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摘要
利用遥感技术进行农作物分类,可近实时地获取各种农作物种植的空间分布状况,对于农业生产管理和农业政策制定等都具有十分重要的意义。为避免单时相遥感影像存在同物异谱、同谱异物的现象,提高以往基于MODIS数据提取农作物分布方法的精度,改善传统分类方法存在椒盐噪声及分类效率低的缺点,本文基于MODIS NDVI时间序列曲线,确定作物识别的最佳时段,结合辐射分辨率较高的多时相Landsat8 OLI影像,采用面向对象的分类方法,充分利用物候特征及光谱信息区分作物类别,并在黑龙江省重点产粮区-北安市进行应用,获得北安市各类农作物的空间分布信息。地面调查验证结果表明,该农作物类别识别方法分类效果较好,总体精度达90.7%,kappa系数为0.88。研究结果说明,基于多时相Landsat 8 OLI影像及面向对象分类的方法,并结合MODIS时间序列数据,可以高效、精确地提取农作物信息,应用潜力巨大。
- 出版日期2017
- 单位中国科学院东北地理与农业生态研究所; 中国科学院遥感与数字地球研究所; 中国科学院大学
