综合季相节律和特征光谱的冬小麦种植面积遥感估算

作     者：张喜旺 秦耀辰 秦奋 

作者机构：黄河中下游数字地理技术教育部重点实验室开封475004 河南大学环境与规划学院开封475004 

出 版 物：《农业工程学报》 (Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering)

年 卷 期：2013年第29卷第8期

页      面：154-163,I0004页

核心收录：

学科分类：082804[工学-农业电气化与自动化] 08[工学] 0828[工学-农业工程] 09[农学] 0903[农学-农业资源与环境] 

基　　金：中国博士后科学基金资助项目(20100470994) 公益性行业(气象)科研专项(GYHY200906022) 

主　　题：遥感 作物 光谱分析 伊洛河流域 作物识别 季相节律 像元分解 

摘      要：及时准确地获取区域和国家尺度的作物种植面积和空间分布具有重要意义。针对目前中低分辨率遥感数据相结合方法的局限,提出一种新的作物类型识别方法。首先基于MODIS NDVI数据的时间优势,提取研究区各类植被的NDVI时间序列曲线,从而分析冬小麦在季相节律上的识别特征,构建冬小麦识别模型。再将MODIS像元分类处理,纯耕地像元利用冬小麦的季相节律特征识别;耕地与其他植被的混合像元利用混合像元分解的思想提取耕地组分的NDVI时间序列,从而进行识别,进一步根据空间关系将识别结果重新定位到中分辨率尺度上;冬小麦与其他作物的混合像元覆盖区则利用TM遥感影像的光谱差异加以区分。在伊洛河流域主要农业区,以冬小麦为识别对象,结果表明识别精度达到96.3%。该方法为作物种植信息的提取提供了新的解决问题的途径,也对其他类型作物的识别也具有重要的参考价值。