基于光譜時(shí)間序列擬合的中國(guó)南方水稻遙感識(shí)別及面積估算方法研究.pdf

1、糧食安全對(duì)于一個(gè)國(guó)家的發(fā)展至關(guān)重要，農(nóng)作物種植面積是保障糧食安全的基礎(chǔ)，因此農(nóng)作物種植面積估算非常重要。目前遙感技術(shù)在識(shí)別農(nóng)作物和面積估算領(lǐng)域應(yīng)用非常廣泛。多云多霧現(xiàn)象是農(nóng)作物遙感分類經(jīng)常遇到的問題，影響識(shí)別精度。目前有學(xué)者通過云檢測(cè)方法將有云的區(qū)域識(shí)別并剔除出去，用其他多期影像補(bǔ)充，雖然解決了云的問題，但是一般情況下多期影像并不是識(shí)別農(nóng)作物的最佳時(shí)相，依然無法保證分類精度。本文提出一種基于光譜時(shí)間序列擬合的水稻遙感識(shí)別方法，即解決了多

2、云多霧現(xiàn)象影響水稻遙感識(shí)別的問題，又能保證精度。本文水稻識(shí)別方法是利用時(shí)間序列的GF-1號(hào)遙感影像提取中稻、晚稻的近紅外波段反射率（NIR）、紅光波段反射率（R）、歸一化植被指數(shù)（NDVI）特征，擬合中稻、晚稻光譜（近紅外、紅光）和歸一化植被指數(shù)時(shí)間序列特征曲線，分析參與時(shí)間序列特征曲線擬合的多時(shí)相影像近紅外波段、紅光波段、NDVI值落在擬合中稻、晚稻近紅外波段、紅光波段和NDVI時(shí)間序列曲線兩側(cè)的敏感性區(qū)域的比例，該敏感區(qū)域也可以視為

3、水稻識(shí)別區(qū)域，只有達(dá)到一定的比例才能視為某類水稻作物。在此情形下，需要綜合三種情況進(jìn)行集中投票決定其最終分類結(jié)果。
　　本文統(tǒng)計(jì)出外業(yè)調(diào)查樣方內(nèi)水稻真實(shí)種植面積，以一部分樣方作為修正樣方，剩余樣方用于面積估算精度驗(yàn)證，建立GF-1號(hào)WFV分類水稻面積與樣方水稻面積之間的線性關(guān)系，通過線性回歸模型計(jì)算出水稻面積修正參數(shù)，利用線性修正模型估算出驗(yàn)證樣方內(nèi)水稻面積，與驗(yàn)證樣方內(nèi)真實(shí)水稻面積進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證精度，最后對(duì)整個(gè)研究區(qū)GF-1號(hào)W

4、FV數(shù)據(jù)水稻的分類統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行修正，估算出研究區(qū)水稻種植面積。
　　研究表明：本文識(shí)別方法可以在多云霧地區(qū)對(duì)中稻和晚稻精確識(shí)別，中稻和晚稻用戶精度分別可達(dá)95.97%和95.95%，總體精度為95.76%，kappa系數(shù)為0.9335，結(jié)果較為理想，表明了NIR、R和NDVI時(shí)間序列曲線擬合的有效性，以及擬合曲線水稻識(shí)別區(qū)域設(shè)置的合理性，解決了多云多霧對(duì)水稻遙感識(shí)別的問題。最后利用光譜時(shí)間序列擬合水稻識(shí)別方法獲得研究區(qū)宏觀監(jiān)測(cè)水稻