基于modisevi时序数据的冬小麦种植面积提取

《基于modisevi时序数据的冬小麦种植面积提取》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、基于MODISEVI时序数据的冬小麦种植面积提取摘要：基于MODISEVI构建的时间序列谱，结合冬小麦生育期形态变化特征，提取了河南省冬小麦种植面积。结果表明，冬小麦在EVI特征空间中具有独特的序列谱相特征，返青期后冬小麦整体EVI表现为逐渐升高，EVI在开花期后下降，灌浆后期快速降低；采用决策树分类方法实现冬小麦分离提取，整个河南省冬小麦识别面积与官方统计面积仅相差482.00×103hm2，精度达到90.88%；EVI时间序列谱反映的作物生长过程的生理意义明确，采用MODISEVI时间序列谱的遥感分类方法可以较好地实现冬小麦的遥感分类提取，满足冬小麦的长势监测和遥感估产的需要。关键词

2、：MODISEVI；冬小麦种植面积；EVI时间序列；EVI时序数据中图分类号：P208文献标识码：A文章编号：0439-8114（2014）19-4727-03DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2014.19.058ExtractionofWinterWheatPlantingAreaBasedonDataofMODISEVITime-seriesLUJie1，LOUYu-qin1，YAOLi2（1.CollegeofEnvironmentandPlanning，Shangqiu10NormalUniveisity，Shangqiu476000，Hena

3、n，China；2.SchoolofGeographicalScience，NortheastNormalUniversity，Changchun130024，Jilin，China）Abstract：UsingtheMODISEVIseriesinintegratedwiththegrowthstatusofwinterwheat，thegrowingareaofwinterwheatinHenanprovincewasextracted.TheresultsshowedthatinEVI′sfeaturespace，thewinterwheathaditsuniquespectrum

4、seriestrait.Aftergreen-up，theEVIofthewinterwheathadanoverallgradualincreasingtrendandthenfollowedadecreasingtrendafterflowering.Thedecreasingratebecamehigheraftergrouting.Thedecisiontreeclassifier（CART）wasusedtoextractthewinterwheatgrowingarea.Therewasaminor482000hm2ofdifferencebetweenextractednu

5、mberandthenumberofficiallypublicized.Theaccuracyofextractedwinterwheatgrowingareareached90.88%.TheEVItimeseriesspectrumcanclearlyreflectthephysicalmeaningsofcropgrowth.UsingtheremotesensingclassificationmethodoftheMODISEVItimeseriesspectrumcanaccuratelyextractthewinterwheat10growingarea，andmeetth

6、eneedsofmonitoringwinterwheatgrowthandyieldestimationbyremotesensing.Keywords：MODISEVI；winterwheatplantingarea；EVItime-series；EVItime-seriesdata利用遥感技术对农作物的生长状况及病虫害发生程度进行监测，是农业遥感的重要应用领域之一。随着科学技术的发展，遥感技术也有了长足的进步，目前常用的遥感数据主要有LANDSAT-TM、NOAA/AVHRR、SPOT、MODIS。与其他数据相比，MODIS数据具有精度相对较高，每天可以免费获取几条轨道的数据，有助

7、于降低业务成本等优点，对冬小麦的种植面积监测[1]具有重要的实践意义。植被指数是植被生长状况和浓密程度的体现，植被指数的时间序列能够反应植被在时间维度上的生长变化，应用植被指数可以有效提取植被信息。应用最广泛的植被指数是增强型植被指数EVI和归一化植被指数NDVI[2]，研究表明EVI相对于NDVI优点更多[3]。目前国内很多学者利用MODISEVI时序数据提取植被指数信息。王立辉等[4]基于时序MODIS-EVI监测华中地区耕地复