文献类型：期刊文章

作　　者：张悦琦[1,2] 李荣平[3] 穆西晗[2] 任鸿瑞[1,2]

Zhang Yueqi;Li Rongping;Mu Xihan;Ren Hongrui(Department of Geomatics,Taiyuan University of Technology,Taiyuan 030024,China;State Key Laboratory of Remote Sensing Science,Beijing Normal University,Beijing 100875,China;Institute of Atmospheric Environment,China Meteorological Administration,Shenyang,Shenyang 110166,China)

机构地区：[1]太原理工大学测绘科学与技术系,太原030024 [2]北京师范大学遥感科学国家重点实验室,北京100875 [3]中国气象局沈阳大气环境研究所,沈阳110166

出　　处：《农业工程学报》

基　　金：遥感科学国家重点实验室开放基金资助(OFSLRSS202006);中国气象局沈阳大气环境研究所联合开放基金课题资助(2021SYIAEKFMS39);中国气象局气象预报预测专项资助(2200508);山西省重点研发计划(国际科技合作)项目(201903D421089)。

年　　份：2021

卷　　号：37

期　　号：17

起止页码：189-196

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CAB、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、EAPJ、EI、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为获取高精度水稻种植面积提取方法和分析红边信息在作物识别能力上的优越性,该研究选取辽宁省盘锦市为研究区域,利用2020年水稻关键物候期的多时相高分6号宽幅相机(GF-6 WFV)遥感影像,构建归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、归一化水体指数(Normalized Difference Water Index,NDWI)、比值植被指数(Ratio Vegetation Index,RVI)和归一化差异红边1指数(Normalized Difference Red-Edge 1 Index,NDRE1),根据各地物类型进行时序分析,在获得水稻面积粗提取结果的基础上对其他地类进行掩膜,准确提取水稻种植面积。对2020年盘锦市水稻提取结果进行精度分析,结果表明,基于实测数据进行精度验证的总体精度为94.44%,基于目视解译数据进行精度验证的总体精度和Kappa系数分别为95.60%和0.91。根据目视解译数据对有无红边波段参与的水稻提取结果进行对比分析可知,红边波段的引入使总体分类精度、水稻制图精度和Kappa系数分别提高了3.20个百分点、6.00个百分点和0.06。该研究证明红边波段可以有效降低作物的错分、漏分情况,对水稻精准估产和丰富农作物遥感监测方法具有重要作用,显示出国产红边卫星数据在作物分类、面积提取方面具有巨大应用潜力。

关 键 词：遥感 作物  分类  面积提取 水稻 高分六号卫星  红边波段  

分 类 号：TP79] S127]