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 中华人民共和国农业农村部 发布 NY/T 3527—2019 目 次 前言 范围 2 规范性引用文件 3 术语和定义 4 缩略语· 5 基本要求 5.1空间基准 5.2分幅和编号 5.3监测时间.. 6监测处理流程 数据获取与处理 7.1遥感数据 7.2样本数据 7.3 其他数据 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农作物种植面积量算和统计： 11农作物种植面积遥感监测专题产品制作 11.1专题图制作 11.2监测报告编写 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 附录B资料性附录） 农作物种植面积遥感监测样本数据地面调查表 参考文献· NY/T3527—2019 全国农 本标准按照GB/T1.1一2009给出的规则起草 本标准由农业农村部发展规划司提出 本标准由中国农业科学院农业资源与农业区划研究所归口。 本标准起草单位：中国农业科学院农业资源与农业区划研究所。 本标准主要起草人：刘佳、王利民、姚艳敏、杨玲波、唐鹏钦、滕飞、李丹丹、杨福刚、姚保民。 Ⅱ NY/T3527—2019 农作物种植面积遥感监测规范 1范围 本标准规定了农作物种植面积遥感监测的术语和定义、缩略语、基本要求、监测处理流程、数据获取与处 理、农作物遥感分类识别、精度检验、农作物种植面积量算和统计、农作物种植面积遥感监测专题产品制作。 本标准适用于基于中高空间分辨率卫星遥感数据的农作物种植面积监测业务工作。 2规范性引用文件 凡是不注日期的引用文件，其最新版本括所有的修改 GB/T13989国家基本比例尺地形图分幅和编号 GB/T14950- 摄影测量 GB/T16820 2009 地图学术语 GB/T30115 3术语和定义 A 下列术语和定义 义适用 3. 1 农作物 crop 在大田栽培 女获供 酒菜 注：包括粮食作物 经济作 业原料作物饲来 如水霜 ENTER 棉花、蔬菜等。 3. 2 c 种植面积 planti 在耕地或其他适 实际播种或栽培农作物的面积。 3.3 农作物生育期 月cropgrowings eason 作物自播种到籽实成熟的总天数。 不以收籽实为目的的某些作物（如麻类 薯类、甘蔗、甜菜等）自播 种到主产品收获所需的总天数 注：农作物生育期也有自出苗算起 3. 4 遥感remotesensing 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。 [GB/T14950—2009，定义3.1] 3.5 像元pixel;pictureelement 数字影像的基本单元。 ［GB/T14950—2009，定义4.67］ 3.6 空间分辨率 spatial resolution NY/T3527—2019 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。 3.7 阿尔伯斯投影Albersprojection 一种正轴等面积割圆锥投影，又称双标准纬线等积圆锥投影。由阿尔伯斯于1805年创拟。 [GB/T16820—2009，定义3.62] 3.8 高斯-克吕格投影Gauss-Krugerprojection 正轴等角横切椭圆柱投影。由德国数学家、天文学家高斯(C.F.Gauss)拟定，德国大地测量学家克吕 格(J.Kruger)补充而成。假想用一个椭圆柱横切于椭球面上某投影带的中央子午线，将中央子午线两侧 一定经差范围内的经纬线交点按等角条件投影到椭圆柱上，并将此圆柱面展为平面而成。其投影带中央 子午线投影成直线且长度不变，赤道投影也为直线，并与中央子午线正交。 ［GB/T16820—2009，定义3.56]］ 3. 9 几何校正geometriccorrection 为消除影像的几何畸变而进行投影变换或不同波段影像间的配准等校正过程。 ［GB/T14950—2009，定义5.190］ 3.10 大气校正atmosphericcorrection 消除或减弱获取卫星遥感影像时，因大气传输过程中吸收或散射作用而引起的辐射畸变。 注：改写GB/T14950—2009，定义5.191。 3. 11 植被指数vegetationindex(VI) -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能反映绿色植物生长状况和分 布的特征指数。 [GB/T14950—2009，定义5.201] 3. 12 归一化差值植被指数normalizeddifferencevegetationindex(NDVI) 近红外波段反射率和可见光红光波段反射率之差与二者之和的比值。 3.13 多时相影像 泉multi-temporal images 不同时间获取的同一地区的影像。 [GB/T14950—2009，定义6.50］ 3. 14 训练样本trainingsample 可由实地调查或图像解释方法选取确定的已知地物属性或特征的图像像元，用于进行分类的学习和 训练，以建立分类模型或分类函数的样本。 3. 15 验证样本validationsample 可由实地调查或图像解释方法选取确定的已知地物属性或特征的图像像元，用于验证分类结果精度 的样本数。 3. 16 监督分类supervised classification 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/T3527—2019 [GB/T14950—2009定义5.240］ 3. 17 决策树分类 decisiontreeclassification 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数据进行分 类的一种数学方法。 3. 18 非监督分类unsupervisedclassification 以不同影像地物在特征空间中类别特征的差别为依据的一种无先验（已知)类别标准的图像分类。 ［GB/T14950—2009，定义5.249］ 3. 19 面向对象分类 3.20 目视判读 visual interpretafio 判读者通过直接观察 或借助判读仪研究地物在遥感影像上反 映的各 征，并通过推理分析地 物间的相互关系，识别所需地物信息的过程 注：改写GB/T 1495 209 义4：144 4缩略语 下列缩略语适用于不 GIS：地理信息 cographic information system) GNSS：全球导用 ISODATA zing data analysis) J-M:J-M距 离 MLC:最大似然 NDVI:归- 值植被指数（n normalized difference vege tationindex RF：随机森林 dom fo SVM：支持向量机 suppor cctor VI：植被指数（vegetationinde) 基本要求 5.1 空间基准 5.1.1大地基准：2000国家大地坐标系（CGCS2000）。 5.1.2高程基准：1985国家高程基准。 5.1.3投影方式：省级及以上尺度宜采用阿尔伯斯投影，省级以下尺度宜采用高斯-克吕格投影。 5.2分幅和编号 1：500～1：1000000比例尺的农作物种植面积遥感监测专题图的分幅和编号按GB/T13989的规 定执行。 5.3监测时间 农作物种植面积遥感监测时间应选择待监测农作物与其他农作物、背景地物的遥感影像特征差异最 显著、识别效果最佳的时间节点。 冬小麦、春小麦、春玉米、夏玉米、早稻、中稻及一季稻、晚稻、春大豆、冬油菜、棉花、甘蔗11种主要农 作物种植面积遥感监测最佳时间参见附录A。 3 NY/T3527—2019 6监测处理流程 农作物种植面积遥感监测处理流程主要包括数据获取与处理、农作物遥感分类识别、精度检验、农作 物种植面积量算和统计、农作物种植面积遥感监测专题产品制作5个步骤，见图1。 1数据获取与处理 遥感数据 样本数据 其他数据 遥感分类参数的选择 农 遥感分类体系的建立 作 遥感 遥感分类方法选择 分 类 识 农作物遥感分类 别 分类后处理 度 总体精度≥95% 香 检 是 农作物种植面积量算和统计 农作物种植面积遥感监测专题产品制作 图1 农作物种植面积遥感监测处理流程 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（520nm～570nm）、红光波段（620nm～760nm）、近红外波段（760 nm~1100nm）范围的卫星影像数据。 b）卫星影像数据空间分辨率应优于30m。云或浓雾覆盖像元的面积占影像总面积的百分比不超 过20%。可以通过相近多时相影像合成晴空影像数据，以获取云覆盖或浓雾量符合要求的影像 数据。 c) 除收集监测区域农作物种植面积最佳监测时间范围的影像数据外，也应收集最佳监测时间前期、 后期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）卫星影像数据应图面清晰，定位准确，无明显条纹、点状和块状噪声，无数据丢失，无严重畸变。 7.1.2遥感数