为了获取不同农作物的空间分布信息,以华北平原黄河以北地区为研究区域,利用Savitzky-Golay滤波对2014—2016年的时间序列叶面积指数(leaf area index,LAI)进行重构,进而应用一阶差分法和重构LAI的傅里叶变换的谐波特征对研究区域主要...为了获取不同农作物的空间分布信息,以华北平原黄河以北地区为研究区域,利用Savitzky-Golay滤波对2014—2016年的时间序列叶面积指数(leaf area index,LAI)进行重构,进而应用一阶差分法和重构LAI的傅里叶变换的谐波特征对研究区域主要农作物冬小麦、玉米和棉花种植区域进行识别和提取,并对不同作物的识别精度进行验证。结果表明,基于Savitzky-Golay滤波重构的LAI能够去除由云、大气等因素造成的LAI骤降的影响,重构LAI曲线平滑且符合作物的生长规律特征。研究区域2014—2016年作物识别的总体精度均大于80.00%,2015年达到87.08%,冬小麦-夏玉米、春玉米、棉花和单季夏玉米的识别精度分别为92.50%、80.00%、85.00%和82.50%,表明利用一阶差分法能够准确提取研究区域一年一季和一年两季作物种植区域。结合傅里叶变换方法和作物物候信息能够有效地识别不同作物的种植区域,进而获取研究区域主要农作物的分布信息。该研究可为研究区域主要作物的长势监测及产量估测预测提供参考。展开更多
文摘为了获取不同农作物的空间分布信息,以华北平原黄河以北地区为研究区域,利用Savitzky-Golay滤波对2014—2016年的时间序列叶面积指数(leaf area index,LAI)进行重构,进而应用一阶差分法和重构LAI的傅里叶变换的谐波特征对研究区域主要农作物冬小麦、玉米和棉花种植区域进行识别和提取,并对不同作物的识别精度进行验证。结果表明,基于Savitzky-Golay滤波重构的LAI能够去除由云、大气等因素造成的LAI骤降的影响,重构LAI曲线平滑且符合作物的生长规律特征。研究区域2014—2016年作物识别的总体精度均大于80.00%,2015年达到87.08%,冬小麦-夏玉米、春玉米、棉花和单季夏玉米的识别精度分别为92.50%、80.00%、85.00%和82.50%,表明利用一阶差分法能够准确提取研究区域一年一季和一年两季作物种植区域。结合傅里叶变换方法和作物物候信息能够有效地识别不同作物的种植区域,进而获取研究区域主要农作物的分布信息。该研究可为研究区域主要作物的长势监测及产量估测预测提供参考。
