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1、天空地一体化调查系统在三农普中的应用郑学昌北京天合数维科技有限公司2015.10 2015.10 北京北京2目录1 1中国农业统计发展现状与机遇3 3天空地一体化调查系统与平台建设2 2空间信息技术在农业统计中的应用进展4 4应用案例中国农业统计发展现状与机遇第一部分41 1 中国农业统计现状与发展机遇一、农业统计的现实需求国家统计局具备从国家-省-县完善的调查体系、庞大的调查队伍、海量的抽样地块，可实现省级数据的客观调查。现有统计体系面临着严重的挑战：1、空间抽样框老化；2、目录抽样单元不稳定；3、调查手段落后，人力、时间成本大；4、数据的准确性受干扰因素多5二、应用基础空间信息技术大力发展
2、空间信息产业逐步形成规模，并走入经济和社会生活，可以为各行各业提供全方位的服务国产自主卫星遥感技术的发展，GF-1、GF-2、ZY3、ZY02C、HJ-1A/B、天绘一号等卫星为农业遥感应用提供了重要的数据支撑无人机技术的空前发展弥补了卫星遥感重访周期的不足，使局部、快速、精确测量成为可能，显著提高了测量的效率和精度1 1 中国农业统计现状与发展机遇6国家对农业统计的重视农业统计作为农业信息的主要数据来源，为国家制定“三农”政策以及社会经济发展战略发挥了重要的作用。2012年中央一号文件指出：“加强农业统计调查和预测分析，提高对农业生产大县的统计调查能力，推行重大信息及时披露和权威发布制度，防
3、止各类虚假信息影响产业发展、损害农民利益。”2014年中央一号文件指出：“加大农业先进适用技术推广应用和农民技术培训力度。加强农用航空建设。”2015年中央一号文件指出：“运用现代信息技术，完善种植面积和产量统计调查，改进成本和价格监测办法。”1 1 中国农业统计现状与发展机遇7实现调查方式的转变实现数据采集手段的转变实现调查管理方式的转变实现调查成果服务方式的转变提高技术水平、提高调查效率、提高数据质量、提高服务能力目录调查体系空间调查体系空间信息技术GPSGISRS统计抽样技术1 1 中国农业统计现状与发展机遇空间信息技术在农业统计中的应 用进展第二部分92003年始，国家统计局联合北京师
4、范大学着手开展卫星技术在统计业务中的 应用研究，建立了基于卫星技术的农业统计调查体系（NSRCP），并在部分粮 食主产省进行了示范应用。2006-2011，国家高新技术重点规划（863）：国家统计遥感业务系统关键 技术研究与应用，初步建立了以农业统计为先导的多统计领域遥感应用技术 体系2011-今，高分辨率对地观测系统重大专项：基于高分辨率遥感的国家统计 业务应用示范，国产卫星数据逐步成为遥感面积统计调查的主要数据源2012-今，国家发改委卫星及应用产业发展专项：基于自主卫星的农业遥感 统计数据源产品应用与服务示范，实现了以遥感为核心的快速调查体系2 2 空间信息技术在农业统计中的应用进展20
5、16年，第三次农业普查将全面应用空间信息技术102 2 空间信息技术在农业统计中的应用进展人才培养：自2010年，国家统计局与北京师范大学签署了长期人才培养协议， 北京师范大学每年为国家统计局培养30名左右硕士学术型研究生，为形成一支 稳定、技术娴熟、理论扎实的统计遥感专业人才队伍打下了坚实的基础。标准规范：标准规范：农作物遥感识别技术规定、农作物统计样本库维护技术规 定、农作物种植面积估算技术规定、农作物估算样本抽选技术规定、 野外调查技术规定、农作物对地抽样调查标准与技术规范112 2 空间信息技术在农业统计中的应用进展国际交流：2009年以来，中国国家统计局与韩国农业与渔业统计署建立了相
6、互合 作关系。韩国统计局指出在中国通过统计部门与大学合作建成的农业遥感系统， 是同美国和欧盟农业统计遥感一样成功的应用系统。122 2 空间信息技术在农业统计中的应用进展知识产权：天空地一体化调查系统与平台 建设第三部分143.1 总体技术流程153.2 农业统计快速调查综合服务平台总体框架农业统计快速调查系统农业统计快速调查系统自主遥感卫星北斗导航卫星省级 数据资源省级节点省级节点国家级 数据资源国家级节点国家级节点县级 数据资源县级节点县级节点中心数据 资源中心节点中心节点区域级 数据资源区域节点区域节点国家统计遥感信息国家统计遥感信息 共享服务平台共享服务平台初级产品标准处理云平台初级产
7、品标准处理云平台信息产品服务平台信息产品服务平台自主通讯卫星163.2.1 国家统计遥感信息共享与服务平台全面支撑农业统计调查业务系统的运行；支撑国家统计调查的地面调查与数据直报工作；支撑统计调查产品的分析与服务。17数据管理系统数据库名称1基础数据库(1)行政区划图(1:5万省、县、乡界，行政村点位图)(2)数字高程模型DEM(1:25万)(3)抽样村点位，边界，地块，野外逐年测量数据(4)高分辨率遥感影像背景库(SPOT数据2.5/10米融合)(5)中高分辨率遥感影像背景库(TM数据2005年)(6)基于TM和地块的标准控制点数据库(7)耕地地块数据库2专题数据库(1)主要农作物种植结构（
8、农业普查数据）（县）(2)主要农作物物候（县）(3)主要粮食播种面积、单产/总产数据库（县）(4)历史MODIS数据库(5)历史中分辨率遥感影像库(作物生长期)（6）历史中分辨率遥感影像分类：作物、森林、草地、非植被3产品数据库(1)中间(过程)产品数据库(2)最终产品数据库(包括面积和产量)18Domestic satellite sources国产卫星Text2.36/5/10mZY-32.1/3.5/6mHJ-1A/1B30/100/150mGF1,GF-21/2/4/8/16mFY-3A/3B250/1000/1100m数据管理系统-遥感数据ZY-1 02C19不同级别调查，所用的数据
9、源不 同： 250m (国家) 30m（省） 10m（县） 2.5m（村） 10.5m（抽样地块）数据管理系统-遥感数据20数据管理系统-空间基础框架213.2.2 农业统计快速调查系统农业统计抽样框的维护和更新子系统高分数据识别子系统22质量评估与精度评价子系统产品制作子系统区域面积估算子系统野外调查子系统3.2.2 农业统计快速调查系统233.2.3 天空地一体化调查系统24系统组成25省级测量车26系统组成2728悬翼无人机蜂鸟系列低空遥感航测无人机300.5m分辨率产品0.4m分辨率产品0.3m分辨率产品-威海0.2m分辨率产品-江镜公路0.1m分辨率产品-深圳0.05m分辨率产品32
10、县级作物面积调查应用案例 浙江省平湖市第四部分34高分影像预处理自然地块勾画农业用地图斑非农业用地图斑历史高分影像现势高分影像图斑勾画标准野外调查数据作物物候期作物种植结构、规模、 比例等统计资料农作物解译知识库遥感分类样本库精度检验样本库监督分类遥感分类标准作物空间分布分层抽样样本目视解 译现势高分影像无人机影像比率估计和CV推算农作物解译知识库作物播种面积CV值目视解译标准农作物种植面积一般估算流程 标准化遥感影像生产 农业用地图斑勾画 农作物遥感分类 分层抽样 野外调查 样本目视解译 种植面积和CV推算4.1 2014年浙江省平湖市秋粮面积测量354.1.1 4.1.1 遥感影像标准化预
11、处理平原区校正 (纠正精度1个像元)山区校正 （纠正精度2-3个像元）A A、几何校正几何校正图像几何校正的目的是改变原始影像的 几何变形，生成一幅与底图数据没有位 置偏移的遥感图像。平原区矫正精度：1个像元山区矫正精度：2-3个像元B B、遥感影像裁剪、遥感影像裁剪为了提高遥感影像处理速度，当影像覆 盖面积大于研究区面积时，我们利用研 究区行政边界对遥感影像进行裁剪处理。364.1.1 4.1.1 遥感影像标准化预处理C C、正射校正、正射校正图像正射校正的目的是消除由于地形起伏、卫星观测角度等因素引起的图像形变。D D、图像融合、图像融合图像融合的目的是将高分辨率的全色波段影像和多光谱波段
12、融合在一起，既能利用多光谱信息，同时也能拥有更高的空间分辨率。374.1.2 4.1.2 农业用地图斑库建设技术方案 和标准高分数 据用户需求以历史GF-1/PMS、GF-2、ZY3为主，覆盖不全的区域以存档的超高分辨率影像补充，如Geo-Eye、World-View等。业务要求实际工作 要求农业用地图斑非农业用地图斑自然地块 矢量化（1）以二调数据为本底更新 优点：节省经费，节省时间 缺点：图斑数据涉密，使用需要审批（2）直接以影像为本底勾画 优点：数据不涉密，使用方便 缺点：人力、时间、资金投入很大38农作物遥感分类的依据则是农作物的物候期，同种作物在不同时段生长状态不一样，同样不同作物在
13、同一时段的生长状态也不一样，这就是遥感技术识别不同作物的基本依据。4.1.34.1.3农作物遥感分类39遥感解译知识库建立遥感分类样本库建立精度检验样本库建立分类体系标准建立4.1.34.1.3农作物遥感分类农作物遥感分类结果是分层抽样的基础，遥感分类精度对抽样推算的精度有很大影响。遥感分类的精度则取决于输入的遥感数据、分类标准体系和先验知识库、分类方法。404.1.3 农作物遥感分类遥感解译知识库是遥感分类、解译整个过程前后建立起来的测量区域的先验知识的整合。414.1.3 农作物遥感分类遥感分类过程中的绝大部分先验知识是服务于训练样本选择的，训练样本是否客观、真实对于遥感分类精度具有至关重
14、要的影响。424.1.3 农作物遥感分类精度检验是遥感分类的必须步骤，精度检验的评价指标包括总量精度、制图精度、用户精度和相关系数4个指标。434.1.3 农作物遥感分类由于不同工作人员的工作习惯不同、不同测量县的基础条件不同，为了保证遥感分类结果的准确性和规范性，将建立分类体系标准。1 1、不同区域遥感影像的选择、不同区域遥感影像的选择2 2、测量县影像选择时的物候期侧重、测量县影像选择时的物候期侧重3 3、测量县遥感分类方法的具体流程和重点注意事项、测量县遥感分类方法的具体流程和重点注意事项4 4、中间数据、成果数据的规范、中间数据、成果数据的规范5 5、分类结果检验的方法等、分类结果检验
15、的方法等444.1.4 抽样设计遥感分类结果受影像分辨率、测量县种植结构、测量作物种植规模等因素影响存在一定的误差，需要进行抽样调查，配合野外核实，来获取更为准确的作物种植面积。抽样总体：覆盖所有耕地的网格454.1.4 抽样设计抽样单元抽样单元入样总体入样总体300*300米的格网覆盖耕地地块的所有300*300米的格 网样本分层样本分层无作物空间分布的格网为1层 有作物空间分布的格网按最优分层分 为5层464.1.4 抽样设计在各类作物抽样中，均以奈曼分配为基础计算全县的总体样本量（经大量实验一般1%2%即可）。样本在各层的分布情况则通过各层作物遥感分类面积占总分类面积的权重或各层间的方差
16、来确定。各层样本量确定后，各层分别随机抽选样本。抽选样本在各层中随机抽选，尽量保证 样本的代表性，以达到校准分类精度，提高 种植面积推算结果准确度的目的。474.1.5 野外调查人工调查通过野外移动调查系统实现，该系统野外调查软件、GPS导航系统和调查平台组成，野外调查软件可根据调查目的的不同进行定制，调查平台以PAD、智能手机为主。野外移动调查系统能够有效提高野外调查的效率、精确度，起到事半功倍的作用。484.1.5 野外调查 在无人机调查的同时，人工在样框内采集不同作物的位置点，在遥感底图上进行标注； 提供样方内人工解译的作物识别知识；样方内人工采集点 利用无人机设备进行野外样方调查； 每个样方约3平方公里； 数据分辨率为5-10厘米； 每个地块调查时间约2个小时，飞行时间为40分钟；无人机调查49平湖市采用无人机方式调查了共计共计6 6万多亩万多亩，图像分辨率为8厘米，同时样带内人工调查地块316块，用于辅助人工室内解译。4.1.5 野外调查504.1.5 野外调查514.1.
