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利用高空间分辨率遥感数据的农作物种植结构提取
  • ISSN号:1005-9121
  • 期刊名称:中国农业资源与区划
  • 时间:0
  • 页码:-
  • 分类:S511[农业科学—作物学]
  • 作者机构:[1]黑龙江省农业科学院遥感技术中心,哈尔滨150086, [2]中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京100081
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(40930101,41271112和41171328)
  • 相关项目:全球变化背景下农作物空间格局动态变化与响应机理研究
中文摘要:

农作物种植结构是掌握粮食种植面积和产量的重要前提,也是进行作物结构调整与优化的依据。该研究以黑龙江肇东市为研究区域,以高空间分辨率RapidEye影像为遥感数据,基于最大似然监督分类方法提取了肇东市2011年农作物种植结构空间分布,利用地面样方调查数据进行了线状及细小地物扣除系数计算,实现遥感提取的农作物种植面积的精细提取,然后从面积数量和空间位置两个方面对遥感提取的农作物种植结构进行了精度评价。研究结果表明,利用RapidEye数据提取的农作物种植面积数据总体精度为97.00%,位置精度为96.15%,高空间分辨率数据在农作物种植结构遥感提取中具有重要潜力,线状及细小地物扣除系数可以有效减小线状及细小地物对高分提取的农作物种植结构的精度。

英文摘要:

structural traction, Crop planting structure is important for crop yield and acreage estimation, and it is also the basis of adjustment and optimization. To explore the potentials of high spatial resolution data in crop structure ex- taking Zhaodong City in Heilongjiang Province as an example, this paper used a conventional supervised classification to obtain a crop structure map from three RapidEye images. A prior ground truth database was created with 10 sample plots (lkm * l km) randomly distributed over the study area for two main purposes: first, to set up interpretation keys for image classification; second, to minimize the effects caused by linear features and small ground objects, which would improve the accuracy of crop area estimation. Classification results showed that the fi- nal crop structure map had an overall accuracy of 97.00% and the position accuracy reaches 96. 15%, which was much higher than the application of middle/low resolution remote sensing images. This experimental case study im- plied that the accuracy of crop structure mapping can be improved significantly by the combination of high spatial resolution images with detailed ground truth database.

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期刊信息
  • 《中国农业资源与区划》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国农业部
  • 主办单位:中国农业科学院农业自然资源和农业区划研究所 全国农业资源区划办公室 中国农业资源与农业区划学会
  • 主编:唐华俊
  • 地址:北京海淀区中关村南大街12号
  • 邮编:100081
  • 邮箱:quhuabjb0141@sina.com
  • 电话:010-68919647 68919628
  • 国际标准刊号:ISSN:1005-9121
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3513/S
  • 邮发代号:2-732
  • 获奖情况:
  • 中国科技论文统计源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:9112