【摘 要】
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近年来,随着经济社会发展和人类活动加剧,水资源短缺、生态环境恶化、自然灾害频发等问题对于农作物的生长具有较大影响,因此准确地提取农作物显得尤为重要.本文基于2016年Landsat-8 OLI全生育期的时序遥感影像数据,融合金塔县农作物的物候特征和地表纹理特性,提取主要农作物小麦、玉米、棉花和甜菜的时间序列NDVI曲线,探讨其时序变化特征,构建决策树分类规则,形成多维度分层次的提取方法,将其应用在2015年农作物种植结构提取中,并结合研究区2015年的Global Land Cover和统计年鉴数据对提取
【机 构】
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辽宁工程技术大学 测绘与地理科学学院,辽宁 阜新123000
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近年来,随着经济社会发展和人类活动加剧,水资源短缺、生态环境恶化、自然灾害频发等问题对于农作物的生长具有较大影响,因此准确地提取农作物显得尤为重要.本文基于2016年Landsat-8 OLI全生育期的时序遥感影像数据,融合金塔县农作物的物候特征和地表纹理特性,提取主要农作物小麦、玉米、棉花和甜菜的时间序列NDVI曲线,探讨其时序变化特征,构建决策树分类规则,形成多维度分层次的提取方法,将其应用在2015年农作物种植结构提取中,并结合研究区2015年的Global Land Cover和统计年鉴数据对提取结果进行验证.结果表明:1)该方法可以较为准确地捕获农作物分布信息,总体精度达94.56％,Kappa系数为0.9045,提取精度较高;2)研究区的农作物基本覆盖整个研究区域,其播种面积依次为甜菜5540 hm2、玉米4000 hm2、小麦2270 hm2、棉花300 hm2.时序植被指数变化特征可以较为准确地捕获农作物信息,为精细作物分类提供了新思路,为当地决策提供农作物信息服务和基础数据支持.
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