受云雨天氣和衛(wèi)星自身回訪周期的影響,縣域尺度水稻種植面積的提取往往難以獲取完整時(shí)間序列的高空間分辨率影像,利用單一MODIS數(shù)據(jù)導(dǎo)致提取精度不高。針對(duì)上述問題以河南省優(yōu)良水稻種植區(qū)原陽(yáng)縣為例,采用增強(qiáng)型自適應(yīng)反射率時(shí)空融合模型（Enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,ESTARFM）,融合中高分辨率的Landsat數(shù)據(jù)和高時(shí)間分辨率的MODIS數(shù)據(jù),獲取完整時(shí)間序列的歸一化植被指數(shù)（Normalized difference vegetation index,NDVI）數(shù)據(jù),經(jīng)過TIMESAT濾波平滑處理后,利用研究區(qū)內(nèi)水稻與其他地物的時(shí)序NDVI曲線,設(shè)置合理的NDVI閾值,采用決策樹分類的方法提取水稻種植面積。結(jié)果顯示,總體分類精度為92. 23%,Kappa系數(shù)為0. 904 3。提取的水稻制圖精度為96. 73%,用戶精度為93. 51%,說明ESTARFM模型能很好地融合出高空間分辨率影像,解決數(shù)據(jù)缺失問題,可為縣域尺度水稻種植面積提取提供參考。 

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【文章目錄】：
0 引言
1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)
    1.1 研究區(qū)概況
    1.2 數(shù)據(jù)與預(yù)處理
2 研究方法
    2.1 ESTARFM時(shí)空數(shù)據(jù)融合模型
    2.2 融合影像數(shù)據(jù)的時(shí)序NDVI曲線
3 結(jié)果分析
    3.1 ESTARFM時(shí)空融合模型結(jié)果與精度評(píng)價(jià)
    3.2 時(shí)序NDVI曲線
    3.3 主要地物類別的NDVI閾值設(shè)置
    3.4 分類結(jié)果及精度驗(yàn)證
4 討論
5 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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