【摘 要】
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遥感能够通过远距离探测快速获取地面信息,利用遥感可以大范围、全天候的监测和收集农田信息,为粮食的供应、预测、预警等提供有利的信息支持。而快速获取作物的种植面积和空间分布是进行长势监测、病虫害预测、估产等其他农情监测的基础和前提。本研究以Sentinel-2和Landsat8为数据源,融合构建了时序影像数据集,结合植被指数、空间特征、纹理特征,运用决策树的方法对右玉县的燕麦面积进行多特征提取,并对比
【基金项目】
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山西省重点研发计划重点项目“功能杂粮种质创新及关键技术研究与示范”（项目编号:201703D211001-03）；
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遥感能够通过远距离探测快速获取地面信息,利用遥感可以大范围、全天候的监测和收集农田信息,为粮食的供应、预测、预警等提供有利的信息支持。而快速获取作物的种植面积和空间分布是进行长势监测、病虫害预测、估产等其他农情监测的基础和前提。本研究以Sentinel-2和Landsat8为数据源,融合构建了时序影像数据集,结合植被指数、空间特征、纹理特征,运用决策树的方法对右玉县的燕麦面积进行多特征提取,并对比分析了不同特征组合下作物分类和燕麦面积提取的精度,得出以下结论:（1）利用来自不同传感器的多源遥感影像构建时序数据集,更容易区分生育期相近的作物;选择6月3日、7月30日、8月6日、8月14日4个时相作为最佳时相组合,提取了燕麦的种植面积,表明燕麦出苗或播种前、抽穗期、开花期是提取燕麦的最佳时期组合。（2）NDVI是提取燕麦种植面积的最佳植被指数,利用不同时相的NDVI差值更有利于区分不同的地物类型;加入纹理特征的分类精度为79.49%,高于单植被指数的78.22%和结合植被指数和空间特征的77.27%。从分类结果可知,生育期多光谱影像具有大量的纹理信息,结合影像的植被指数和纹理信息能很好地改善信息分类的精度;结合植被指数和空间特征的分类精度反而低于单植被指数,表明多特征的简单叠加并不能提升分类精度。（3）不同特征组合的分类结果不同,利用单NDVI特征构建决策树,分类精度为78.22%,燕麦提取的面积精度为91.90%,结合纹理特征和空间特征后分类精度为79.49%,燕麦的面积精度为94.35%,证明纹理特征的加入可以提高作物分类精度和燕麦的面积提取精度;目视解译样本的误差会导致作物分类结果与实际种植情况的空间匹配度降低,提取燕麦的位置精度仅为68.74%。（4）从右玉县的作物分类空间分布图来看,燕麦的分布范围较广,除西北部的杨千河乡、丁家窑乡和位于东北部的牛心堡乡山区较多、坡度较陡不适合种植外,燕麦在其他乡镇均有分布。
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