為自動(dòng)獲取大面積冬小麥種植區(qū)域,通常利用中等空間分辨率遙感影像中的物候信息,基于時(shí)間序列曲線進(jìn)行識(shí)別與提取。但在實(shí)際工程項(xiàng)目中,只使用物候信息提取精度偏低。因此提出了一種基于時(shí)間序列曲線數(shù)據(jù)分類(lèi)模型與圖像分割相結(jié)合的冬小麥識(shí)別方法。首先,構(gòu)建多源數(shù)據(jù)的歸一化植被指數(shù)（normalized difference vegetation index,NDVI）時(shí)間序列曲線,采用時(shí)間序列諧波分析方法（harmonic analysis of time series,HANTS）對(duì)NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑和去噪;然后,對(duì)NDVI時(shí)間序列進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,獲取波段均值、標(biāo)準(zhǔn)差和均方根3個(gè)參數(shù),構(gòu)建新的分類(lèi)模型,提升冬小麥與其他作物的差異值;最后,通過(guò)與高空間分辨率數(shù)據(jù)的分割結(jié)果相結(jié)合,利用圖像的空間結(jié)構(gòu)信息,提高地物邊界的準(zhǔn)確性。以南京市江寧區(qū)為例,利用2017年12月—2018年6月間高分一號(hào)、Landsat8和Sentinel-2A 3種類(lèi)型的共21景多源數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),最終提取精度達(dá)到98. 74%,比其他方法有所提高,為農(nóng)業(yè)管理部門(mén)提供了準(zhǔn)確的冬小麥種植區(qū)域和分布的地理信息數(shù)據(jù)。 

【文章來(lái)源】：國(guó)土資源遙感. 2020,32(02)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

坐標(biāo)轉(zhuǎn)換NDVI值曲線

NDVI時(shí)間序列曲線分類(lèi)模型結(jié)果

鑒于冬小麥在不同的生長(zhǎng)階段具有不同的物候特征，本文選用2017年12月—2018年6月間覆蓋冬小麥生長(zhǎng)周期的高分一號(hào)(GF-1)、Landsat8和Sentinel-2A共3種數(shù)據(jù)，分別來(lái)自中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心、美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局(United States Geological Survey,USGS)和歐洲航天局。選取原則是首先選用16 m空間分辨率的GF-1 WFV數(shù)據(jù)，若數(shù)據(jù)質(zhì)量差，則用該月經(jīng)多光譜和全色數(shù)據(jù)融合后空間分辨率為15 m的Landsat8數(shù)據(jù)或空間分辨率為10 m的Sential-2A數(shù)據(jù)予以補(bǔ)充。研究共選用了21期圖像，平均每月3期，各數(shù)據(jù)的獲取時(shí)間如表1所示。用于圖像分割來(lái)提高地物邊界準(zhǔn)確性的數(shù)據(jù)為北京二號(hào)衛(wèi)星圖像，獲取時(shí)間為2018年4月17日，空間分辨率為1 m，如圖1所示。2 研究方法

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3524753