哨兵２号多时相植被指数作物分类及监测

针对单实相遥感数据分辨率不高以及“同物异谱”和“异物同谱”导致的地物错分问题,依据多时相ＮＤＶＩ植 被指数建立决策树判别规则对农作物进行精细分类及面积提取,并对来年种植趋势进行预测。通过监测样本点３— １０月的ＮＤＶＩ植被指数变化情况,确定分类阈值并构建决策树分类方法,计算８幅影像的ＮＤＶＩ植被指数,利用决 策树分类方法对９种地貌类型进行分类,并对比农作物两年种植面积变化规律,对来年的种植进行分析和预测。实 验结果表明,两年的ｋａｐｐａ系数分别为０．８８５　８和０．９１０　０,总体分类精度分别为９０．７６％和 ９２．５４％,９种地貌类型的遥感分类总体在精度上达到高度一致。