RapidEye卫星红边波段对农作物面积提取精度的影响

• 作者: 刘佳 姚保民 杨玲波 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: 农作物 遥感 卫星 红边 面积提取
• 年，卷（期）: 2016,（13）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 140-148
• 页数: 9页
• 分类号: S127|TP79
• 字数: 7089字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2016.13.020

摘要

在传统的可见光与红外波段基础上增加红边波段(690～730 nm),是当前高分辨卫星传感器研制的明显趋势.德国RapidEye卫星携带有红边波段传感器,该文基于黑龙江省北安市东胜乡2014年7月27日的RapidEye遥感数据,采用监督分类的方法,通过计算有红边参与条件下、无红边参与条件下,玉米、大豆及其他3种地物类型的可分性测度、分类精度及景观破碎度等指标,比较分析了2种波段组合方式下的红边波段对农作物面积提取精度的影响.其中,监督分类的训练样本是以覆盖研究区的2 km×2 km格网为基本单元,在玉米和大豆面积比例等概率原则下,选取了10个网格作为训练样本,样方内作物的识别采用目视解译的方式完成.精度验证是采用覆盖研究区的农作物面积本底调查结果评价的,本底调查数据是在5m空间分辨率Rapideye数据初步分类基础上,根据多时相Landsat-8/OLI(Operational Land Imager)数据季节变化规律,结合地面调查,采用目视修正的方法完成.结果表明,有红边参与的玉米、大豆和其他3种地物类型识别的总体精度为88.4％,Kappa系数为0.81,玉米、大豆和其他3种地物类型的制图精度分别为93.1％,86.0％和87.3％;没有红边参与的3种地物识别的总体精度为81.7％,Kappa系数为0.71,玉米、大豆和其他3种地区类型的制图精度分别为83.9％,73.4％和84.6％;通过引入红边波段,3种地物的总体识别精度提高了6.7百分点,玉米、大豆和其他3种地物类型的识别精度分别提高了9.2百分点,12.6百分点和2.7百分点.利用Jeffries-Matusita方法计算了3种地物的可分性测度,玉米-大豆、玉米-其他、大豆-其他的可分性测度分别由0.84变为1.73、1.37变为1.81、1.27变为1.29;采用破碎度指数计算了景观破碎度,地块数量减少了69.2％,平均地块面积增加了2.2倍,平均地块周长增加了60.50％,地块面积与周长比增加了1.0倍.由上述研究结果可以看出,通过红边波段的引入,增加了地物的间的可分性测度,减少了“椒盐”效应造成的景观破碎度的增加,农作物面积识别整体精度得到了提高.目前搭载红边波段的卫星载荷越来越多,即将发射的国产卫星也拟增加红边波段提高作物识别能力,该文研究结果将为国产红边卫星数据在农业上的应用提供参考.

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	姚保民	中国农业科学院农业资源与农业区划研究所	22	102	6.0	9.0
4	杨玲波	中国农业科学院农业资源与农业区划研究所	23	421	10.0	20.0
5	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
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