基于GF-1卫星遥感的冬小麦面积早期识别

• 作者: 刘佳 富长虹 杨福刚 滕飞 王利民 高建孟
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 遥感 识别 作物 决策树 GF-1 冬小麦面积
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 194-201
• 页数: 8页
• 分类号: S252+.9
• 字数: 7242字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2015.11.028

摘要

GF-1号卫星是中国高分卫星系列首颗卫星，自2013年04月26日发射以来，提供了大量的2 m/8 m/16 m空间分辨率的卫星数据，成为中国农业遥感监测的主要数据源之一。该文以GF-1卫星携带的16 m空间分辨率的宽视场（wide field view，WFV）传感器为主要数据源，采用2013年10月2日、10月17日、11月7日和12月5日4个时相的数据，以多尺度分割后的对象为基本分类单元，采用分层决策树分类的方法对冬小麦面积进行提取，并利用地面样方数据对分类结果进行了精度验证。结果表明，北京市顺义区冬小麦面积7095 hm2，分类总体精度达到96.7%，制图精度为90.0%，其他未分类类别精度为97.3%，Kappa系数为0.8。研究区内冬小麦的播种时间可以分为10月1－5日早播、10月6－10日中播、10月11－15日中晚播、10月16－20日晚播等4个时间段，不同播期对应着归一化植被指数（normalized difference vegetation index，NDVI）不同的变化规律，是分层的基础，结合波段反射率、波段反射率和、波段反射率比值等参数的变化规律，通过分层可以有效的剔除草坪、桃树等容易同冬小麦混淆的地物类型，GF-1/WFV 提供的多时相遥感数据能够可靠的反映冬小麦发育变化的规律，是冬小麦面积准确提取的基础，在农作物面积遥感监测业务运行中具有较大的开发应用潜力。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘佳	中国农业科学院农业资源与农业区划研究所	151	1674	21.0	37.0
2	王利民	中国农业科学院农业资源与农业区划研究所	62	941	16.0	29.0
3	杨福刚	中国农业科学院农业资源与农业区划研究所	35	359	10.0	18.0
4	滕飞	中国农业科学院农业资源与农业区划研究所	12	236	7.0	12.0
5	富长虹	中国农业科学院农业资源与农业区划研究所	3	106	3.0	3.0
6	高建孟	中国农业科学院农业资源与农业区划研究所	14	168	5.0	12.0