ICS65.020.20江蘇省地方標(biāo)準(zhǔn)DB32/T5234—2025小麥種植面積衛(wèi)星多光譜圖像智能監(jiān)測規(guī)程Technicalcodeofpracticeforintelligentmonitoringofwheatplantingareabysatellitemulti-spectralimage2025-10-30發(fā)布2025-11-30實施江蘇省市場監(jiān)督管理局發(fā)布Ⅰ前言 Ⅲ 2規(guī)范性引用文件 3術(shù)語和定義 4縮略語 5種植面積智能監(jiān)測流程 6衛(wèi)星圖像選擇、處理及其質(zhì)量控制 7調(diào)查數(shù)據(jù)準(zhǔn)備及其質(zhì)量控制 8精度檢驗與評價 9監(jiān)測產(chǎn)品制作 參考文獻 Ⅲ本文件按照GB/T1.1—2020《標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)則第1部分：標(biāo)準(zhǔn)化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則》的規(guī)定起草。請注意本文件的某些內(nèi)容可能涉及專利。本文件的發(fā)布機構(gòu)不承擔(dān)識別專利的責(zé)任。本文件由江蘇省農(nóng)業(yè)農(nóng)村廳提出并組織實施。本文件由江蘇省農(nóng)作物標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會歸口。本文件起草單位：揚州大學(xué)、江蘇省農(nóng)業(yè)科學(xué)院、揚州市耕地質(zhì)量保護站、江蘇諾麗慧農(nóng)農(nóng)業(yè)科技有限公司、農(nóng)芯（南京）智慧農(nóng)業(yè)研究院有限公司。吳文彪。DB32/T5234—20251小麥種植面積衛(wèi)星多光譜圖像智能監(jiān)測規(guī)程本文件確立了小麥種植面積智能監(jiān)測流程，規(guī)定了衛(wèi)星圖像選擇、處理及其質(zhì)量控制、調(diào)查數(shù)據(jù)準(zhǔn)備及其質(zhì)量控制、精度檢驗與評價及監(jiān)測產(chǎn)品制作等要求。本文件適用于利用多光譜衛(wèi)星圖像在江蘇區(qū)域內(nèi)對小麥種植面積進行監(jiān)測與調(diào)查。2規(guī)范性引用文件下列文件中的內(nèi)容通過文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，僅該日期對應(yīng)的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。QX/T364衛(wèi)星遙感冬小麥長勢監(jiān)測圖形產(chǎn)品制作規(guī)范DB32/T3781遙感監(jiān)測小麥苗情及等級劃分3術(shù)語和定義下列術(shù)語和定義適用于本文件。種植面積衛(wèi)星圖像監(jiān)測monitoringwheatplantingareabysatelliteimage在收集分析作物光譜特征的基礎(chǔ)上，通過衛(wèi)星圖像記錄的地表信息，識別作物的類型，統(tǒng)計作物的種植面積。監(jiān)測時期monitoringperiod監(jiān)測小麥生長的某一時間段。傳感器sensor通過電磁波、光譜等非接觸方式，能感測事物并能將感測的結(jié)果傳遞給使用者的儀器。輻射定標(biāo)radiometriccalibration將傳感器記錄的無量綱的圖像灰度值（ditigalnumber，DN）轉(zhuǎn)換成具有實際物理意義的大氣頂層輻射亮度或反射率。投影變換projectiontransformation將一種地圖投影點的坐標(biāo)變換為另一種地圖投影點的坐標(biāo)的過程。2DB32/T5234—2025歸一化植被指數(shù)normalizeddifferencevegetationindex近紅外波段反射率與紅光波段反射率之差與之和的比值。監(jiān)督分類法supervisedclassification用被確認(rèn)類別的樣本像元或?qū)ο笕プR別其他未知類別像元或?qū)ο蟮倪^程。總體精度overallaccuracy被正確分類的像元總數(shù)與總像元數(shù)的比值。注1：總體精度為分類精度指標(biāo)之一。注2：像元總數(shù)等于所有地表真實分類中的像元總和。幾何精校正geometriccalibration消除圖像中的幾何變形，產(chǎn)生一幅符合某種地圖投影或圖形表達要求的新圖像。大氣校正atmosphericcorrection消除或減弱獲取衛(wèi)星遙感影像時在大氣傳輸過程中因吸收或散射作用而引起的輻射畸變。［來源：NY/T3922—2021，3.11］大田麥區(qū)large-scalewheatplantingarea小麥產(chǎn)區(qū)內(nèi)，形成的集中連片、適于規(guī)?；a(chǎn)和統(tǒng)一管理，且種植面積不小于1km2的麥田區(qū)域。4縮略語下列縮略語適用于本文件。DEM：數(shù)字高程模型（DigitalElevationModel）NDVI：歸一化植被指數(shù)（NormalizedDifferenceVegetationIndex）OA：總體精度（OverallAccuracy）5種植面積智能監(jiān)測流程5.1概述小麥種植面積智能監(jiān)測流程圖見圖1。5.2確定監(jiān)測區(qū)地物種類根據(jù)多光譜衛(wèi)星圖像上地物的光譜可分性，結(jié)合實地調(diào)查和收集的資料，確定監(jiān)測區(qū)的主要地物種城鎮(zhèn)及鄉(xiāng)村居民點等明確的非耕地對象采用監(jiān)督分類的方法進行勾劃。5.3建立主要地物類型分類標(biāo)志根據(jù)圖像上的色調(diào)、亮度、形狀、紋理、地形以及地物間的相關(guān)關(guān)系，結(jié)合收集和實地調(diào)查的地物分布數(shù)據(jù)，利用最大似然法提取各類典型地物的光譜訓(xùn)練樣本，建立小麥、大麥、韭菜等主要地物類型的分類標(biāo)志，為后續(xù)分類提供依據(jù)。DB32/T5234—20253輸入衛(wèi)星影像輸入衛(wèi)星影像種類耕地非耕地耕地收集地物分布數(shù)據(jù)最大似然法收集地物分布數(shù)據(jù)建立主要地物類型分類標(biāo)志中:0.15NDVI0.2后:NDVI0.3存在錯分或存在錯分或漏分現(xiàn)象小麥種植面積智能監(jiān)測監(jiān)測結(jié)果修正輸出最終小麥種植面積圖圖1小麥種植面積智能監(jiān)測流程圖5.4小麥種植面積智能監(jiān)測基于多光譜遙感圖像，利用紅光與近紅外波段計算得到歸一化植被指數(shù)（NDVI以表征植被生長狀況。根據(jù)0.15<NDVI中期<0.2且NDVI后期>0.3，提取出小麥種植區(qū)域，實現(xiàn)小麥種植面積智能監(jiān)測。5.5監(jiān)測結(jié)果修正監(jiān)測結(jié)果中仍然存在小部分“錯分”或“漏分”的現(xiàn)象，對于光譜混淆明顯，導(dǎo)致錯分的地物類型，需要根據(jù)收集到的監(jiān)測區(qū)土地利用圖、功能區(qū)劃圖及調(diào)查資料等相關(guān)資料，對種植面積監(jiān)測結(jié)果進行判讀修正。對于小麥種植面積占60%以上的混合像元，可將該像元判讀為小麥。DB32/T5234—202546衛(wèi)星圖像選擇、處理及其質(zhì)量控制6.1衛(wèi)星圖像選擇6.1.1選擇多時相圖像圖像收集時間范圍為1月上旬—5月中旬的小麥返青期至成熟期，至少保證小麥生長前期（1月上分別有一期衛(wèi)星圖像。6.1.2衛(wèi)星圖像波段選擇確保所選的衛(wèi)星圖像至少具有紅波段（620nm~760nm）和近紅外波段（760nm~1040nm）的覆蓋。6.1.3空間分辨率選擇選擇空間分辨率大于30m的衛(wèi)星圖像。6.2圖像處理6.2.1輻射定標(biāo)基于衛(wèi)星數(shù)據(jù)頭文件提供的信息，利用絕對定標(biāo)系數(shù)將DN值圖像轉(zhuǎn)換為表觀反射率圖像，計算公式為：ρ=gain×DN+bias…………（1）式中：ρ——大氣表觀反射率；bias——偏移量；gain——絕對定標(biāo)系數(shù)增益。6.2.2幾何精校正采用多項式對衛(wèi)星圖像校正。均勻選取衛(wèi)星圖像上不同類型地物的控制點，要求每景衛(wèi)星圖像至少選取30個控制點，對地形起伏較大地區(qū)加密控制點，選擇空間分辨率為10m的圖像，采用雙線性內(nèi)插進行衛(wèi)星圖像重采樣，結(jié)合數(shù)字高程模型（DEM）消除地形引起的像點位移得到正射校正圖像。6.2.3坐標(biāo)投影轉(zhuǎn)換針對全球、大洲、國家級別的大尺度空間范圍，將衛(wèi)星圖像坐標(biāo)系統(tǒng)轉(zhuǎn)為Albers等積正割圓錐投影，其參數(shù)設(shè)置如下：投影類型AlbersConicalEqualArea，第一條標(biāo)準(zhǔn)緯線緯度25°N，第二條標(biāo)準(zhǔn)緯線緯度47°N，中央經(jīng)線經(jīng)度105°E，坐標(biāo)原點0°,東移0°,北移0°,橢球體和大地基準(zhǔn)面WGS-8；針對省域、城市群如長三角地區(qū)的中小尺度空間范圍，將衛(wèi)星圖像坐標(biāo)系統(tǒng)轉(zhuǎn)為UTMZone51N投影，其參數(shù)設(shè)置如下：投影類型為TransverseMercator（橫軸墨卡托中央經(jīng)線經(jīng)度為123°E，原點緯度0°,比例因子0.9996，東移500000m，北移0m（北半球橢球體和大地基準(zhǔn)面WGS-84。6.2.4NDVI計算基于多光譜衛(wèi)星圖像的近紅外波段反射率和紅光波段反射率，參照NY/T3922的規(guī)定計算NDVI，計算公式為：DB32/T5234—20255RNIR+RREDNDVI=RNIR-RREDRNIR+RRED式中：RNIR——多光譜衛(wèi)星圖像近紅外波段反射率；RRED——多光譜衛(wèi)星圖像紅光波段反射率。6.2.5大氣校正收集和圖像匹配當(dāng)天的氣象數(shù)據(jù)（包括能見度、氣溶膠光學(xué)厚度、水汽含量等參數(shù)基于圖像頭文件提供的成像時間、太陽高度角、傳感器觀測幾何等信息，結(jié)合各波段的響應(yīng)函數(shù)，選用6S（SecondSimula-tionofSatelliteSignalintheSolarSpectrum）大氣輻射傳輸模型進行計算。首先輸入傳感器波段特征和太陽-目標(biāo)-傳感器幾何關(guān)系，同時結(jié)合實測氣象數(shù)據(jù)或標(biāo)準(zhǔn)大氣模型（如MODTRAN氣溶膠模型、中緯度夏季大氣廓線）初始化大氣參數(shù)。隨后，利用6S模型的正向模擬功能，通過離散縱標(biāo)法求解輻射傳輸方程，計算大氣頂層的輻射亮度值，并分解出大氣程輻射、鄰近效應(yīng)貢獻及地表-大氣耦合項等分量。地表反射率的反演通過構(gòu)建輻射平衡方程實現(xiàn)，采用迭代優(yōu)化算法求解地表反射率，使模擬值與實測輻射亮度的殘差最小化。最終，將反演得到的地表反射率值重采樣至圖像空間分辨率，生成經(jīng)過大氣校正的地表反射率產(chǎn)品，并輸出大氣透射率、球形反照率等輔助參數(shù)用于質(zhì)量驗證。6.3質(zhì)量控制6.3.1云層覆蓋總云層覆蓋超過10%則不可使用。6.3.2圖像外觀圖像層次豐富、色彩清晰、色調(diào)均勻、反差適中，無信息丟失，無明顯條紋、點狀和塊狀噪聲，無嚴(yán)重畸變。7調(diào)查數(shù)據(jù)準(zhǔn)備及其質(zhì)量控制7.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備7.1.1收集數(shù)據(jù)資料依據(jù)GB/T40767和GB/T33469的要求收集監(jiān)測區(qū)已有的土地覆蓋與利用圖、功能區(qū)劃圖和調(diào)查資料等相關(guān)資料，根據(jù)小麥種植區(qū)域隨機劃分取樣區(qū)域，用高程圖（DEM）收集調(diào)查區(qū)的地形數(shù)據(jù)，并根據(jù)采樣片區(qū)生長時間制定每個樣區(qū)的取樣時間。7.1.2布設(shè)樣方于江蘇省小麥主要生產(chǎn)區(qū)均勻布設(shè)樣方200個左右。樣方應(yīng)遠(yuǎn)離村莊、道路、工礦用地、水體等非耕地區(qū)域，為了保證樣方（100m×100m）在衛(wèi)星圖像上是純凈像元，所以要選取750m×750m范圍內(nèi)全是小麥的地塊，用北斗衛(wèi)星于樣方中心定位，定位精度1m以內(nèi)，樣方間隔至少10km，建立樣方經(jīng)緯度信息文本文件。7.1.3調(diào)查內(nèi)容調(diào)查時間應(yīng)與遙感圖像獲取時間基本一致，確保數(shù)據(jù)的時效性。調(diào)查指標(biāo)包括北斗位置（包括經(jīng)度、DB32/T5234—20256緯度以及海拔值）、小麥品種、生育期、小麥取樣及面積量計算。7.2質(zhì)量控制7.2.1紙質(zhì)圖要求參照GB/T17694標(biāo)準(zhǔn)，確保定位坐標(biāo)、小麥品種、生育期等關(guān)鍵信息標(biāo)注清晰，檢查圖表面、平整7.2.2電子圖要求參照GB/T24356執(zhí)行，核查調(diào)查指標(biāo)（如定位坐標(biāo)、品種代碼、生育期標(biāo)簽）與實地記錄的一致性，確保圖像獲取時間、傳感器參數(shù)與調(diào)查時間、定位數(shù)據(jù)匹配。8精度檢驗與評價8.1精度檢驗對監(jiān)測區(qū)小麥提取結(jié)果精度檢驗，可以采用兩種方法：有地面調(diào)查樣點區(qū)域，選取地面樣本點用于精度驗證；無地面調(diào)查樣點區(qū)域采用在小麥生育期內(nèi)、空間分辨率小于30m的衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)，隨機選取的不少于50個的小麥樣本進行精度評價。8.2精度評價參照NY/T3527標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)監(jiān)測結(jié)果和地面驗證數(shù)據(jù)，應(yīng)用公式（3）計算監(jiān)測總體精度。全省尺度上總體分類精度應(yīng)達到85%以上，地市尺度上總體分類精度應(yīng)達到90%以上，縣級尺度上總體分類精度達到95%以上為合格。Pc…………（3）式中：Pc——總體精度；pii——衛(wèi)星遙感分類為i類而實測也為i類的樣本數(shù)目；k——類別的數(shù)量；p——樣本的總數(shù)。9監(jiān)測產(chǎn)品制作采用衛(wèi)星圖像處理軟件或地理信息系統(tǒng)軟件對監(jiān)測區(qū)小麥種植面積進行量算統(tǒng)計，面積以hm2為單9.2監(jiān)測產(chǎn)品內(nèi)容監(jiān)測產(chǎn)品內(nèi)容如表1所示。DB32/T5234—20257表1監(jiān)測產(chǎn)品內(nèi)容產(chǎn)品類型組成要素具體內(nèi)容/要求監(jiān)測報告時間信息描述衛(wèi)星圖像獲取時間及監(jiān)測時間段監(jiān)測范圍明確監(jiān)測地理區(qū)域范圍衛(wèi)星及傳感器說明使用的衛(wèi)星平臺和傳感器型號監(jiān)測概況描述圖像提取過程及關(guān)鍵監(jiān)測結(jié)果專題圖圖名規(guī)范化的專題圖名稱圖例清晰標(biāo)示小麥地塊的圖例符號/色塊比例尺標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)地圖比例尺小麥分布空間可視化展示小麥種植分布區(qū)域地理信息包含行政邊界、重要地名、水系等基礎(chǔ)地理要素統(tǒng)計