ICS 65.020.01 CCS B 05 1301 石 家 庄 市 地 方 标 准 DB 1301/T 385—2021 小麦撂荒耕地遥感监测技术规程 Technical regulation for remote sensing monitoring of wheat-fallow cultivated land DB 1301/T 385—2021 前 言 本文件按照GB/T 1.1—2020 《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定 起草。 本文件由石家庄市农业农村局提出。 本文件起草单位：石家庄市农林科学研究院、北京农业信息技术研究中心。 本文件主要起草人：顾晓鹤、田国英、杨贵军、杨英茹、龙慧灵、黄媛、冯海宽、高欣娜、宋晓宇、 武猛、李振海、李海杰、李贺丽、杜亚茹、康艺凡、高宁。 II DB 1301/T 385—2021 小麦撂荒耕地遥感监测技术规程 1 范围 本文件确立了小麦撂荒耕地遥感监测工作的程序，规定了数据、软硬件及人员要求、小麦撂荒耕地 监测方法、野外调查、精度验证等内容，描述了关键节点的追溯记录。 本文件的适用范围为石家庄市种植小麦的各个区县，非石家庄市的其他区县可参考使用。 本文件的使用对象为各区县农业管理部门和农技推广部门，用于全县范围内小麦撂荒耕地的空间 分布监测。 2 规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件， 仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本 文件。 GB/T 14950—2009 摄影测量与遥感术语 GB/T 20257.3—2017 国家基本比例尺地图图式 第3部分：1 ∶25 000 1 ∶50 000 1 ∶100 000地 形图图式 3 术语和定义 GB/T 14950—2009界定的术语和定义适用于本文件。 小麦撂荒耕地 wheat-fallow cultivated land 原本上季种植小麦，由于某些原因在1个(含)小麦生长季以上放弃种植任何作物而处于闲置状态的 耕地。 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。 [来源：GB/T 14950—2009，3.1] 像元 pixel；picture element 数字影像的基本单元。 [来源：GB/T 14950—2009，4.67] 空间分辨率 spatial resolution 遥感影像上能够识别的两个相邻地物的最小距离。 注：空间分辨率通常用像元大小、像解率或视场角来表示。 1 DB 1301/T 385—2021 几何校正 geometric correction 为消除影像的几何畸变而进行投影变换或不同波段影像的套合等校正工作。 [来源：GB/T 14950—2009，5.190] 4 监测流程 小麦撂荒耕地遥感监测的主要流程包括数据及软件准备、野外调查、遥感监测、监测结果统计与制 图等4个步骤，如图1所示。 开始 5.1数据及软件准备 5.2野外调查 5.3遥感监测 5.4监测结果统计与制图 结束 图1 小麦撂荒耕地遥感监测技术流程 5 监测方法 数据及软件准备 5.1.1 卫星遥感影像 5.1.1.1 多光谱卫星影像 具备蓝光波段450 nm～475 nm、绿光波段495 nm～570 nm、红光波段640 nm～760 nm、近红外波段 810 nm～870 nm，空间分辨率30 m以内，时相为每年的10月1日至第二年6月30日，分别在小麦分蘖期、 拔节期和收获期确保每期至少有一景影像。 2 DB 1301/T 385—2021 5.1.1.2 影像质量 影像上云量小于5%，传感器条带噪声为0，影像噪点小于1%，波段无缺失，边缘无畸变，空间位置 准确，几何校正精度达到0.5个像元以内，地物特征清晰。 5.1.2 基础地理数据 国家1 ∶250 000基础地理信息数据，要素包括行政边界、耕地分布。 5.1.3 软件 具备卫星遥感影像处理的专业软件，能够实现地物监测和目标识别，具有数据输入/输出、几何纠 正、大气校正、数据分析、多光谱分析、高光谱分析、地形地貌分析、矢量分析、波段运算、统计分析、 区域分析、GPS联接、专题图制图等功能。 野外调查 5.2.1 野外样本设计 对多时相遥感影像进行全区域目视判断，布设需野外调查的样本地块60个～100个，其中小麦撂荒 耕地样本地块不少于40个，山区、平原、丘陵的小麦撂荒耕地样本分别不少于20个、10个、10个。对于 室内难以确认地物类型的地块需重点调查，调查地块应相对均匀地分布于整个监测区，且接近道路便于 野外调查时找到地块。 5.2.2 空间定位 提取样本地块的经纬度信息。以同时期的遥感影像作为导航依据，在野外到达目标样本地块后，采 用亚米级差分GPS获取该地块各个拐点经纬度信息，GPS坐标系统与遥感影像一致。 5.2.3 属性记录 对样本地块当前状况进行照相，向种植户咨询样本地块5年内的种植信息，填写野外调查表（见附 录A）。 遥感监测 5.3.1 遥感影像预处理 对获取的多时相中分辨率遥感影像进行预处理： a) 根据传感器参数对遥感影像进行辐射定标和大气校正，获得影像所有波段的地表反射率数据。 b) 对影像进行几何校正，校正后的卫星影像平地、丘陵地的平面坐标误差不应大于0.5 个像元， 山地的平面坐标误差不应大于1个像元。 c) 按照监测区范围、行政区划图对处理好的影像进行剪裁。 5.3.2 计算归一化植被指数 利用遥感影像近红外波段和红光波段，在遥感处理软件中计算归一化差值植被指数（N ），见公式 DVI （1）。采用耕地空间分布图对多时相N 图像进行掩膜，得到耕地范围内的N 图像。 DVI DVI =− ······································································· (1) − 3 DB 1301/T 385—2021 式中： NDVI —— 归一化差值植被指数； ρ ——近红外波段反射率； nir ρ ——红光波段反射率。 red 5.3.3 撂荒耕地分割阈值确定 将野外样本点矢量图与多时相NDVI图空间叠加，提取样本点每期影像的N 值，统计作物样本和裸 DVI 地样本的N 区间范围，根据分割结果最佳的原则，确定每期N 图像的作物和裸地的最佳阈值，分别以 DVI DVI T 、T 、T 表示小麦分蘖期、拔节期、收获期的N 分割阈值。小麦撂荒耕地识别规则如表1： 1 2 3 DVI 表1 小麦撂荒耕地识别规则 识别规则1 识别规则2 识别规则3 识别结果 12月为裸地 4月为裸地 6月为作物 小麦撂荒地 （N 小于T ） （N 小于T ） （N 大于T ） DVI1 1 DVI2 2 DVI3 3 12月为作物 4月为作物 6月为裸地 非撂荒耕地 （N 大于T ） （N 大于T ） （N 小于T ） DVI1 1

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