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基于GF-1与Landsat8 OLI影像的作物种植结构提取——以新疆阿克苏地区为例
作者单位:;1.新疆农业大学草业与环境科学学院
摘    要:作物种植结构监测和估产是精准农业遥感应用的重点领域,其研究对于指导作物种植结构和制定农业政策具有重要意义。本文以新疆阿克苏地区为研究区,以2016年多时相Landsat8 OLI和GF-1影像为数据源,基于物候信息、时相特征、积温和光谱特征确定农作物识别关键时期和特征参数,构建决策树分类模型,开展作物种植结构监测研究。结果表明:多源与多时相遥感数据可以反映不同农作物的季相特征,研究中所构建的决策树分类模型能够在大区域范围内高精度地实现作物分类,总体精度达83%,Kappa系数为0.77。与统计数据对比,棉花面积精度在85%以上,玉米为81%,小麦为80%以上,水稻达80%以上。因此,利用Landsat 8和GF-1影像在大区域提取农作种植结构是可行的,为今后遥感在农业上的应用提供一个广阔前景。

关 键 词:Landsat8  GF-1  作物种植结构  决策树分类

Crop Planting Structure Extraction Based on GF-1 and Landsat8 OLI Images——Taking Akesu Area in Xinjiang as an Example
Abstract:
Keywords:
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