基于MODIS時間序列地表物候特征分析及農(nóng)作物分類.pdf

1、中國是一個農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)作物種植面積是影響糧食產(chǎn)量的重要因素，快速、及時、準確獲取農(nóng)作物分布信息，已成為現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)發(fā)展的一大要求，且農(nóng)作物的識別與分類，對社會經(jīng)濟、糧食安全、生態(tài)功能以及政策制定等都有重要影響。
　　本文以松嫩平原黑龍江省部分為研究對象，以2012年6月至2014年6月期間的MOD09Q1及2013年4、5月份的MOD09A1為數(shù)據(jù)源，合成歸一化植被指數(shù)(NDVI)和歸一化水體指數(shù)（NDWI），利用TIMESAT軟件

2、對 NDVI時間序列數(shù)據(jù)應用分段高斯函數(shù)擬合方法重構NDVI時間序列曲線，并獲取七個物候參數(shù)(Phenology，以下簡稱PH)(生長季始期、生長季末期、生長季長度、NDVI振幅、NDVI左導數(shù)、NDVI右導數(shù)、生長季期間的NDVI積分)。結合Landsat8 OLI遙感影像、中國第二次土地調(diào)查數(shù)據(jù)和實地采樣樣本數(shù)據(jù)，根據(jù)2013年多種地物平滑后的NDVI曲線特征，將年NDVI最大值低于0.5的水體和建設用地掩膜去除。為了獲取研究區(qū)農(nóng)作

3、物的最優(yōu)分類方法，本文采用分層分類法：首先對2013年平滑后的46個NDVI時間序列數(shù)據(jù)進行支持向量機（SVM）分類，得到農(nóng)用地等分類信息；其次利用平滑后的46個NDVI波段、7個物候參數(shù)及6期歸一化水體指數(shù)相互組合對農(nóng)用地進行支持向量機分類提取三種農(nóng)作物的分布信息。
　　經(jīng)過以上過程得出主要結論如下：
　?。?）TIMESAT軟件能有效的對NDVI時間序列進行平滑去噪，可使NDVI曲線在保持原有基本形狀的基礎上更加有效地揭

4、示所蘊含的物候周期性變化規(guī)律，突出了MODIS時間序列的優(yōu)點，并對物候參數(shù)的提取有很大的幫助。
　?。?）運用SVM對 NDVI時間序列進行農(nóng)用地提取分類結果中農(nóng)用地的制圖精度為97.78％，用戶精度為95.65%。其余三類精度也較高，說明NDVI時間序列對于提取農(nóng)用地信息是可行的。
　?。?）經(jīng)不同波段組合分類對比可知，分類總體精度及Kappa系數(shù)的關系為：NDVI+NDWI>NDVI+PH+NDWI>PH+NDWI>ND