基于时序HJ-CCD影像的区域尺度水稻提取方法研究

• 作者: 姚成 赵晋陵
• 来源期刊: 南京农业大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 水稻 时间序列分析 HJ-CCD NDVI 生育期
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 页码范围: 1023-1029
• 分类号: P237
• 语种: 中文
• DOI: 10.7685/j.issn.1000-2030.2015.06.023

摘要

[目的]基于高重访周期的国产时序HJ-1A/B CCD遥感影像,研究区域尺度水稻提取方法,解析湖南省沅江市水稻种植面积的时空特征.[方法]依据移栽期和抽穗期水稻有别于其他作物的光谱特性,利用2010年早稻、一季稻和晚稻2个生育期的时间序列数据,综合分析时序NDVI(normalized difference vegetation index)影像和反射率曲线特征,首先基于抽穗期和移栽期的NDVI差值影像进行阈值粗分类,连同2个生育期计算的18个植被指数合成一个文件,作为自变量输入See5.0决策树软件,通过训练生成分类规则集,导入NLCD(national land cover dataset)制图工具提纯水稻像元.[结果]沅江市的早稻与晚稻空间分布和种植面积相近,主要分布于西北部和中部的洞庭湖平原;一季稻种植面积较小,主要分布于北端.遥感提取的3类水稻种植面积分别为388.7、6.3和358.3 khm2,对比统计年鉴得到相对误差分别为12.1％、16.7％和-0.8％;对比野外调查点得到的总体分类精度分别为86％、75％和80％.[结论]综合水稻移栽期和抽穗期的时序遥感影像,能够较准确地提取水稻像元,为进一步解析水稻的时空特征提供数据支撑.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚成	安徽财贸职业学院电子信息系	12	60	3.0	7.0
2	赵晋陵	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	13	33	3.0	4.0