基于时间序列遥感影像进行农业活动判断和地块精细作物分类

随着遥感技术的发展，农业监测和管理逐渐向智能化、精细化方向发展。基于时间序列遥感影像进行农业活动判断和地块精细作物分类，已经成为现代农业领域中的重要手段。

时间序列遥感影像的概述

时间序列遥感影像指在不同时期获取的同一区域的多时相影像数据。这些影像可以来自卫星、无人机等多种平台，通过对这些数据进行分析，可以获取时间维度的物候期信息，以及空间维度的作物分布信息，进而揭示地表覆盖和农作物生长的动态变化情况。

农业活动判断

农业活动判断主要包括种植区的识别、作物类型的分类以及生长状况的监测等。通过时间序列遥感影像，可以实现以下功能：

种植区识别：

通过多时相影像的植被指数变化，识别出不同季节的耕地分布。

利用机器学习算法对影像进行分类，精确划分种植区域。

作物类型分类：

利用不同作物在生长周期内光谱特征的变化，建立分类模型进行作物类型识别。

结合时间序列数据，可以提高分类的准确性和稳定性。

生长状况监测：

通过分析植被指数的时间变化，监测作物的生长状况和健康水平。及时发现地块内的异常情况，如病虫害、旱涝灾害等，提供预警信息。

应用实例

1.时间序列数据可视化和物候期提取

△图1  地块时间序列影像以及物候期提取

我们采集了西安市长安区某示范地块的2022-2023季度时间序列影像数据，经过云筛选和掩膜后，最终挑选了18景影像。通过NDVI对长势进行了归一化，以对比不同时间的长势差异。

如上图所示，通过植被指数随影像的时间变化，可以对关键物候期节点进行判断，进而对作物农业活动进行预测和评估，并结合空间分布信息，绘制按季度分类的作物分布图。

2.基于新兴时空热点分析和农业活动作物分类

△图2  基于农业活动判断的作物分布图

 将时间序列影像转换为矢量点或多维栅格数据，建立时空立方体，并在立方体的基础上，按固定空间邻域关系以及时间步长，对每个时间层使用热点分析，并对每个网格统计热点分析结果，最终得到包含空间和时间信息的分类图。最终参考实际使用场景，对分类结果进行解译。

如上图所示，小麦玉米轮作区域代表NDVI植被指数在2022-2023季度为振荡的热点，意为在整个时间范围内都有明显的作物生长，但出现了间隔，解释为小麦的出苗期以及小麦收获后，玉米的出苗期，因此判断为两季度种植区域。单季度作物区域则表示该区域没有明显的时空变化特征，经判断大部分区域为单季度种植。而部分休耕区域代表了在种植季度的大部分时间里没有作物种植，部分时间可能有单季度作物种植。休耕区域则代表在整个种植季度都没有作物种植。

通过使用时间序列遥感影像，能够判断作物物候期，并根据物候期对地块上进行的农业活动进行评估，从而实现更加细致的分类，并对地块开展基于农业活动和种植过程的长势监测。