基于典型物候特征的MODIS-EVI时间序列数据农作物种植面积提取方法——小区域冬小麦实验研究

利用MODIS植被指数时间序列这一特性,以北京市通州及周边为实验区,冬小麦种植面积为研究对象,提出了农作物种植面积指数模型(Pan-CPI模型)的概念,并构造了冬小麦特征物候期植被指数与种植面积的定量函数关系,通过样区TM影像求解关键参数,对研究区冬小麦种植面积测量方法进行了试验研究。研究结果表明:(1)Pan-CPI模型能够很好地反映特定目标农作物种植面积状况,为基于植被指数时间序列影像识别农作物种植面积提供了新方法;(2)精度分析结果表明:Pan-CPI模型具有很高的稳定性,且不受样本变化的影响,只要达到满足模型计算的样本量(如:5%),多次测量结果间具有很好的一致性。选取MODIS6×6像元大小的窗口时,TM样本的复相关系数(R2)稳定在0.85左右,与TM结果比较,窗口相对精度稳定在95%左右,区域精度稳定在92%以上,经调整的区域精度高达96%以上;(3)对于种植结构复杂、目标作物种植破碎的地区,Pan-CPI模型可以充分利用MODIS植被指数时间序列的优势,有效改善TM单时相和多时相提取信息因时相缺失无法表征作物变化的不足。