水稻空间分布遥感提取研究进展与展望

水稻是我国三大粮食作物之一,其空间分布受自然条件和农业发展状况的影响,变化显著。研究水稻空间分布遥感提取是当前农业土地变化科学的热点和难点。通过对国内外研究的回顾,该文系统归纳了近年来水稻空间分布遥感提取的数据源、特征量及分类算法最新研究进展,并对其未来研究方向进行初步探讨。首先从遥感数据源方面,水稻面积监测主要采用多光谱光学影像,同时高光谱数据和雷达数据也正逐步推广应用。其次从遥感分类方法及其对应的特征量方面,包括监督和非监督分类、智能化分类算法(神经网络、支持向量机、决策树及随机森林算法)、面向对象分类、多时相植被指数法及综合提取算法等分类方法,其主要对应的特征量各有差异。最后,结合我国水稻空间分布遥感提取的实际状况,提出构建全国长时间序列水稻物候历和高时空分辨率时序NDVI数据集,大力发展基于多时相遥感分类方法和建立分层的面向对象分类方法,以及加强水稻种植北界、种植重心迁移等动态变化监测研究的建议,推动我国水稻遥感动态监测和农业土地变化科学的发展。