基于多时相Landsat数据融合的洞庭湖区水稻面积提取

摘要：

洞庭湖区作为中国重要的商品粮基地，水稻种植面积的变化对国家粮食安全有重要的影响，准确获取水稻面积及其变化显得十分重要。为解决数据缺失问题，该文利用STARFM（spatial and temporal adaptive reflectance fusion model）模型融合高时间分辨率的MODIS数据与中等空间分辨率的Landsat数据，得到时序Landsat NDVI数据，并利用时序Landsat NDVI数据对水稻种植面积进行提取。结果显示，该方法能够有效地提取水稻种植面积，总体分类精度94.52%， Kappa系数为0.9128。水稻分布几乎覆盖整个研究区，水稻种植总面积达7.88×105hm2。双季稻种植面积为7.75×105hm2，主要集中于湖区北部及西北部，且分布较连续。一季稻种植面积为1.3×104hm2，分布相对零散，有小范围集中于湖区中部及西北部。

关键词：遥感、作物、数据融合、洞庭湖区、水稻、MODIS、Landsat

分类号：TP79;S127(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金项目41171326，41201386，41201383

在线出版日期：2015-07-29（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：178-185