摘要
及时、精确地获取冬小麦信息对保障粮食安全有重要意义。选取河北省唐山市为研究区,以Sentinel-1A雷达影像和Sentinel-2光学影像为数据源,利用HANTS算法拟合VH、VV和NDVI时序曲线,选取冬小麦信息提取关键物候期,并计算雷达后向散射系数、植被指数、光谱、纹理以及形状特征,运用面向对象-随机森林算法,对比基于多时相被动遥感影像和融合多时相主被动遥感影像两种方案分类精度,选取最优分类方案对唐山市冬小麦信息进行提取。研究表明:(1)基于HANTS算法识别冬小麦关键物候期为11月份至次年2月份、4~5月份,冬小麦NDVI与其他地物存在显著差异,VH和VV后向散射系数明显小于林地、建筑以及其他植被。(2)两种分类方案总体精度均大于90%,其中融合多时相主被动遥感影像的分类总体精度和Kappa系数,分别为94.40%和0.894,相较于使用单一光学影像,分别提高了2.64%和0.051。(3)随机森林特征重要性排序中,植被指数、雷达和光谱特征在冬小麦信息提取中贡献度较大。本研究结果可为融合主被动数据对大范围农作物信息提取提供参考。
作者
李想
张永彬
刘玮佳
孙冉冉
尹轩
杨睿
Li Xiang;Zhang Yongbin;Liu Weijia;Sun Ranran;Yin Xuan;Yang Rui
出处
《赤峰学院学报（自然科学版）》
2023年第10期44-50,共7页
Journal of Chifeng University(Natural Science Edition)
基金
中央引导地方科技发展资金项目(236Z3305G)
河北省高等学校科学技术研究项目青年拔尖人才项目(BJ2020058)
唐山市科技计划重点研发项目(22150221J)。
