【摘 要】
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针对县域尺度水稻面积的提取依赖于完整时间序列的中高空间分辨率影像，但受云雨天气和卫星自身回访周期的影像，往往难以获取完整时间序列的高空间分辨率影像，利用单一MODIS数据
【机 构】
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河南理工大学测绘与国土信息工程学院; 河南理工大学黄河生态文明与高质量发展研究院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（41371524）;河南理工大学创新型科研团队(T2018-4);河南省科技攻关项目（182102110260)
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针对县域尺度水稻面积的提取依赖于完整时间序列的中高空间分辨率影像，但受云雨天气和卫星自身回访周期的影像，往往难以获取完整时间序列的高空间分辨率影像，利用单一MODIS数据导致提取水稻种植面积精度不高的问题。以河南省优良水稻种植区-原阳县为例，采用增强型自适应反射率时空融合模型 (Enhanced spatial and temporal adaptivereflectance fusion model，ESTARFM)，融合中高分辨率的Landsat数据和高时间分辨率的MODIS数据，获取完整时间序列的归一化植被指数（Normalized difference vegetation index，NDVI）数据，经过TIMESAT滤波平滑处理后，利用研究区内水稻与其他地物的时序NDVI曲线，设置合理的NDVI阈值，采用决策树分类的方法提取水稻种植面积。结果显示，总体分类精度为91.12%，Kappa系数为0.8908。水稻提取的生产者精度为96.07%，用户精度为93.51%，说明ESTARFM模型能很好地融合出高空间分辨率影像，解决数据缺失问题，可为在县域尺度上提取水稻种植面积提供有效参考。
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