本文關(guān)鍵詞：利用時序數(shù)據(jù)構(gòu)建冬小麥識別矢量分析模型　出處：《遙感信息》2016年05期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 冬小麥 NDVI 時間序列 矢量分析模型 自動識別

【摘要】：鑒于作物類型識別中存在光譜特征相似的困擾,"異物同譜"問題難以有效解決,而時序歸一化植被指數(shù)(Normalized Different Vegetation Index,NDVI)曲線數(shù)據(jù)能夠反映作物不同時期的動態(tài)變化趨勢,該文將NDVI時間序列投影到N維空間構(gòu)成多維特征矢量,結(jié)合冬小麥特有的物候特征,充分利用矢量的方向和大小參量,構(gòu)建冬小麥識別的矢量分析模型,模型的識別能力較強,可以充分發(fā)揮NDVI時間序列的優(yōu)勢。以唐山市為研究區(qū),基于高分一號WFV(Wide Field of View)數(shù)據(jù)的高分辨率優(yōu)勢,構(gòu)建覆蓋冬小麥生長期的NDVI時間序列,采用矢量分析模型進行冬小麥識別,同時與最大似然法、馬氏距離法、支持向量機法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、最小距離法等分類方法進行對比。結(jié)果顯示,后5種分類方法的Kappa系數(shù)介于0.701 8和0.790 3之間,而矢量分析模型達到了0.895 2,精度有了較大提高。該研究為冬小麥識別提取提供了新的思路,也對推動遙感農(nóng)情信息調(diào)研具有一定學(xué)術(shù)和應(yīng)用價值。同時,基于研究區(qū)訓(xùn)練樣本提出了模型閾值參數(shù)自動確定的方法,為今后冬小麥自動提取奠定了基礎(chǔ)。
【作者單位】： 南京大學(xué)國際地球系統(tǒng)科學(xué)研究所;中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所遙感科學(xué)國家重點實驗室;南京大學(xué)江蘇省地理信息技術(shù)重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41371416) 國家科技重大專項資助項目(03-Y20A04-9001-15/16、30-Y20A29-9003-15/17)
【分類號】：S512.11;S127
【正文快照】： 2.中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所遙感科學(xué)國家重點實驗室,北京100101;3.南京大學(xué)江蘇省地理信息技術(shù)重點實驗室,南京210023)0引言作物種植信息的識別是農(nóng)業(yè)遙感的基礎(chǔ),精確、實時的作物類型分布信息對社會經(jīng)濟、糧食生產(chǎn)、政策制定以及生態(tài)功能和服務(wù)都有重要的影響[1-2]。

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本文編號：1329591