摘要：及时且准确地获取农作物种植面积信息,对于粮食产量的估算和预测是至关重要的,同时也对我国制定科学合理的粮食政策、经济计划和管理措施,确保国家粮食安全具有重要意义.抽样技术与遥感技术的结合为获取农作物种植面积提供了行之有效的解决思路.本文系统梳理了农作物种植面积遥感估算的抽样设计中抽样单元大小和形状的优化方法,并以浙江省平湖市为例探讨了抽样单元大小和形状对估算结果的影响.研究表明:1)现行的抽样单元最优尺寸计算方法可分为平均地块法、成本控制法和考虑空间相关性的统计分析方法3大类,但由于每种优化方法判断准则和指标构建存在差异,造成最优化尺寸存在不同,在实际应用中需要根据需求选择适宜的抽样单元最优尺寸确定方法;2)在浙江省平湖市的实例分析中,通过对规则抽样单元和不规则抽样单元估算结果的CV、RRMSE和变差的对比,看出在平湖市使用规则抽样单元比不规则抽样单元更有优势,而对于抽样单元最优尺寸的确定,由于每种方法的判断准则和指标不同结论并不一致.

摘要：为实现农业保险中快速精确获取农作物受灾面积与受灾等级的目标,作者设计了一套基于分层系统抽样的农作物受灾评估方法.本文基于该方法,以GF-1影像为实验数据,对2014年河南襄城2个村进行了旱灾灾情评估.实证研究表明:研究区受灾面积总量反推精度为90.00%左右,各等级受灾面积精度均在80.00%以上,基于遥感抽样的方法能获取高精度的受灾总面积和各等级受灾面积,且该方法成本低、效率高,具有广泛应用前景.此外,相对于通常以遥感反演参数直接人为进行等级划分的受灾等级评估方法,这种以真实减产比率为基础的方法可以为不同灾种、不同地区间的灾情程度的比较提供依据.

摘要：针对传统影像分类算法执行效率较低,无法满足海量高分辨率遥感数据实时处理需求的问题,对资源三号卫星专题产品中遥感影像的迭代自组织数据分析算法进行分析与研究,设计一种基于OpenMP的并行ISODATA聚类算法(PIsodata Omp)。采用OpenMP技术优化ISODATA算法中的样本点聚类、聚类样本中心标准差计算,实现基于共享内存的单机多核并行化处理。实验结果表明,PIsodata Omp算法能在保证分类精度不变的情况下,明显提高资源三号卫星影像数据的处理速度。