基于GF-1影像的耕地地块破碎区水稻遥感提取

摘要：

耕地地块破碎区水稻遥感提取是作物监测研究的热点问题之一.以苏州市高新区为例,通过挖掘关键物候期水稻与下垫面水体光谱特征组合差异,基于分蘖期与齐穗期两景16 m分辨率的GF-1 WFV数据,构建归一化差值植被指数(NDVI)差值法、归一化水体指数和比值植被指数(NDWI-RVI)差值法提取水稻分布,并深入探究了水稻面积提取精度及空间重合度影响因素.结果显示:与非监督分类和监督分类方法相比,植被指数差值法水稻识别精度贡献率可提升30％以上,NDVI差值法提取水稻种植面积的精度、空间重合度、制图总体精度和Kappa系数分别为86.2％、66.1％、92.2％和0.72;NDWI-RVI差值法上述指标分别高达95.5％、78.4％、93.5％和0.846,实现了利用少量中高分辨率遥感影像精确提取耕地地块破碎区水稻分布的目的,可实际服务于太湖地区农业生产及相关决策支持.

关键词：时空分辨率、GF-1、植被指数差值、提取精度、空间重合度

所属期刊栏目：34

分类号：S127(农业物理学)

资助基金：江苏省农业科技自主创新资金项目CX161042;苏州市农业科学院科研项目8111722;苏州市科技计划项目SNG201643;江苏省农业三新工程项目SXGC[2017]245

在线出版日期：2019-10-14（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：785-792