[目的]為探討多源中等分辨率數據在冬小麥種植時空分布上的應用。[方法]利用2017年冬小麥關鍵生育期的Landsat8 OLI（抽穗期）和時間序列的GF-1 WFV（2016—2017生育期）數據,在分析各個行政分區(qū)的地表覆蓋狀況、作物結構和地塊破碎度差別的基礎上,將行政區(qū)劃分為3種類型不同的提取單元并建立了適合于各自分區(qū)的提取模型:（1）利用關鍵生育期的OLI數據,采用監(jiān)督分類—神經網絡方法提取結構單一、地塊齊整的懷遠縣種植區(qū);（2）基于WFV數據構建五河縣及城區(qū)種植區(qū)的冬小麥全生育期NDVI時間序列曲線,根據NDVI的時間特征構建冬小麥提取的決策樹分類模型提取結構較復雜、混合像元明顯的五河縣及城區(qū)種植區(qū);（3）在對關鍵生育期OLI-NDVI數據合理分割的基礎上,采用最大似然的面向對象分類法獲取種植密集、地塊破碎的固鎮(zhèn)縣種植區(qū)。[結果]提取結果采用混淆矩陣和當年度統計數據相結合的方法進行精度評價,結果表明:（1）懷遠縣提取出的冬小麥提取總體精度為97.91%,五河縣及城區(qū)提取出的精度為97.62%,固鎮(zhèn)縣的精度為97.42%;（2）全區(qū)域冬小麥提取的總體精度為86.82%,Kappa... 

【文章來源】：中國農業(yè)資源與區(qū)劃. 2020,41(02)北大核心CSSCICSCD

【文章頁數】：9 頁

【部分圖文】：

研究區(qū)影像

對蚌埠市各個行政區(qū)的地表覆蓋狀況、作物結構和地塊破碎度等信息進行實地調查分析,將蚌埠市劃分為3個提取區(qū)域。參考文獻[5, 17, 27]中的作物提取方法,經預分類試驗,分別建立3個分區(qū)的冬小麥識別提取模型:(1)懷遠縣種植區(qū),位于蚌埠市西部地勢平坦,境內水系發(fā)達,各鄉(xiāng)鎮(zhèn)均種植冬小麥,大面積呈塊狀連續(xù)種植,易區(qū)分。面向對象方法的結果最好,其次為監(jiān)督分類方法。對比兩者冬小麥的制圖精度和用戶精度的區(qū)別,精度差異非常小�？紤]監(jiān)督分類的簡單易實現、好外推等特點,最終實際選擇神經網絡分類的監(jiān)督分類方法。(2)固鎮(zhèn)縣種植區(qū),位于蚌埠市北部,以破碎狀冬小麥種植田為主,村鎮(zhèn)附近分布有大棚。分區(qū)內種植結構較為復雜,地塊破碎,冬小麥與其他作物(如玉米)插花種植,“同譜異物”或“同物異譜”現象普遍,不易區(qū)分,采取面向對象的分類方法。(3)五河縣與城區(qū)種植區(qū),位于蚌埠市中西部,西北部與固鎮(zhèn)縣交界處有少量破碎狀農田,淮河東南部周圍種植有其他少量苗期作物; 各城區(qū)處于中南部,在城郊冬小麥呈輻射狀種植。分區(qū)內冬小麥易與紫花苜蓿、林地、城市綠地等混淆,但因后者空間分布和物候信息的特殊性,采取基于知識的決策樹分類方法�？傮w分類流程見圖2。圖3 懷遠縣冬小麥空間分布

懷遠縣冬小麥空間分布

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于高分一號與Landsat 8衛(wèi)星影像的庫爾勒市香梨種植面積識別研究[J]. 楊屹鹍,蔣平安,武紅旗,朱磊.  山東農業(yè)科學. 2018(01)
[2]基于MODIS的黑龍江省農作物種植結構提取研究[J]. 周思,何祺勝,劉寶柱.  地理空間信息. 2018(01)
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碩士論文
[1]基于高分辨率衛(wèi)星影像的芒果林信息提取研究[D]. 任傳帥.中國科學院大學(中國科學院遙感與數字地球研究所) 2017
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本文編號：3271949