【摘要】：快速、準(zhǔn)確地獲取玉米種植面積信息對(duì)國(guó)家糧食安全和現(xiàn)代信息農(nóng)業(yè)發(fā)展有重要的現(xiàn)實(shí)意義。遙感技術(shù)在作物種植面積提取中具有一定優(yōu)勢(shì),尤其是作物物候信息和光譜數(shù)據(jù)相結(jié)合的方法更是目前發(fā)展的趨勢(shì)之一。選取遼寧省3縣市為研究區(qū),利用Savitzky-Golay濾波重構(gòu)后的2014-2015年MODIS-NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù),提取作物物候特征和其他主要地物的NDVI曲線變化規(guī)律,結(jié)合水稻移栽期的NDVI、LSWI數(shù)據(jù)與大豆鼓粒期的近紅外波段反射率數(shù)據(jù),訓(xùn)練地物分類(lèi)閾值、構(gòu)建決策樹(shù)提取2015年春玉米種植面積�？紤]到耕地的破碎化和土地覆蓋類(lèi)型的多樣性,利用MOD09A1反射率影像提取春玉米及混合地物的端元波譜,基于線性光譜混合模型進(jìn)行混合像元分解獲取春玉米豐度,根據(jù)決策樹(shù)分類(lèi)結(jié)果與春玉米豐度信息精確提取春玉米種植面積。利用Landsat8 OLI監(jiān)督分類(lèi)影像對(duì)種植面積解譯結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià),結(jié)果顯示研究區(qū)春玉米種植面積提取精度在81%以上,利用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)驗(yàn)證得到僅利用物候信息經(jīng)決策樹(shù)分類(lèi)方法提取的春玉米種植面積精度為88.416%,結(jié)合混合光譜信息后的提取精度提高到92.382%。春玉米種植面積提取結(jié)果較好地反應(yīng)了其地理分布,表明重構(gòu)后的生長(zhǎng)季NDVI曲線可以準(zhǔn)確地反應(yīng)作物生長(zhǎng)變化規(guī)律,運(yùn)用中分辨率MODIS-NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù)獲取物候信息,快速、準(zhǔn)確提取春玉米種植面積具有可行性。物候特征耦合混合光譜信息的方法突破了傳統(tǒng)研究中的像元限制,將作物種植面積識(shí)別水平提高到亞像元尺度,效果好于傳統(tǒng)的像元尺度MODIS時(shí)間序列信息分類(lèi)方法,能夠有效提高作物種植面積估算精度,對(duì)于加快數(shù)字農(nóng)業(yè)進(jìn)程、提升農(nóng)業(yè)信息化水平具有重要作用。
[Abstract]:It is of great practical significance to obtain corn planting area information quickly and accurately for national food security and the development of modern information agriculture. Remote sensing technology has some advantages in crop acreage extraction, especially the method of combining crop phenological information with spectral data is one of the developing trends. Three counties and cities in Liaoning Province were selected as study areas. The MODIS-NDVI time series data of 2014-2015 were reconstructed by using Savitzky-Golay filter to extract the phenological characteristics of crops and the NDVI curve changes of other main features. Combined with the NDVI,LSWI data of rice transplanting period and the near infrared band reflectance data of soybean seed filling stage, the classification threshold of ground objects was trained, and the decision tree was constructed to extract the planting area of spring corn in 2015. Considering the fragmentation of cultivated land and the diversity of land cover types, MOD09A1 reflectance image was used to extract the end-component spectra of spring maize and its mixed features, and the abundance of spring maize was obtained by mixed pixel decomposition based on the linear spectral mixing model. The planting area of spring maize was extracted accurately according to the classification result of decision tree and the abundance information of spring corn. Landsat8 OLI supervised classification image was used to evaluate the precision of the interpretation of planting area. The results showed that the precision of spring maize area extraction was more than 81%. The precision of planting area of spring corn extracted by decision tree classification method was 88.416, and the precision of mixed spectral information was improved to 92.382. The result of spring maize planting area extraction reflected its geographical distribution well, which indicated that the reconstructed NDVI curve of growing season could accurately reflect the changing rule of crop growth, and the phenological information could be obtained by using medium resolution MODIS-NDVI time series data. It is feasible to extract the planting area of spring corn accurately. The method of phenological characteristics coupling mixed spectral information breaks through the pixel limitation in traditional research and improves the recognition level of crop planting area to sub-pixel scale, which is better than the traditional pixel scale MODIS time series information classification method. It can effectively improve the precision of crop planting area estimation and play an important role in speeding up the process of digital agriculture and improving the level of agricultural informatization.
【作者單位】： 北京林業(yè)大學(xué)水土保持學(xué)院;
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2015BAD07B03)
【分類(lèi)號(hào)】：S127;S513

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本文編號(hào)：2273252