基于多时相环境星NDVI时间序列的农作物分类研究

被引：37

作者：

张焕雪 ^{[1
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曹新 ^{[1
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李强子 ^{[1
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张淼 ^{[1
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郑新奇 ^{[3
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机构：

[1] 中国科学院遥感与数字地球研究所

[2] 中国科学院大学

[3] 中国地质大学(北京)土地科学技术学院

来源：

遥感技术与应用 | 2015年 / 02期

关键词：

环境星; 多时相; NDVI; 面向对象; 农作物;

D O I：

暂无

中图分类号：

O211.61 [平稳过程与二阶矩过程]; TP79 [遥感技术的应用];

学科分类号：

摘要：

时相和归一化植被指数(NDVI)时间序列特征在农作物分类提取方面具有重要的应用价值。以黑龙江红星农场为研究区,利用多时相环境星HJ-1A/B CCD数据及其多期平滑重构后的NDVI时间序列曲线特征,在对象尺度上采用决策树算法开展了农作物分类研究,通过与单独利用多时相遥感数据分类结果的对比分析,研究了增加NDVI时序曲线特征对分类精度的影响。结果表明:面向对象分类方法得到的地块较为规则,平滑了地块内部同种作物间的噪声,避免了"椒盐现象",适合于我国东北地区农作物分类识别;利用NDVI时序曲线特征参与分类,增强了不同作物之间的光谱差异,提高了作物分类精度,比仅使用3个多时相HJ-1A/B CCD数据分类精度提高了5.45%,Kappa系数提高了0.09。通过该研究探讨了NDVI时序曲线特征在作物分类中的应用,拓展了遥感数据在农业领域的应用范围,具有推广价值。

引用

页码：304 / 311

页数：8

共 19 条

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