【摘要】：精確提取作物種植面積一直是農(nóng)業(yè)遙感關(guān)注的主要問題之一。綜合運(yùn)用低分辨率的時(shí)相變化特征和中分辨率的光譜特征,提出一種夏玉米識(shí)別方法。首先基于MODIS NDVI時(shí)間序列曲線,分析夏玉米在時(shí)相變化上的識(shí)別特征,構(gòu)建識(shí)別模型。夏玉米純像元利用識(shí)別模型識(shí)別,而耕地和非耕地類型的植被產(chǎn)生的混合像元,則基于像元分解辦法獲取耕地組分的NDVI時(shí)序特征,再利用識(shí)別模型判定,然后結(jié)合土地利用數(shù)據(jù)根據(jù)空間關(guān)系得到中分辨率結(jié)果;玉米與其他作物的混合像元?jiǎng)t利用中分辨率尺度光譜差異加以區(qū)分。研究結(jié)果表明,在伊洛河流域主要農(nóng)業(yè)區(qū),識(shí)別精度達(dá)到90.33%,為作物類型識(shí)別提供了新的思路。
[Abstract]:Accurate extraction of crop planting area has been one of the main problems of agricultural remote sensing. A recognition method for summer maize was proposed by using the characteristics of low resolution temporal variation and medium resolution spectrum. Firstly, based on the MODIS NDVI time series curve, the recognition characteristics of summer maize in temporal change were analyzed and the recognition model was constructed. The pure pixels of summer maize are identified by the recognition model, while the mixed pixels produced by the vegetation of cultivated land and non-cultivated land are used to obtain the NDVI temporal characteristics of cultivated land components based on the method of pixel decomposition, and then the recognition model is used to judge. Combined with land use data, the meso-resolution results are obtained according to spatial relationships, and the mixed pixels of maize and other crops are distinguished by mesoscale spectral differences. The results show that the recognition accuracy is 90.33 in the main agricultural areas of the Yiluo River basin, which provides a new idea for crop type identification.
【作者單位】： 黃河水利職業(yè)技術(shù)學(xué)院;黃河中下游數(shù)字地理技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：河南省科技廳科技攻關(guān)項(xiàng)目(152102110047、142102110098) 河南省教育廳科學(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(13A420617) 中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(20100470994)
【分類號(hào)】：S513;S127

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2286736