本文關(guān)鍵詞：基于MODIS時間序列及物候特征的農(nóng)作物分類

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【摘要】：論文以2012年6月至2014年6月期間的MOD09Q1及2013年四五月的MOD09A1為數(shù)據(jù)源,合成歸一化植被指數(shù)(NDVI)和歸一化水體指數(shù)(NDWI),利用TIMESAT軟件對NDVI時間序列數(shù)據(jù)應(yīng)用分段高斯函數(shù)擬合方法重構(gòu)NDVI時序曲線,并獲取7個物候特征(Phenology,以下簡稱PH,包括生長季始期、生長季末期、生長季長度、NDVI振幅、NDVI左導(dǎo)數(shù)、NDVI右導(dǎo)數(shù)、生長季期間的NDVI積分)。結(jié)合Landsat 8 OLI遙感影像、中國第二次土地調(diào)查數(shù)據(jù)和實地采樣樣本數(shù)據(jù),根據(jù)2013年多種地物平滑后的NDVI曲線特征,將年NDVI最大值低于0.5的水體和建設(shè)用地掩膜去除。為了獲取研究區(qū)農(nóng)作物的最優(yōu)分類方法,采用分層分類:首先對平滑后的46個NDVI時序數(shù)據(jù)進(jìn)行支持向量機(SVM)分類,得到農(nóng)用地等分類信息;其次利用平滑后的46個NDVI波段、7個物候參數(shù)及6期歸一化水體指數(shù)相互組合,對農(nóng)用地進(jìn)行支持向量機分類提取3種農(nóng)作物的分布信息。經(jīng)不同波段組合分類對比可知,分類總體精度及Kappa系數(shù)的關(guān)系為:NDVI+NDWINDVI+PH+NDWIPH+NDWINDVI+PHNDVIPH。研究結(jié)果表明,遙感數(shù)據(jù)波段的增加不一定帶來較高的分類精度;論文中歸一化水體指數(shù)有效地提高了水稻的分類精度。此外,輔以物候特征對農(nóng)作物分類也具有一定的可行性。
【作者單位】： 黑龍江省普通高等學(xué)校地理環(huán)境遙感監(jiān)測重點實驗室哈爾濱師范大學(xué);
【基金】：國家自然科學(xué)基金重點項目(41030743)~~
【分類號】：S127
【正文快照】： 中國是糧食生產(chǎn)大國,農(nóng)作物種植面積是影響糧食產(chǎn)量的重要因素,快速、及時、準(zhǔn)確獲取農(nóng)作物分布信息,已成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的一大要求,且農(nóng)作物的識別與分類,對社會經(jīng)濟、糧食安全、生態(tài)功能以及政策制定等都有重要影響[1-2]。目前,中高分辨率衛(wèi)星如Landsat、SPOT、HJ-1/2等數(shù)據(jù)

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本文編號：1289242