综合NDVI时序特征的冬小麦混合像元分解及面积估算
基于MODIS数据进行面积提取易受混合像元影响,为了降低因混合像元导致的错分和漏分误差,该研究提出一种线性的混合像元分解模型,建立MODIS混合像元中冬小麦占比与MODIS/NDVI时间序列影像波峰波谷差值之间的定量关系.基于2017年保定市MODIS数据和GF数据进行了模型构建,基于2014年数据进行了模型验证.结果 显示纯度指数(PPI)精确度均值为0.485,基于混合像元分解模型得到的2014年保定市冬小麦面积推算值为40.05万hm2,基于GF数据得的2014年保定市冬小麦面积“真值”为37.39万hm2,绝对误差为2.66万hm2,相对误差率为7.11%.利用河北省冬小麦广泛种植的8个地市对模型的适用性进行评价,结果表明不同地市的冬小麦面积推算值和冬小麦面积“真值”间平均误差率为3.69%.基于该模型的冬小麦面积推算值误差相对较低,数据可靠性较高,且受地域影响较小,具有较为普遍适用性.
MODIS/NDVI、时间序列、冬小麦、混合像元分解、种植面积估算
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S252+.9(农业航空)
高分辨率对地观测系统重大专项民用部分09-Y20A05-9001-17/18
2019-12-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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