【摘 要】
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[目的]以高分1号(GF-1)融合2m卫星遥感影像为基础数据源,结合土地利用现状数据、高分多源遥感影像和地面样方等数据,对冬小麦分类提取中存在的面积误差问题进行研究和分析。[
【机 构】
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河南省农业科学院农业经济与信息研究所; 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所;
【基金项目】
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国家自然科学青年基金“利用遥感与高光谱技术进行土壤有机碳的制图与不确定性研究”(41601213);国家重点研发计划子课题“作物生长监测诊断与精确栽培技术在黄淮海麦玉主产区的示范应用”(2016YFD0300609);国防科工局高分辨率对地观测重大专项课题“河南高分农业遥感监测与评价技术研究”(09-Y30B03-9001-13/15);河南省科研院所发展专项“农情信息遥感监测与服务云平台研究
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[目的]以高分1号(GF-1)融合2m卫星遥感影像为基础数据源,结合土地利用现状数据、高分多源遥感影像和地面样方等数据,对冬小麦分类提取中存在的面积误差问题进行研究和分析。[方法]文章以河南省永城市为研究区,在冬小麦提取结果聚类处理基础上,基于线性地物缓冲区数据,采用GIS空间运算实现线性地物面积扣除,接着分析了样方数据和土地利用现状数据再扣除零星地物面积比例上的差异,并采用样方零星地物平均扣除系数对全市各乡镇耕地与非耕地中冬小麦提取面积进行了相关统计和误差分析。[结果]永城市冬小麦最终解译面积11. 29万hm~2,其中线性地物和零星地物扣除面积分别为6 613. 08hm~2和3 875. 22hm~2,占研究区冬小麦解译面积的5. 86%和3. 32%,与统计上报数据相比,其处理前后误差由14. 12%降低至4. 41%,有效地提高冬小麦提取面积精度。[结论]误差来源分析与修正对冬小麦解译面积核算精度具有重要影响,该研究为县级区域尺度下冬小麦面积提取核算提供了思路和借鉴。
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