摘要
遥感影像是大数据的一种,利用遥感对农作物播种面积进行估算常采用回归估计量或校准估计量,通常都需要将地面样本数据与遥感分类信息相结合。但对于大多数回归估计量,对以省级为总体的农作物面积的估算只能满足对省级总体的精度要求而不能分解到更小区域,比如县和乡级。本文利用黑龙江省2011年的地面实测样本数据结合遥感分类结果,构建了单元层次的多响应变量的多元回归形式的小域模型,并将小域效应设定为固定形式。基于这样的回归估计方法,既可以估算分县的主要作物播种面积,也可以使得各县播种面积估计结果相加就等于回归模型含义下的省级总体的总量估计。
Remote sensing imagery is one form of the big data. It typically uses regression estimator or calibration estimator to estimate the planted acreage by applying remote sensing. Therefore,it＇s necessary to combine the sample data from ground survey with satellite image classification. For most cases of regression estimator,the estimation of provincial crop acreage only satisfies the precision target for a province but could not disaggregate to small areas,such as county and town level statistics. This paper is adopted small area estimation approach to estimate crop acreage at county level in Heilongjiang province by combining ground survey data with image classification of the year 2011. A basic level small area model in the form of multi-response multiple regression with fixed effects is adopted to estimate acreage for major crops.Based on regression estimator,not only all county level estimation is produced but also the constraint that the aggregate of county level estimates could be equal to the estimate for entire province under linear model is satisfied.
出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2015年第7期81-86,共6页
Statistical Research
基金
国家自然科学青年基金项目“抽样调查中的小域估计方法研究”(11301514)的资助
关键词
小域估计
遥感
农作物种植面积
Small Area Estimation
Remote Sensing
Crop Acreage
作者简介
周巍，男，1969年生，江苏海安人，2007年毕业于加拿大UniversityofManitoba，获统计学硕士学位，北京师范大学资源学院地袁过程与资源生态国家重点实验室在读博士研究生。国家统计局农村司调研员。研究方向为抽样设计、农业统计遥感应用。
朱荣，男，1982年生，安徽马鞍山人，2012年毕业于中国科学院数学与系统科学研究院，获数理统计博士学位，现为该院助理研究员。研究方向为数理统计、抽样调查。
张锦水，男，1978年生，河北沧州人，2007年毕业于北京师范大学资源学院，获地图学与地理信息系统博士学位，现为北京师范大学资源学院副教授。研究方向为农业统计遥感、遥感模式识别。
