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多时相影像的冬小麦种植面积提取及估产

发布时间:2018-02-21 19:00

  本文关键词: 冬小麦 相对辐射校正 遥感估产 光谱 决策树 出处:《遥感信息》2017年05期  论文类型:期刊论文


【摘要】:针对多时相影像的农作物种植面积难以实现统一精确提取、不能高效地进行遥感估产研究的问题,以河南省濮阳市为研究区,基于Landsat TM影像,采用基于伪不变特征的相对辐射校正方法,在深入分析濮阳市内6类典型地物光谱的基础上,构建决策树提取冬小麦种植面积。然后,基于MODIS植被指数产品,结合相应年份统计数据进行植被指数校正,分别利用校正后关键生育期的归一化植被指数累计值和增强型植被指数累计值与冬小麦产量进行回归分析,建立冬小麦产量预测模型,利用2011年的产量进行验证。结果表明:各年份冬小麦的提取面积精度均在96.3%以上,利用归一化植被指数和增强型植被指数构建的估产模型,R2分别为0.834和0.926,估产精度分别为95.36%和96.44%。该研究可为市域冬小麦种植区的统一高效提取以及冬小麦产量预测提供参考。
[Abstract]:In view of the problem that it is difficult to achieve unified and accurate extraction of crop planting area in multitemporal image, and can not efficiently carry out the research of estimating yield by remote sensing, the paper takes Puyang City, Henan Province as the research area, based on Landsat TM image. Using the method of relative radiation correction based on pseudo-invariant feature, on the basis of deeply analyzing the spectrum of six typical ground objects in Puyang City, a decision tree is constructed to extract the planting area of winter wheat, and then, based on the MODIS vegetation index product, a decision tree is constructed to extract the planting area of winter wheat. Combined with the statistical data of the corresponding years, the normalized vegetation index accumulative value and the enhanced vegetation index accumulative value of the key growth period after correction were used for regression analysis with winter wheat yield, respectively. The prediction model of winter wheat yield was established and verified by the yield of 2011. The results showed that the precision of winter wheat extraction area was more than 96.3% in each year. The yield estimation models constructed by normalized vegetation index and enhanced vegetation index were 0.834 and 0.926, respectively, and the precision of yield estimation were 95.36% and 96.444.This study could be used as a reference for the unified and efficient extraction of winter wheat planting area and the prediction of winter wheat yield.
【作者单位】: 黄河中下游数字地理技术教育部重点实验室;中国科学院遥感与数字地球研究所;河南大学黄河文明与可持续发展中心暨黄河文明传承与现代文明建设河南省协同创新中心;
【基金】:河南省科技厅科技攻关项目(152102110047) 中国博士后科学基金项目(20100470994) 公益性行业(气象)科研专项(GYHY200906022)
【分类号】:S127;S512.11

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