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中低分辨率小波融合的玉米种植面积遥感估算
  • ISSN号:1002-6819
  • 期刊名称:农业工程学报
  • 时间:2012.2.2
  • 页码:203-209
  • 分类:TP79[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]北京农业信息技术研究中心,北京100097, [2]干燥地研究中心,鸟取市浜坂,680-0001,日本
  • 相关基金:国家自然科学青年基金项目(41001199); 北京市科技新星计划项目(2010B024); 北京市优秀人才计划项目(PYZZ090416001998)
  • 相关项目:基于群体长势遥感诊断的水稻洪涝灾情损失评估方法研究
中文摘要:

采用中分辨率与低分辨率数据相结合的遥感估算方法是获取大范围作物种植面积的主要趋势之一。在MODIS时序影像和TM影像支持下,采用小波变换融合方法获取30m分辨率的NDVI时间序列信息,构建主要秋季作物的NDVI标准生长曲线,以最小距离分类器进行分层分类,获得河南原阳县玉米种植面积总量信息和空间分布,并以野外实测地块样本进行精度评价。由于充分利用MODIS影像的时间序列优势和TM影像的空间分辨率优势,通过秋季作物之间的物候差异,有效地区分出各种秋季作物的空间分布,基于融合NDVI时间序列信息玉米种植面积遥感估算的位置和面积精度分别达到79%和89%,远高于常规的监督分类,为大范围玉米种植面积遥感估算提供了一种可行的方法。

英文摘要:

The integration of mid-coarse-resolution remote sensing images provides abundant information,and therefore tends to be a popular way in large scale crop planting area estimation.This research utilized conventional MODIS and TM records to present an instance in large area maize planting area estimation.The wavelet fusion was adopted for obtaining normalized difference vegetation index (NDVI) with a spatial resolution of 30 m from both MODIS and TM images.And the standard growing curves of main fall crops were then constructed with the NDVI time series,which indicating crops difference in phenology.Minimum distance classification was carried out with the NDVI time series for mapping maze sown area in a typical maize-planting county,Yuanyan,Henan province.The result was validated with the in-situ parcels,which showing a better gross and position accuracies (89% and 90%) than those with either MODIS or TM records.The research can provide an efficient way with abundance information from both mid and coarse resolution records,and thus improve the applicability of remote sensing in large area crop area estimation.

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期刊信息
  • 《农业工程学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国农业工程学会
  • 主编:朱明
  • 地址:北京朝阳区麦子店街41号
  • 邮编:100125
  • 邮箱:tcsae@tcsae.org
  • 电话:010-59197076 59197077 59197078
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-6819
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2047/S
  • 邮发代号:18-57
  • 获奖情况:
  • 百种中国杰出学术期刊,中国精品科技期刊,中国科协精品科技期刊工程项目期刊,RCCSE中国权威学术期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),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),英国食品科技文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:93231