基于光譜特征分析的主要秋季作物類型提取研究

摘　要: 為快速、準確地在遙感圖像上提取各種農作物類型信息, 滿足國家農情遙感監測系統的要求, 以2002 年北京地區主要秋季作物提取為例, 利用Terra?MOD IS 數據, 采用波譜分析的方法, 建立一種基于遙感影像全覆蓋的秋季作物類型自動提取方法, 實現主要秋季作物遙感自動識別。首先根據研究區秋季作物的波譜特性和生物學特性, 選取了紅波段、藍波段、近紅外波段和中短波紅外波段作為秋季作物類型提取的工作波段; 同時, 還利用由這4 個波段構建的陸表水分指數和增強型指標指數作為遙感特征參量。其次根據研究區農作物物候歷特征, 提取了2002 年4 月到9 月共7 個時相的MOD IS 數據。最后, 采用分層決策樹方法提取研究區主要秋季作物類型, 并進行面積統計。為了驗證其精度, 與國家農業部農業統計數據進行比較, 結果其精度達到86% 以上。這表明, 僅利用MOD IS 自身光譜信息, 即可較為準確地提取秋季作物類型信息,精度基本能滿足了大尺度農情遙感監測的要求, 可以為農業決策部門提供信息服務。