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以河南省为研究区,利用2009年多时相8d合成MODIS地表反射率产品提取水稻种植分布。根据稻田含水量变化特征及水稻生长规律,构建水稻种植分布提取流程。为减少云等噪声的影响,对地表水含量指数(ILSW,land surface water content index)和增强型植被指数(IEV,enhanced vegetation index)的时序数据进行平滑重建。然后,依据豫北和豫南稻区水稻物候期差异,分别建立标准水稻IEV生长线,以计算像元尺度的水稻相似性指数作为影像分类的特征波段。同时,对重建的ILSW和IEV时序数据分别进行主成份分析,选择各自的前3个成份作为特征波段。在此基础上,采用支持向量机分类算法对组建的特征波段进行分类,提取影像中水稻的种植分布。结果显示,提取的河南省水稻种植分布与实际情况吻合较好,豫北稻区水稻分布呈现集中连片的特征,多分布在沿黄河两岸,而豫南稻区水稻种植广泛,多在大型水库灌区周边及沿淮和低洼易涝地区。与各地区水稻统计面积相比,MODIS提取的水稻面积平均相对误差为6.56%,根均方误差为5.63khm2。受到混合像元影响,以及个别地区水稻种植分散且面积相对较小,使该地区水稻面积相对误差超过±60%。 相似文献
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水稻是中国的主要粮食作物,及时获取水稻种植面积和空间分布信息对指导水稻生产、调整区域供需平衡等具有重要的意义。以江苏省为例,利用2009—2011年连续三年的MODIS 8 d合成地表反射率数据(MODIS09A1),计算了归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)和陆表水指数(land surface water index,LSWI)。结合水稻在不同生长发育期EVI的时间序列变化特征,确定了水稻面积提取的关键生育期。根据水稻移栽期稻田土壤含水量高的特征,利用NDVI、EVI和LSWI三种指数构建判别条件,确定可能种植水稻的区域。利用线性光谱混合像元分解模型对包含水稻的混合像元进行分解,得到江苏省三年水稻种植空间分布。最后,选取研究区内的水稻典型样区,利用与MODIS同时期的较高分辨率的环境小卫星HJ-1 CCD(30 m)数据提取水稻种植面积和空间分布,以此作为参考数据进行精度验证,同时利用统计部门的江苏省水稻种植面积统计数据对江苏省水稻面积进行验证,两种方法验证后表明误差均在10%以内。研究表明,采用MODIS09A1数据结合线性光谱混合模型可以更高精度地提取大范围的水稻种植面积。 相似文献