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基于多时相HJ卫星的渭干河-库车河绿洲主要农作物种植信息提取
  • ISSN号:1005-9121
  • 期刊名称:《中国农业资源与区划》
  • 时间:0
  • 分类:S626.5[农业科学—园艺学]
  • 作者机构:[1]新疆师范大学地理科学与旅游学院,乌鲁木齐830054
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(41261056、31260048和41361043); 教育部人文社会科学研究一般项目(11YJCZH001)
中文摘要:

在3S技术的支持下全面、快速、客观地监测农作物种植信息,对于正确的把握该区域的农业结构和布局,进行作物种植空间格局的调整和优化有着十分重要的意义。本文以渭干河-库车河洲绿洲为研究区,根据农作物的物候规律和季相节律的差异性特点,选取2012年的3景不同时相的HJ卫星CCD遥感数据,ENVI下基于CART算法的决策树规则自动提取主要农作物覆盖信息,然后以野外GPS调查点为依据,对决策树方法预分类结果进行修正,成功提取了研究区的玉米、棉花和小麦的种植面积,总体精度达到了91.73%。结果表明HJ卫星CCD影像可以很好地应用于农作物提取,而且CART算法的分类精度较高,能较好地反映作物的分布状况,可为该地区主要作物种植结构调整提供一定的依据。

英文摘要:

To comprehensively, rapidly and objectively monitor crop planting information within the support of 3S technology, has a very important significance in understanding region's agricultural crops structure and layout, adjusting and optimizing spatial pattern. This paper, taking Weigan -Kuqa River delta oasis as the study area, according to the crop phonological phase patterns and seasonal differences in rhythm characteristics, selected 3 scene of HJ - CCD satellite remote - sensing images in 2012 as the source data, automatically extracted the main crop coverage information using ENVI Based CART algorithm decision tree rules, then modified the decision tree classi- fication results based on the field GPS survey sites and successfully extracted corn, cotton and wheat acreage in the study area. The overall accuracy reached 91.73%. The results showed that HJ satellite CCD image can be well applied to crops extraction, classification accuracy of CART algorithm was higher, which can be used to better reflect the distribution of crops. The conclusion can provide a certain basis for the adjustment of main crop planting structure in the region.

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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