬小麦从播种冬小去主产区4月下旬、12月七旬个月-2个月.其月.Jt，.就淮海地到成熟的日数一殷为至l月七旬巾，就淮海平原从9l丘南部5月干旬11始225 d-275 d 月干句JI)抽t品种一JJZ
20、熟，北部到6月中Il持续到10月下旬旬全部成熟主要种植在长城以拔节至书11秘WJ.例3月下旬至4月F7月巾旬至9月上110 d-190 d.其在小友北地区.其巾，东北如，东北地l星在小;Q旬.Jt.，东北地区旬.其中，东北地区巾，东北和阿北跑区和川北地区娃吞小麦监测最佳时间是5月4月中旬、四北地l主48月上旬、四北地区7在小麦从播种到成熟主产区下旬至6月上告j月上旬到始描种月中旬开始收获的日歇一般为110d除M寒地区外，全拍雄JPJ.例如1.习、3月l二旬至5月18月上旬至10月120 d-150 d.其国其他医域均可种北地l正在王米l监测位旬.t，.东北地区上旬.其 1 东北地11东北地区1
21、20d-植.主要种植在东佳时间是7月巾旬至4月下旬至5月t区9月下旬、1m北地145 d、jJlj北地区140在玉米北、的北、华北和四由8月l二旬旬，jJlj北地区4月Fl且10月上旬、华北地d-150 d、华北地区地I元旬、华北地区4月巾区9月上旬、阿南地130天、州市地区120旬、四由地区3月上区8月七旬开始收获d-140 d 旬11始捕种城以南到海南岛指11雄WJ.例如1.就5月下旬至6WF9月上旬至10月95 d-130 d.:J1:均可利植.其中，黄淮海平顾及王米1训旬.1111肯101北逐渐Jftl旬.其中.武淮海111，甜甜部平原95d-II玉米准1持平原是II玉米主f泣11日才
22、1I可JH月上肯jjg.其111.黄淮海平平原南部9月11-1旬、110 d 产l写至8月中旬原副部6月上旬、北北部9月F旬到始收部6月1、旬陆续插手l获长江以前地区.其移栽至也JII.!JWJ.如l2月 1 旬至4月+7月上旬至7月干105 d-130 d.山1湖南省和江西省如.甜l冲J省早届监测旬.II相I句北逐渐推旬.其巾.湖南省和l北11l扫逐渐J1II.其早在iM早稻主产区最佳时间为5月1:.旬迟江西省7月下旬开始叶相l由省和江jJlj省至6月下旬收获早稻播种到成熟的日数为115d-120 d除阿寒地区外全移栽至书槌091.例4月下旬至5月下8月中旬至9月下IIO d-170 其自l
23、 服及国其他区域均可种如l东北地(一季在i旬.IJIIHI:1北逐渐jft旬.其中.东北地归1 11.东北地区120d-担i.Jt巾，东北乖Jj王监测最佳时间是6月:.其巾，东北地l芙9月F旬开始收获140 d _.在稻江1下游地区是一季巾旬至9月中旬5月111-F旬卅始而利，届主产区民江以南地区圄其移截至书11槌!WJ.1归。6月11-1旬至6月F10月下旬至11月130 d-150 d.其晚稻中湖南省和1江四省如i湖南省晚稻J!;:洲最旬.其中.湖南省和巾旬.其小湖南省1.1刷刷省和I曰:西省是i血稻主产区佳时间是8月仁旬至江内省6月1旬封始和l江的省10fI-F旬130 d-135 d
24、9月中旬J击I开始收获7 NY!T 3527-2019 表A.1(续)农作物种植区域遥感监测动佳时间报利WI收获WI生育jl主要种植在东北、开花至盛英WI.如l4月上旬至5月上8月下旬至9月J在大豆|华北非11四北地区.其如l东北春大豆监测旬.其中.东北地区旬.其中东北地区8巾，东北地区娃容大最佳时间J，l7月中旬4月下旬至5月上旬月下旬至9月上旬到豆主产l芷至8月.1.1肯j播种始收获长江1吓游地区w延至刑花WI.例9月F旬 至10月3月下旬至5月下冬油菜|如湖南省冬训Ii莱监上旬旬测最佳时间盐旬至4主要种植在新砸、西北、华北南l民江中下游地阻棉花95 d-105 d.其中.东北地区9 5d
25、-l口od 115 d-125 d 区脏120 d-155 d.Jt 巾，新疆和lill北HO止华北150d-155d、长江中下游135d-H Od 8 NY/T 3527-2019 附录B(资料性附录)农作物种植面积遥感监测样本敛据地面调查表农作物利:植面积遥感JIIij!样本数据寸t!llIT调查表见表B.10 表B.1农作物种植面积遥感监测l样本数据地面调查表训查11.1间一一年一月日11.1_分训查地I.一一省市县乡忖训查人联系人经)且反纬度lJl!分秒海拔/米(保1小敏11后两位样本基本ti述(包指变化原肉照片编号照片说明(日月J+县名+编号)样本位置j也JBf，WO到行政村)样本附9 NY/T 3527-2019 参考文献 IJGB/T 10111-2008随机敛的产生及其在产品质位抽样检验中的应用程序10。EN-hN旧的FHFZ唔中国农业出版社出版(北京市朝阳区麦子jE街18号楼)(I政编码100125网力l:www.c四)北京印刷厂印刷新华书店北京发行所发行各地新华书店经销养4峰奇峰印张I字数20千字2020年3月北京第1次印刷峙开本880mmX1230mm1/16 2020年3月第1版书号16109.8013定价24_00元争+版权专有侵权必究举报电话(010)59194261 NY/T 3527-2019