基于时空数据融合的江汉平原水稻种植信息提取

摘要：

及时、准确监测水稻种植面积,对区域粮食政策制定、粮食安全以及农业发展具有重要意义.然而我国南方地区水稻生长期内降水充沛的气候特点使得遥感影像“云污染”现象严重,为解决水稻种植信息遥感提取存在可用数据不足的问题,以江汉平原为例,利用时空数据融合模型(Spatial and Temporal Data Fusion Approach,STDFA)将Landsat 8OLI与时序MODIS数据融合,重构出具有高时-空分辨率特征数据,然后采用面向对象的SVM分类方法对研究区内水稻种植信息进行提取,结果如下:融合后的红与近红外波段反射率与真实反射率的相关系数分别为0.84和0.81,研究区水稻提取精度为94.46％,Kappa系数为0.91.说明时空融合模型能够较好地重构出高时空分辨率数据,从而实现多云雨地区农作物种植信息遥感提取.

关键词：江汉平原、遥感、时空数据融合、水稻

所属期刊栏目：26

分类号：TP79(遥感技术)

资助基金：中国科学院科技服务网络计划KFJ-STS-EDTP-009Chinese Academy of Sciences Science and TechnologyKFJ-STS-EDTP-009;湖北省自然科学基金项目2014CFB376Natural Science Foundation of Hubei Province2014CFB376

在线出版日期：2017-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：874-881