基于决策树和混合像元分解的玉米种植面积提取方法

被引:28
作者
苏伟 [1 ,2 ]
姜方方 [1 ,2 ]
朱德海 [1 ,2 ]
展郡鸽 [1 ,2 ]
马鸿元 [1 ,2 ]
张晓东 [1 ,2 ]
机构
[1] 中国农业大学信息与电气工程学院
[2] 农业部农业信息获取技术重点实验室
关键词
玉米; 种植面积提取; 决策树; 混合像元分解; 归一化差分植被指数;
D O I
暂无
中图分类号
S513 [玉米(玉蜀黍)]; S127 [遥感技术在农业上的应用];
学科分类号
0901 ; 082804 ;
摘要
Landsat 8影像具有较高空间分辨率和时间分辨率,长时间序列Landsat 8-NDVI曲线反映农作物的物候历、种植模式和种植结构信息,是精确提取玉米种植面积的理想数据源。基于时序Landsat 8-NDVI影像提取玉米种植面积的方法中,决策树方法快速、高效,可通过多阈值限定进行分类,但由于混合像元问题,如果阈值设置过宽,提取面积偏大;阈值设置过窄,提取面积偏小;混合像元分解通过计算端元组分丰度可以排除异质地类干扰。因此,以时序NDVI为数据源、耦合使用2种算法是精确提取作物种植面积的有效方法。本研究基于时序Landsat 8-NDVI,提取河北省保定市大田玉米的种植面积。首先,分析典型作物区的NDVI曲线特征,并构建决策树从而初步提取早播夏玉米、小麦夏玉米和春玉米的分布范围。然后,根据端元平均NDVI波谱曲线,进行3种玉米混合度分解,进而根据玉米丰度比例精确提取玉米种植面积。精度评价结果表明:利用本方法提取的玉米种植区总分类精度在98%以上,Kappa系数在0.97以上;所提取的玉米种植类型主要是夏玉米,春玉米种植主要集中在涿州市中部,这与实地调查结果一致。上述定量和定性的评价结果表明该方法可用于快速、精确提取玉米种植面积。
引用
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页码:289 / 295+301 +301
页数:8
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