基于多时相遥感数据的农田分类提取 - ingenta connect.pdf

第 31 卷 第 7 期 农 业 工 程 学 报 Vol.31 No.7 2015 年 4 月 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Apr. 2015 145 ·农业信息与电气技术· 基于多时相遥感数据的农田分类提取 李晓东 1,2 ，姜琦刚 1※ （1. 吉林大学地球探测科学与技术学院，长春 130012 ； 2. 白城师范学院，白城 137000 ） 摘 要：为深化遥感解译在农田类型自动提取研究中的应用，了解研究区内农业资源的现状，该文以镇赉县为试验区， 设计了基于多时相遥感数据的农田分类提取方案。该方案通过计算地表植被指数时序变化的变程（主要分类变量），结合 研究区影像纹理局部方差、修正土壤调整指数和地表水体指数构建多维特征空间数据，对研究区内的水田和旱地进行分 类提取。结果表明：1）该算法的总体分类精度为 94%，Kappa 系数为 0.87 ；2 ）水田的遥感提取精度为 98.3%，旱地为 98% ；3 ）水田占全区总面积的 13.26%，旱地为 20.12% ，旱地是研究区内的主要农田类型。该文研究成果为未来农业发 展的政策和规划提供一定的参考依据。 关键词：遥感；分类；提取；半方差函数；吉林西部；水田；旱地 doi ：10.3969/j.issn.1002-6819.2015.07.021 中图分类号：S127 文献标志码：A 文章编号：1002-6819(2015)-07-0145-06 李晓东，姜琦刚. 基于多时相遥感数据的农田分类提取[J]. 农业工程学报，2015，31(7)：145－150. Li Xiaodong, Jiang Qigang. Extraction of farmland classification based on multi-temporal remote sensing data[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2015, 31(7): 145－150. (in Chinese with English abstract) [7] 湿地植被的分布数据。许青云等 以 10 a 的甚高空间分 0 引 言 辨率数据（MODIS ）作为数据源，构建了植被序列数据。 近年来，随着人类活动对吉林西部生态环境的干扰 结合主要农作物的物候信息、农业气象台站点数据和土 强度日益增大，当地生态系统的脆弱性正转变成严峻的 地覆盖类型数据，确定了农作物的种植模式。对研究区 环境问题。由于吉林西部的土地三化和湖泊萎缩等生态 的主要农作物和土地覆盖类型进行混合像元分解，获得 环境问题日趋严重，首当其冲农业生产受影响最大[1] 。吉 了农作物的种植面积，提高了农作物的遥感提取精度。 林西部生态问题的治理对农业可持续发展有着重要影 目前，农田遥感分类提取注重在中高分辨率的遥感 响，积极开展农田遥感分类提取研究可以促进农业资源 影像尺度上进行研究。农田遥感提取主要有如下 2 种方