基于HCS方法融合高时空遥感数据的玉米种植面积提取
【图文】：
域农作物种植种类众多而复杂，同时期各种作物生长状况不易区分，极易产生“异物同谱”现象，这对如何挑选不同农作物样本遥感数据的难度增大很多;然而夏、秋季节各种经济作物生长期内有极多的云雨天气，极大地增加了提取有效遥感数据的难度，对利用遥感技术识别农作物种类、面积及农作物估产等技术提取带来了困难［3－5］．笔者提出一种利用高空间分辨率Landsat8OLI全色影像和高时间分辨率MODIS影像进行融合的方法，对玉米种植面积进行提取．基于HCS方法融合高时空遥感数据的玉米种植面积提取的整体技术路线如图1所示．图1基于HCS方法融合高时空遥感数据的玉米种植面积提取技术路线Fig.1TechnicalrouteofCornplantingareaextractedbasedonthehighSpatial-temporalＲemoteSensingDatabyHCSFusion2遥感数据预处理在理想情况下，卫星影像的灰度值只与
呶露?5.1℃，极端最低温度为－30.6℃．多年平均降雨量为600mm，降水总量13.92亿m3．平均日照时数2800.8h，而4～9月份农作物生育期日照时数平均为1521h，较作物生育期的需要有剩余．法库县地势平坦，水源丰沛，良田连片，是辽宁省传统的农业种植基地，主要农作物有水稻、玉米、大豆、花生等经济作物．其中玉米在4月下旬播种，，5月上旬出苗并进入苗期阶段，6月下旬进入拔节阶段，7月上旬到中旬期间进入抽雄阶段，8月上旬到中旬进入乳熟阶段，8月下旬到9月上旬就可以成熟收获．3．2野外样本数据内插和外推如图2所示为已有的样本数据不能均匀分布在整个研究区域，笔者需要增加一些有特征性的样本．GOOGLEEAＲTH软件提供的影像样本数据能满足目前所有实验数据要求，无疑是判读样本数据的最佳选择．将原有的样本数据与GOOGLEEAＲTH中样本所覆盖的影像通过叠加对比分析，发现GOOGLEEAＲTH软件所提供的影像与样本边界很好的重叠效果，精度得到了很好的验证(见图3)．图2已有样本分布图Fig.2Thedistributionmapoftheexistedsamples图3改进样本分布图Fig.3Thedistributionmapoftheimprovementsamples3.3典型地物的分类归一化植被指数(NDVI)是表达植被生长状况和空间分布的遥感数据，它用以监测地球上任何位置的植被生长状态，覆盖程度和用来消除大部分辐射误差等功能．其数值在－1～1范围，负值代表地面空间被云、水、雪等覆盖;0值代表山岩、土地等;正值代表地表有植被覆盖，且其数值随着植被覆盖程度的增大而线性增大．其数学表达式为NDVI=(NIＲ－Ｒ)(NIＲ+Ｒ)．(15)式中:NIＲ为近红外波段反射率数值，Ｒ为可见光波段的反射率数值．通过ENVI5．1软件将中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据按照时间先后顺序组
【作者单位】： 沈阳建筑大学交通工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51178277) 辽宁省教育厅一般项目(L2013232)
【分类号】：S513;S127
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