基于GF1-NDVI时序影像对春小麦进行提取研究

• 作者: 刘沼辉 柳林 程鹏 郭慧
• 来源期刊: 北京测绘
• 学科: 地球科学
• 关键词: 春小麦 归一化植被指数(NDVI)曲线 时间序列影像 决策树分类 混淆矩阵
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 643-646
• 页数: 4页
• 分类号: P232
• 字数: 2566字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19580/j.cnki.1007-3000.2018.06.004

摘要

利用传统方法对农作物种类、分布和种植面积等调查,需要耗费大量的人力、物力和财力.该研究以西宁市为研究区域,采用高分一号影像,对西宁市春小麦进行分类和提取模型设计.在全生育期波谱特征曲线分析基础上,提取春小麦的NDVI(归一化植被指数)曲线特征.采用基于NDVI阈值的决策分类技术,进行作物识别与提取.最后设计精度自检方案,通过混淆矩阵得出其总体精度达到93.8％,kappa系数为0.875.其用户精度和制图精度分别为93.7％和94.9％.从分类精度可以看出,利用中高分辨率遥感卫星影像,在作物NDVI时间序列变换规律分析的基础上,可以准确的进行大面积农作物的分类与提取.在全国农作物面积与农作物种类等资源调查中具有非常大的应用潜能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘沼辉	山东科技大学测绘科学与工程学院	3	6	2.0	2.0
2	程鹏	山东科技大学测绘科学与工程学院	4	10	3.0	3.0
3	郭慧	山东科技大学测绘科学与工程学院	5	10	3.0	3.0