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基于多时相OLI数据的宁夏大尺度水稻面积遥感估算 被引量：20
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作者 刘佳 王利民 +4 位作者 姚保民 杨福刚 杨玲波 王小龙 曹怀堂 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第15期200-209,共10页
为客观获取宁夏水稻面积空间分布信息,也为区域农作物遥感监测奠定技术基础,该文以宁夏回族自治区为研究区域,选择美国LandSat-8携带的陆地成像仪(operational land imager,OLI)数据,采用2016年3月11日-7月01日间的15景影像,基于水稻田... 为客观获取宁夏水稻面积空间分布信息,也为区域农作物遥感监测奠定技术基础,该文以宁夏回族自治区为研究区域,选择美国LandSat-8携带的陆地成像仪(operational land imager,OLI)数据,采用2016年3月11日-7月01日间的15景影像,基于水稻田耕地与水体特征反射率随着季节变化规律的分析,采用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、近红外波段反射率(infrared reflectance,IR)、短波指数(short waved index,SWI)3个指数,以及多时相NDVI最大值、IR最小值、SWI最小值3个衍生指数,共6个指数为基础进行决策分类树构建,对全区水稻进行识别与提取,采用该区水稻面积本底遥感调查结果进行精度验证,水稻种植面积提取误差仅.4.22%,Kappa系数为0.83,水稻空间分布的用户分类精度分别为85.11%,制图精度为81.67%;同时与监督分类方法提取的水稻面积进行对比,该文方法提取水稻的用户精度提高了8.13个百分点,制图精度更是提高了20.01个百分点。研究结果表明,利用中高分辨率的OLI遥感时间序列卫星影像,在大宗农作物时间序列的变化规律分析基础上,构建分类决策树,可以准确地提取大宗农作物种植面积,是区域农作物面积遥感监测业务运行中具有潜力的方法。 展开更多
关键词 遥感 作物 识别 LandSat-8 OLI 多时相 宁夏 水稻 面积
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冬小麦面积遥感识别精度与空间分辨率的关系 被引量：22
2
作者 王利民 刘佳 +3 位作者 高建孟 杨玲波 杨福刚 王小龙 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第23期152-160,共9页
不同空间分辨率农作物面积识别精度是农情遥感监测数据源选择的依据。该文采用WFV(wide field view)、MODIS(moderate-resolution imaging spectroradiometer)、OLI(operational land imager)、Google Earth影像,在天津市武清区选择了12... 不同空间分辨率农作物面积识别精度是农情遥感监测数据源选择的依据。该文采用WFV(wide field view)、MODIS(moderate-resolution imaging spectroradiometer)、OLI(operational land imager)、Google Earth影像,在天津市武清区选择了12 km×14 km的冬小麦种植区作为研究区域,采用目视识别的方法,分析了2、5、10、15、30、100、250 m共7个空间分辨率尺度下冬小麦面积识别精度与遥感数据分辨率、农田景观破碎度之间的关系。结果表明,随着空间分辨率由2 m变化到250 m,冬小麦面积识别的总体精度逐步由98.6%降低到70.1%,精度降低28.5%;面积数量比例由5.5%扩大到110.6%,误差增加105.1个百分点;面积精度呈明显下降趋势,数量误差呈明显增加趋势,数量误差的增加速度高于精度下降的趋势。高、中、低3个景观破碎度条件下,随着分辨率由2 m降低到250 m,作物识别精度分别降低了72.8、63.2和47.0个百分点,破碎度的增加导致面积识别精度下降速度更快;同等分辨率下,破碎度越高的地区面积识别精度越低。像元内冬小麦占比与可识别能力密切相关,像元占比达到45.0%以上时才能够被正确识别为冬小麦类型,像元尺度降低导致细小斑块丢失是造成面积识别与数量精度降低的主要原因。像元空间分辨率越高,冬小麦像元的光谱一致性越强,越有利于冬小麦分类精度的提高。针对农情遥感监测业务运行的需要,上述研究结果可以作为区域范围不同用户精度要求前提下遥感数据源选择的依据。 展开更多
关键词 遥感 作物 卫星 冬小麦 面积监测 尺度效应 破碎度
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