發(fā)布時間：2021-07-08 16:44

　　[目的]為探討多源中等分辨率數(shù)據(jù)在冬小麥種植時空分布上的應(yīng)用。[方法]利用2017年冬小麥關(guān)鍵生育期的Landsat8 OLI（抽穗期）和時間序列的GF-1 WFV（2016—2017生育期）數(shù)據(jù),在分析各個行政分區(qū)的地表覆蓋狀況、作物結(jié)構(gòu)和地塊破碎度差別的基礎(chǔ)上,將行政區(qū)劃分為3種類型不同的提取單元并建立了適合于各自分區(qū)的提取模型:（1）利用關(guān)鍵生育期的OLI數(shù)據(jù),采用監(jiān)督分類—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法提取結(jié)構(gòu)單一、地塊齊整的懷遠(yuǎn)縣種植區(qū);（2）基于WFV數(shù)據(jù)構(gòu)建五河縣及城區(qū)種植區(qū)的冬小麥全生育期NDVI時間序列曲線,根據(jù)NDVI的時間特征構(gòu)建冬小麥提取的決策樹分類模型提取結(jié)構(gòu)較復(fù)雜、混合像元明顯的五河縣及城區(qū)種植區(qū);（3）在對關(guān)鍵生育期OLI-NDVI數(shù)據(jù)合理分割的基礎(chǔ)上,采用最大似然的面向?qū)ο蠓诸惙ǐ@取種植密集、地塊破碎的固鎮(zhèn)縣種植區(qū)。[結(jié)果]提取結(jié)果采用混淆矩陣和當(dāng)年度統(tǒng)計數(shù)據(jù)相結(jié)合的方法進(jìn)行精度評價,結(jié)果表明:（1）懷遠(yuǎn)縣提取出的冬小麥提取總體精度為97.91%,五河縣及城區(qū)提取出的精度為97.62%,固鎮(zhèn)縣的精度為97.42%;（2）全區(qū)域冬小麥提取的總體精度為86.82%,Kappa... 

【文章來源】：中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃. 2020,41(02)北大核心CSSCICSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

研究區(qū)影像

對蚌埠市各個行政區(qū)的地表覆蓋狀況、作物結(jié)構(gòu)和地塊破碎度等信息進(jìn)行實地調(diào)查分析,將蚌埠市劃分為3個提取區(qū)域。參考文獻(xiàn)[5, 17, 27]中的作物提取方法,經(jīng)預(yù)分類試驗,分別建立3個分區(qū)的冬小麥識別提取模型:(1)懷遠(yuǎn)縣種植區(qū),位于蚌埠市西部地勢平坦,境內(nèi)水系發(fā)達(dá),各鄉(xiāng)鎮(zhèn)均種植冬小麥,大面積呈塊狀連續(xù)種植,易區(qū)分。面向?qū)ο蠓椒ǖ慕Y(jié)果最好,其次為監(jiān)督分類方法。對比兩者冬小麥的制圖精度和用戶精度的區(qū)別,精度差異非常小�？紤]監(jiān)督分類的簡單易實現(xiàn)、好外推等特點,最終實際選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類的監(jiān)督分類方法。(2)固鎮(zhèn)縣種植區(qū),位于蚌埠市北部,以破碎狀冬小麥種植田為主,村鎮(zhèn)附近分布有大棚。分區(qū)內(nèi)種植結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜,地塊破碎,冬小麥與其他作物(如玉米)插花種植,“同譜異物”或“同物異譜”現(xiàn)象普遍,不易區(qū)分,采取面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ā?3)五河縣與城區(qū)種植區(qū),位于蚌埠市中西部,西北部與固鎮(zhèn)縣交界處有少量破碎狀農(nóng)田,淮河?xùn)|南部周圍種植有其他少量苗期作物; 各城區(qū)處于中南部,在城郊冬小麥呈輻射狀種植。分區(qū)內(nèi)冬小麥易與紫花苜蓿、林地、城市綠地等混淆,但因后者空間分布和物候信息的特殊性,采取基于知識的決策樹分類方法�？傮w分類流程見圖2。圖3 懷遠(yuǎn)縣冬小麥空間分布

懷遠(yuǎn)縣冬小麥空間分布

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于高分一號與Landsat 8衛(wèi)星影像的庫爾勒市香梨種植面積識別研究[J]. 楊屹鹍,蔣平安,武紅旗,朱磊.  山東農(nóng)業(yè)科學(xué). 2018(01)
[2]基于MODIS的黑龍江省農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)提取研究[J]. 周思,何祺勝,劉寶柱.  地理空間信息. 2018(01)
[3]基于MODIS-NDVI時序數(shù)據(jù)集的面向?qū)ο蠓诸愄崛V西耕地面積的方法研究[J]. 童新華,毛碑裙,韋燕飛.  廣西師范學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(04)
[4]基于Landsat 8 OLI遙感影像的沈陽市水稻種植面積提取方法[J]. 鄭璐悅,許童羽,周云成,杜文.  浙江農(nóng)業(yè)學(xué)報. 2017(10)
[5]縣域尺度上基于GF-1PMS影像的冬小麥種植面積遙感監(jiān)測[J]. 田海峰,周伯燕,陳燕芬,鄔明權(quán),牛錚.  中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2017(10)
[6]基于GF-1影像的冬小麥面積提取及年際變化動態(tài)監(jiān)測[J]. 李峰,謝磊,王昊,秦泉,趙紅.  山東農(nóng)業(yè)科學(xué). 2017(08)
[7]基于GF-1與Landsat8 OLI影像的作物種植結(jié)構(gòu)與產(chǎn)量分析[J]. 歐陽玲,毛德華,王宗明,李慧穎,滿衛(wèi)東,賈明明,劉明月,張淼,劉煥軍.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2017(11)
[8]基于GF-1 WFV數(shù)據(jù)的玉米與大豆種植面積提取方法[J]. 黃健熙,侯矞焯,蘇偉,劉峻明,朱德海.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2017(07)
[9]基于GF-1與Landsat-8影像的山區(qū)蘋果園地信息提取[J]. 辛群榮,孔維華,胥嘯宇,王然.  測繪與空間地理信息. 2017(03)
[10]時間序列MODIS數(shù)據(jù)水稻面積提取精度研究[J]. 湯斌,王福民,周柳萍,張東尼.  科技通報. 2017(01)

碩士論文
[1]基于高分辨率衛(wèi)星影像的芒果林信息提取研究[D]. 任傳帥.中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所) 2017
[2]基于Landsat8遙感影像的冬小麥種植面積提取方法研究[D]. 許亮.湖北大學(xué) 2016



本文編號：3271949