文献类型： 中文期刊

作者： 韩振强 ¹ ; 毛星 ² ; 李卫国 ¹ ; 李伟 ³ ; 马廷淮 ⁴ ; 张宏 ² ; 刘力源 ¹ ;

作者机构： 1.江苏大学农业工程学院

2.江苏省农业科学院农业经济与信息研究所

3.江苏大学流体机械工程技术研究中心

4.南京信息工程大学

关键词： 冬小麦;多光谱指标;高标准麦田;决策树分类;空间信息提取

期刊名称： 麦类作物学报

ISSN： 1009-1041

年卷期： 2024 年 008 期

页码： 1056-1062

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为给高标准农田建设规划和粮食安全生产措施的制定提供准确信息，在对国产GF-1/PMS卫星影像进行辐射定标、大气校正、几何校正和裁剪等预处理的基础上，经过影像融合提取了高标准麦田多地物的点像元光谱信息，通过分析不同地物光谱特征，利用波段反射率、归一化差值植被指数（NDVI）和差值植被指数（DVI）构建植被光谱特征指标阈值，进而对冬小麦田及非麦田进行分类，以获取高标准麦田的空间分布信息。结果表明，光谱特征指标选择BR₄>0.3、NDVI>0.619和DVI>0.317,可以较准确地从影像中识别出冬小麦田，并减少田间道路被误判为冬小麦田像元。在非麦田分类中，选择BR₃>0.15和BR₄>0.2,可将建筑用地与河流（沟渠）区分开。利用田间样方统计面积和遥感提取面积进行精度验证，总体精度可达97.33%,说明通过中、高空间分辨率遥感数据融合，结合多重光谱特征指标建立合理的分类阈值，可以准确提取冬小麦田及非麦田的分布信息。