【摘要】：為了獲取不同農(nóng)作物的空間分布信息,以華北平原黃河以北地區(qū)為研究區(qū)域,利用Savitzky-Golay濾波對2014—2016年的時間序列葉面積指數(shù)(leaf area index,LAI)進行重構(gòu),進而應(yīng)用一階差分法和重構(gòu)LAI的傅里葉變換的諧波特征對研究區(qū)域主要農(nóng)作物冬小麥、玉米和棉花種植區(qū)域進行識別和提取,并對不同作物的識別精度進行驗證。結(jié)果表明,基于Savitzky-Golay濾波重構(gòu)的LAI能夠去除由云、大氣等因素造成的LAI驟降的影響,重構(gòu)LAI曲線平滑且符合作物的生長規(guī)律特征。研究區(qū)域2014—2016年作物識別的總體精度均大于80.00%,2015年達到87.08%,冬小麥-夏玉米、春玉米、棉花和單季夏玉米的識別精度分別為92.50%、80.00%、85.00%和82.50%,表明利用一階差分法能夠準(zhǔn)確提取研究區(qū)域一年一季和一年兩季作物種植區(qū)域。結(jié)合傅里葉變換方法和作物物候信息能夠有效地識別不同作物的種植區(qū)域,進而獲取研究區(qū)域主要農(nóng)作物的分布信息。該研究可為研究區(qū)域主要作物的長勢監(jiān)測及產(chǎn)量估測預(yù)測提供參考。
[Abstract]:In order to obtain the spatial distribution information of different crops, the Savitzky-Golay filter was used to reconstruct the time series leaf area index (leaf area index,LAI) from 2014 to 2016 in the area north of the Yellow River in the North China Plain. Then the first order difference method and the harmonic characteristics of the reconstructed LAI Fourier transform are applied to identify and extract the main crops of winter wheat, corn and cotton in the study area, and the recognition accuracy of different crops is verified. The results show that the LAI reconstructed by Savitzky-Golay filter can remove the effect of sudden drop of LAI caused by cloud and atmosphere, and the reconstructed LAI curve is smooth and accords with the characteristics of crop growth. The overall accuracy of crop identification in the study area from 2014 to 2016 was more than 80.00,87.08 in 2015. The recognition accuracy of winter wheat-summer corn, spring corn, cotton and single-season summer corn were 92.50 and 80.00,respectively. 85.00% and 82.50%, the results show that the first order difference method can be used to accurately extract the crop planting area of one and two crops per year in the study area. Combined with Fourier transform method and crop phenological information, we can effectively identify the planting areas of different crops, and then obtain the distribution information of the main crops in the study area. This study can be used as a reference for the growth monitoring and yield estimation of major crops in the study area.
【作者單位】： 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)災(zāi)害遙感重點實驗室;
【基金】：國家重點研發(fā)計劃重點專項資助項目(2016YFD0300603-3)
【分類號】：S127

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本文編號：2369479