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摘要:
水稻是中国的主要粮食作物,及时获取水稻种植面积和空间分布信息对指导水稻生产、调整区域供需平衡等具有重要的意义.以江苏省为例,利用2009-2011年连续三年的MODIS 8 d合成地表反射率数据(MODIS09A1),计算了归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)和陆表水指数(land surface water index,LSWI).结合水稻在不同生长发育期EVI的时间序列变化特征,确定了水稻面积提取的关键生育期.根据水稻移栽期稻田土壤含水量高的特征,利用NDVI、EVI和LSWI三种指数构建判别条件,确定可能种植水稻的区域.利用线性光谱混合像元分解模型对包含水稻的混合像元进行分解,得到江苏省三年水稻种植空间分布.最后,选取研究区内的水稻典型样区,利用与MODIS同时期的较高分辨率的环境小卫星HJ-1 CCD(30 m)数据提取水稻种植面积和空间分布,以此作为参考数据进行精度验证,同时利用统计部门的江苏省水稻种植面积统计数据对江苏省水稻面积进行验证,两种方法验证后表明误差均在10%以内.研究表明,采用MODIS09A1数据结合线性光谱混合模型可以更高精度地提取大范围的水稻种植面积.
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文献信息
篇名 基于MODIS时序植被指数和线性光谱混合模型的水稻面积提取
来源期刊 大气科学学报 学科 地球科学
关键词 水稻 MODIS 时间序列植被指数 混合像元分解 面积提取
年,卷(期) 2014,(1) 所属期刊栏目 论著
研究方向 页码范围 119-126
页数 8页 分类号 P49
字数 6141字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨沈斌 南京信息工程大学江苏省农业气象重点实验室 48 894 18.0 29.0
5 景元书 南京信息工程大学江苏省农业气象重点实验室 132 1230 19.0 26.0
9 王琳 南京信息工程大学江苏省农业气象重点实验室 25 331 10.0 18.0
13 李根 南京信息工程大学江苏省农业气象重点实验室 4 76 4.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
水稻
MODIS
时间序列植被指数
混合像元分解
面积提取
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
大气科学学报
双月刊
1674-7097
32-1803/P
16开
江苏省南京市宁六路219号
28-405
1978
chi
出版文献量(篇)
2289
总下载数(次)
9
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