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。