摘要：快速、准确地获取玉米种植面积信息对国家粮食安全和现代信息农业发展有重要的现实意义。遥感技术在作物种植面积提取中具有一定优势，尤其是作物物候信息和光谱数据相结合的方法更是目前发展的趋势之一。选取辽宁省3县市为研究区，利用Savitzky-Golay滤波重构后的2014-2015年MODIS-NDVI时间序列数据，提取作物物候特征和其他主要地物的NDVI曲线变化规律，结合水稻移栽期的NDVI、LSWI数据与大豆鼓粒期的近红外波段反射率数据，训练地物分类阈值、构建决策树提取2015年春玉米种植面积。考虑到耕地的破碎化和土地覆盖类型的多样性，利用M0D09A1反射率影像提取春玉米及混合地物的端元波谱，基于线性光谱混合模型进行混合像元分解获取春玉米丰度，根据决策树分类结果与春玉米丰度信息精确提取春玉米种植面积。利用Landsat80LI监督分类影像对种植面积解译结果进行精度评价，结果显示研究区春玉米种植面积提取精度在81%以上，利用统计数据验证得到仅利用物候信息经决策树分类方法提取的春玉米种植面积精度为88.416%，结合混合光谱信息后的提取精度提髙到92.382%。春玉米种植面积提取结果较好地反应了其地理分布，表明重构后的生长季NDVI曲线可以准确地反应作物生长变化规律，运用中分辨率MODIS-NDVI时间序列数据获取物候信息，快速、准确提取春玉米种植面积具有可行性。物候特征耦合混合光谱信息的方法突破了传统研究中的像元限制，将作物种植面积识别水平提髙到亚像元尺度，效果好于传统的像元尺度M0DIS时间序列信息分类方法，能够有效提髙作物种植面积估算精度，对于加快数字农业进程、提升农业信息化水平具有重要作用。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 农业科技> 农业综合
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关键词：物候 决策树 混合像元 面积提取 春玉米
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