衛(wèi)星遙感提取煙田種植面積應(yīng)用分析

李莉，王麗麗，李長(zhǎng)軍，陳秀齋，譚效磊，高強(qiáng)，張超，田洪彰

（1北京工業(yè)大學(xué)，北京 100010；1臨沂市氣象局，山東臨沂 276000；2山東臨沂煙草有限公司，山東臨沂 276000；3山東省信息中心，濟(jì)南 250000）

0 引言

煙草是中國(guó)重要的經(jīng)濟(jì)作物之一。長(zhǎng)期以來(lái)，煙草種植面積是煙草生產(chǎn)管理、國(guó)家宏觀管控決策的重要依據(jù)[1]。國(guó)內(nèi)煙草種植面積大、分布范圍廣，而且通常情況下，種植煙草的地塊不大，分布比較零散，形狀也不規(guī)則[2-3]。傳統(tǒng)上，煙草主管部門主要采用地面調(diào)查方式進(jìn)行統(tǒng)計(jì)了解，需要人工丈量種植地塊的面積，并隨時(shí)記錄地塊的具體位置，這種方式工作量大，不僅需要大量的勞動(dòng)力和經(jīng)濟(jì)資源，耗費(fèi)時(shí)間較長(zhǎng)，而且容易受人為主觀因素影響，精確度不穩(wěn)定[4-6]。

近40 年來(lái)，遙感技術(shù)因具有覆蓋面積廣、時(shí)效性強(qiáng)、周期短、獲取信息快速等優(yōu)點(diǎn)，在作物面積、長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。目前應(yīng)用比較廣泛的有隨機(jī)森林算法，它是由一系列分類器組合在一起進(jìn)行決策，期望得到一個(gè)最“公平”的集成學(xué)習(xí)方法，它是隨機(jī)理論在實(shí)際應(yīng)用中取得的成果，可以看成是Bagging 和隨機(jī)子空間的結(jié)合[7-9]，和傳統(tǒng)的決策樹相比，更加靈活、高效、準(zhǔn)確，分類效果更好，被廣泛應(yīng)用于中高分辨率的影像分類中[10]。還有閾值分割法，可以說(shuō)是圖像分割中的經(jīng)典方法，它利用圖像中要提取的目標(biāo)與背景在灰度上的差異，通過(guò)設(shè)置閾值把像素級(jí)分成若干類，從而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)與背景的分離。目前，遙感技術(shù)在農(nóng)作物種植面積監(jiān)測(cè)等方面的應(yīng)用較為成熟，但對(duì)于煙田信息提取還鮮有報(bào)道，煙草信息的遙感監(jiān)測(cè)起步相對(duì)較晚，基于遙感的煙草研究國(guó)內(nèi)外都還相對(duì)比較匱乏，不能滿足實(shí)際應(yīng)用的需要[11-13]。……