【摘 要】
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为揭示2000年以来淮北矿区冬小麦种植面积变化规律,以IKNOS、Worldview-III高分辨率遥感影像为数据源,采用基于多尺度分割的面向对象分类方法,提取安徽淮北临涣矿区冬小麦种
【机 构】
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安徽农业大学理学院; 安徽大学资源与环境工程学院; 高分辨率对地观测系统安徽数据与应用中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金(41401022);安徽省自然科学基金项目(1608085QD82);安徽农业大学稳定与引进人才科研资助项目(yj2015-26);安徽省高校青年优秀人才基金项目(2013KJT010022)共同资助
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为揭示2000年以来淮北矿区冬小麦种植面积变化规律,以IKNOS、Worldview-III高分辨率遥感影像为数据源,采用基于多尺度分割的面向对象分类方法,提取安徽淮北临涣矿区冬小麦种植面积信息,分析其时空变化特征及其驱动因素。结果表明,基于多尺度分割的面向对象分类方法对冬小麦种植信息提取结果非常理想,Kappa系数达到0.92,总体精度为93%,制图精度可达到94%;临涣矿区现有冬小麦种植面积为21.16 km2,占矿区总面积的55.1%;随着临涣矿区开采规模不断扩大与人口密度的增加,矿区冬小麦种植面积显著减少,交通运输用地、工业用地以及住宅用地均有不同程度增加。该研究对深入开展淮北矿区冬小麦长势监测和估产、区域粮食安全评估等工作提供重要的科学参考。
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