復(fù)種指數(shù)是表征耕地利用程度的重要參數(shù)。然而,傳統(tǒng)方法存在對(duì)影像獲取條件要求較高,或在地表復(fù)雜區(qū)域提取精度較低等問(wèn)題。高時(shí)空分辨率數(shù)據(jù)融合算法(如Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model, STARFM)能有效地結(jié)合不同數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì),有望被應(yīng)用于提高復(fù)雜地表區(qū)域復(fù)種指數(shù)的提取精度。該研究以LandsatTM(Thematic Mapper)及MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer)為數(shù)據(jù)源,基于STARFM模型,構(gòu)建了川東丘陵某區(qū)域內(nèi)2010-2011年的Landsat-like時(shí)序NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)數(shù)據(jù)集,進(jìn)而提取了該區(qū)域2010年冬季作物種植區(qū)及鹽亭縣2011年耕地復(fù)種指數(shù)的空間分布情況。利用目視解譯樣點(diǎn)(1509個(gè))驗(yàn)證及多尺度(30～4 000 m)驗(yàn)證方法,對(duì)不同方法提取的2010年冬季作物種植區(qū)進(jìn)行了對(duì)比分析。結(jié)果表明:1)在30m空間尺度上,基于Landsat影像分類法的總體驗(yàn)...

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【部分圖文】：

圖1研究區(qū)地理位置與土地覆蓋類型

本文選取四川省東部面積大小約8100km2(90km×90km）的區(qū)域作為研究區(qū)（103°40′28″～106°11′49″E,30°48′36″～32°42′6″N）。該區(qū)域?yàn)榈湫偷那鹆陞^(qū)，海拔大約在300～700m之間。該區(qū)域處于四川盆地亞熱帶濕潤(rùn)季風(fēng)氣候區(qū)。降水分....

圖2隨機(jī)樣本點(diǎn)空間分布

首先，利用該區(qū)域2010年土地覆被分類數(shù)據(jù)（圖1c）生成一個(gè)耕地的掩膜文件，將2010年12月8日LandsatTM影像上的非耕地部分去除；然后，在去除非耕地后的TM影像上，隨機(jī)選取1509個(gè)樣點(diǎn)（圖2，含未種植樣本點(diǎn)627個(gè)；有作物種植樣本點(diǎn)882個(gè)）；最后，對(duì)每個(gè)樣點(diǎn)逐個(gè)進(jìn)....

圖3四川省鹽亭縣地理位置示意圖及野外調(diào)查樣地空間分布

2013年8月上旬，在鹽亭縣境內(nèi)的搜集了17塊樣地的耕地復(fù)種信息。調(diào)查樣地的空間分布如圖3所示。盡管由于交通不便，在空間上樣地未能在整個(gè)研究區(qū)域呈均勻分布，但是從地形上看，從起伏較小到起伏較大的區(qū)域都有樣地分布。因此，調(diào)查的樣地具有一定的空間代表性。另外，由于每塊樣地有3～6個(gè)不....

圖4本研究中使用的3種作物種植區(qū)提取方法

本文使用3種不同的方法獲取研究區(qū)域內(nèi)2010年冬季的作物種植區(qū)域。如圖4所示，第1種方法為L(zhǎng)andsat影像分類法：該方法的結(jié)果作為多尺度驗(yàn)證的參考數(shù)據(jù)。具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下：首先，對(duì)去除非耕地后的TM影像進(jìn)行多分辨率分割[28]；然后，在分割后的影像上人工選取種植作物耕地與閑置耕地....

本文編號(hào)：3962998