本文關(guān)鍵詞：RapidEye衛(wèi)星紅邊波段對農(nóng)作物面積提取精度的影響

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【摘要】：在傳統(tǒng)的可見光與紅外波段基礎(chǔ)上增加紅邊波段(690~730 nm),是當(dāng)前高分辨衛(wèi)星傳感器研制的明顯趨勢。德國Rapid Eye衛(wèi)星攜帶有紅邊波段傳感器,該文基于黑龍江省北安市東勝鄉(xiāng)2014年7月27日的Rapid Eye遙感數(shù)據(jù),采用監(jiān)督分類的方法,通過計(jì)算有紅邊參與條件下、無紅邊參與條件下,玉米、大豆及其他3種地物類型的可分性測度、分類精度及景觀破碎度等指標(biāo),比較分析了2種波段組合方式下的紅邊波段對農(nóng)作物面積提取精度的影響。其中,監(jiān)督分類的訓(xùn)練樣本是以覆蓋研究區(qū)的2 km×2 km格網(wǎng)為基本單元,在玉米和大豆面積比例等概率原則下,選取了10個網(wǎng)格作為訓(xùn)練樣本,樣方內(nèi)作物的識別采用目視解譯的方式完成。精度驗(yàn)證是采用覆蓋研究區(qū)的農(nóng)作物面積本底調(diào)查結(jié)果評價(jià)的,本底調(diào)查數(shù)據(jù)是在5 m空間分辨率Rapideye數(shù)據(jù)初步分類基礎(chǔ)上,根據(jù)多時相Landsat-8/OLI(Operational Land Imager)數(shù)據(jù)季節(jié)變化規(guī)律,結(jié)合地面調(diào)查,采用目視修正的方法完成。結(jié)果表明,有紅邊參與的玉米、大豆和其他3種地物類型識別的總體精度為88.4%,Kappa系數(shù)為0.81,玉米、大豆和其他3種地物類型的制圖精度分別為93.1%,86.0%和87.3%;沒有紅邊參與的3種地物識別的總體精度為81.7%,Kappa系數(shù)為0.71,玉米、大豆和其他3種地區(qū)類型的制圖精度分別為83.9%,73.4%和84.6%;通過引入紅邊波段,3種地物的總體識別精度提高了6.7百分點(diǎn),玉米、大豆和其他3種地物類型的識別精度分別提高了9.2百分點(diǎn),12.6百分點(diǎn)和2.7百分點(diǎn)。利用Jeffries-Matusita方法計(jì)算了3種地物的可分性測度,玉米-大豆、玉米-其他、大豆-其他的可分性測度分別由0.84變?yōu)?.73、1.37變?yōu)?.81、1.27變?yōu)?.29;采用破碎度指數(shù)計(jì)算了景觀破碎度,地塊數(shù)量減少了69.2%,平均地塊面積增加了2.2倍,平均地塊周長增加了60.50%,地塊面積與周長比增加了1.0倍。由上述研究結(jié)果可以看出,通過紅邊波段的引入,增加了地物的間的可分性測度,減少了"椒鹽"效應(yīng)造成的景觀破碎度的增加,農(nóng)作物面積識別整體精度得到了提高。目前搭載紅邊波段的衛(wèi)星載荷越來越多,即將發(fā)射的國產(chǎn)衛(wèi)星也擬增加紅邊波段提高作物識別能力,該文研究結(jié)果將為國產(chǎn)紅邊衛(wèi)星數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用提供參考。
【作者單位】： 中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所;
【關(guān)鍵詞】： 農(nóng)作物 遙感 衛(wèi)星 紅邊 面積提取
【基金】：高分辨率對地觀測系統(tǒng)重大專項(xiàng)“高分農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測與評價(jià)示范系統(tǒng)(一期)”
【分類號】：S127
【正文快照】： 劉佳,王利民,滕飛,楊玲波,高建孟,姚保民,楊福剛.Rapid Eye衛(wèi)星紅邊波段對農(nóng)作物面積提取精度的影響[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2016,32(13):140-148.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2016.13.020 http://www.tcsae.orgLiu Jia,Wang Limin,Teng Fei,Yang Lingbo,Gao Jianmeng,Yao Baomin

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本文編號：881160