文献类型： 中文期刊

作者： 乌云德吉 ¹ ; 于利峰 ¹ ; 承昊 ¹ ; 包珺玮 ¹ ; 许洪滔 ¹ ; 赵佳乐 ¹ ; 乌兰吐雅 ¹ ;

作者机构： 1.内蒙古自治区农牧业科学院农牧业经济与信息研究所

关键词： 农作物识别;GF-1/WFV;NDVI;决策树;光谱信息

期刊名称： 北方农业学报

ISSN： 1007-0907

年卷期： 2019 年 47 卷 005 期

页码： 112-118

摘要： 河套灌区农业资源条件较好,适宜于多种农作物的生长,且地块较为破碎,为精准进行该地区农业资源的调查和农情评价,采用遥感技术精准识别农作物种类.文章利用2017年4—10月内9个时相的GF-1/WFV数据,结合实地采集样本点转化成感兴区的方法,通过计算分析春小麦、玉米、向日葵、西葫芦和番茄5种农作物在整个生长阶段的时间序列NDVI值和变化特点,构建了基于NDVI阈值分割的决策树分类模型,对研究区春小麦、玉米、向日葵、西葫芦和番茄5种农作物进行了识别分类;在5 m分辨率的RapidEye数据上选定了10个验证样方,目视解译样方内作物,利用解译结果对决策树分类结果进行验证,并用混淆矩阵表达.结果表明:春小麦、玉米、向日葵、西葫芦和番茄的用户精度分别为:88.86%,62.44%,87.29%,65.78%,总体分类精度达到76.29%,Kappa系数为0.6529.结论为通过分析基于GF-1/WFV NDVI时间序列数据可以较为准确识别中尺度上的大宗农作物,该方法适宜于农业资源调查遥感应用和研究.