基于高光谱遥感的农作物分类研究进展

摘要：

[目的]农作物类型识别是农作物面积、长势监测与产量预测的重要前提.及时、准确地获取农作物类型、空间分布以及种植面积对制定农业政策、促进社会经济发展和保障国家粮食安全具有重要意义.近年来,高光谱遥感凭借光谱分辨率高、光谱信息丰富等优点,已广泛应用于农作物制图中.[方法]文章归纳了高光谱遥感应用于农作物分类的研究进展,总结了国内外农作物分类常用的高光谱数据源,并分析了各种数据源的适用范围.梳理了农作物高光谱遥感分类方法,讨论了各种分类方法的优缺点.[结果]现有农作物高光谱遥感分类研究存在一些不足:(1)机载高光谱影像光谱分辨率高,但影像监测面积小,不适合大区域农作物面积提取研究;(2)星载高光谱影像监测面积较大,但空间分辨率较低,某些农作物面积提取实际应用中精度较低;(3)由于缺乏对农作物高光谱特征的研究,导致分类算法机理性不足,普适性较差.[结论]农作物高光谱遥感分类未来研究方向是:(1)丰富高光谱遥感监测的农作物类型;(2)提高高光谱影像的空间分辨率,实现农作物种植结构复杂、地块破碎地区的农作物分类研究;(3)进一步研究利用高光谱遥感进行农作物分类的机理和多源数据融合的方法.

关键词：高光谱、农作物、遥感、分类

所属期刊栏目：31

分类号：TP7;S12

资助基金：国家自然科学基金项目41531179;中国农业科学院科技创新工程项目

在线出版日期：2019-12-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

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