【摘要】：為探究縣域尺度上基于高分一號(hào)衛(wèi)星(GF-1)PMS影像進(jìn)行冬小麥遙感監(jiān)測(cè)的可行性及精準(zhǔn)性,以河南省滑縣為研究區(qū),遴選2015年2月上旬GF-1 PMS影像6景,對(duì)影像進(jìn)行輻射定標(biāo)、FLAASH大氣校正、NNDiffuse融合、幾何精校正、地圖投影轉(zhuǎn)換等預(yù)處理后,在外業(yè)調(diào)查和樣本分析的基礎(chǔ)上構(gòu)建一種新的冬小麥決策樹分類模型,模型第1層決策方案中NDVI0.311的像元為冬小麥,得到冬小麥的粗分類結(jié)果;在此基礎(chǔ)上進(jìn)行第2層決策分類,以進(jìn)一步提高冬小麥的分類精度,分類方案為第1波段地表反射率0.146、第2波段地表反射率0.148、第3波段地表反射率0.135、第4波段地表反射率0.250的像元為冬小麥。對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波處理,以消除或減少分類結(jié)果中孤立的像元。分別基于決策樹分類模型與ENVI軟件自帶的IsoData非監(jiān)督分類模型,對(duì)比分析GF-1PMS影像和同時(shí)期Landsat-8OLI影像在冬小麥面積提取上的精度。結(jié)果表明:基于新構(gòu)建的決策樹分類模型,2015年滑縣冬小麥種植面積為115 715.81hm2,混淆矩陣檢驗(yàn)總體精度為99.62%,Kappa系數(shù)為0.99;PMS影像提取冬小麥的混淆矩陣總體精度比OLI影像高出9個(gè)百分點(diǎn)。說(shuō)明縣域尺度上基于單時(shí)相GF-1PMS影像在冬小麥?zhǔn)斋@前提取冬小麥種植面積是可行的,提取精度較高。
[Abstract]:In order to explore the feasibility and accuracy of remote sensing monitoring of winter wheat based on PMS images of Gao Fen 1 satellite (GF-1) at county scale, six scenes of GF-1 PMS images were selected from Huxian County, Henan Province, in the first ten days of February, 2015, in order to investigate the feasibility and accuracy of remote sensing monitoring of winter wheat. After pre-processing such as radiometric calibration, FLAASH atmospheric correction, NNDiffuse fusion, geometric correction, map projection conversion and so on, a new classification model of winter wheat decision tree was constructed on the basis of field survey and sample analysis. In the first layer of the model, the pixel of NDVI0.311 is winter wheat, and the coarse classification result of winter wheat is obtained. In order to further improve the classification accuracy of winter wheat, the classification schemes are as follows: the first band surface reflectivity 0.146, the second band surface reflectivity 0.148, the third band surface reflectivity 0.135, the third band 0.135, the second band 0.148, the third band 0.135. Winter wheat is the pixel of surface reflectance 0.250 in band 4. The classification results are processed by morphological filtering to eliminate or reduce the isolated pixels in the classification results. Based on the decision tree classification model and the IsoData unsupervised classification model with ENVI software, the accuracy of GF-1PMS image and Landsat-8OLI image in winter wheat area extraction were compared and analyzed. The results showed that based on the newly constructed decision tree classification model, the planting area of winter wheat was 115,715.81hm2in 2015, and the overall accuracy of confusion matrix test was 99.62kappa coefficient 0.99. The overall accuracy of PMS image extraction of winter wheat confusion matrix is 9% higher than that of OLI image. It is feasible to extract the planting area of winter wheat before harvest on the county scale based on monochronous GF-1PMS image, and the precision of extraction is high.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所遙感科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國(guó)科學(xué)院大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院;河南大學(xué)環(huán)境與規(guī)劃學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41301390,4137138) 國(guó)家“973”計(jì)劃項(xiàng)目(2013CB733405) 國(guó)家“863”計(jì)劃項(xiàng)目(2014AA06A511) 云南省科技計(jì)劃(2010AD004) 高分辨率國(guó)家重大專項(xiàng)(20-Y30B17-9001-14/16)
【分類號(hào)】：S127;S512.11

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本文編號(hào)：2352708