基于MODIS时间序列及物候特征的农作物分类

发布时间：2017-12-14 20:19

  本文关键词：基于MODIS时间序列及物候特征的农作物分类

  更多相关文章： NDVI时序 NDWI TIMESAT 物候特征 农作物分类

【摘要】：论文以2012年6月至2014年6月期间的MOD09Q1及2013年四五月的MOD09A1为数据源,合成归一化植被指数(NDVI)和归一化水体指数(NDWI),利用TIMESAT软件对NDVI时间序列数据应用分段高斯函数拟合方法重构NDVI时序曲线,并获取7个物候特征(Phenology,以下简称PH,包括生长季始期、生长季末期、生长季长度、NDVI振幅、NDVI左导数、NDVI右导数、生长季期间的NDVI积分)。结合Landsat 8 OLI遥感影像、中国第二次土地调查数据和实地采样样本数据,根据2013年多种地物平滑后的NDVI曲线特征,将年NDVI最大值低于0.5的水体和建设用地掩膜去除。为了获取研究区农作物的最优分类方法,采用分层分类:首先对平滑后的46个NDVI时序数据进行支持向量机(SVM)分类,得到农用地等分类信息;其次利用平滑后的46个NDVI波段、7个物候参数及6期归一化水体指数相互组合,对农用地进行支持向量机分类提取3种农作物的分布信息。经不同波段组合分类对比可知,分类总体精度及Kappa系数的关系为:NDVI+NDWINDVI+PH+NDWIPH+NDWINDVI+PHNDVIPH。研究结果表明,遥感数据波段的增加不一定带来较高的分类精度;论文中归一化水体指数有效地提高了水稻的分类精度。此外,辅以物候特征对农作物分类也具有一定的可行性。
【作者单位】： 黑龙江省普通高等学校地理环境遥感监测重点实验室哈尔滨师范大学;
【基金】：国家自然科学基金重点项目(41030743)~~
【分类号】：S127
【正文快照】： 中国是粮食生产大国,农作物种植面积是影响粮食产量的重要因素,快速、及时、准确获取农作物分布信息,已成为现代农业发展的一大要求,且农作物的识别与分类,对社会经济、粮食安全、生态功能以及政策制定等都有重要影响[1-2]。目前,中高分辨率卫星如Landsat、SPOT、HJ-1/2等数据

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本文编号：1289242