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遥感技术与应用
遥感应用     
基于GF-1遥感数据决策树与混合像元分解模型的冬小麦种植面积早期估算
王凯1,赵军1,朱国锋1,2,张佩云3,刘江涛4,陈栋栋1
(1.西北师范大学地理与环境科学学院,甘肃 兰州-730070;
2.中国科学院寒区旱区环境与工程研究所冰冻圈科学国家重点实验室,甘肃 兰州-730000;
3.西北大学城市与环境学院,陕西 西安-710127;
4.甘肃省临夏回族自治州农牧局农业资源区划办公室,甘肃 临夏-731100)
〖JZ)〗[HJ*5][HJ]〖HT5H〗〖GK2!2〗摘要〖HTK〗:
Early Estimation of Winter Wheat Planting Area in Qingyang City by Decision Tree and Pixel UnmixingMethods based on GF-1 Satellite Data
Wang Kai1,Zhao Jun1,Zhu Guofeng1,2,Zhang Peiyun3,Liu Jiangtao4,Cheng Dongdong1
(1.College of Geography and Environment Science,Northwest Normal University,Lanzhou 730070,China;
2.State Key Laboratory of Cryospheric Sciences,Cold and Arid Regions Environmental and Engineering
Research Institute,Chinese Academy of Sciences,Lanzhou 730000,China;
3.College of Urban andEnvironmental Science,Northwest University,Xi’an 710127,China;4.Office of Agricultural resources andRegional Planning,Agriculture and Animal Husbandry Bureau,Linxia 731100,China)
 全文: PDF(3070 KB)  
摘要:
我国西北地区耕地细碎,冬小麦种植面积提取时混合像元较多,所以将决策树和混合像元分解相结合可大大提高解译精度。以高时间分辨率及较高空间分辨率的GF-1卫星遥感数据为研究数据源。根据冬小麦和其他各类地物在不同时相数据上NDVI值的变化特性及特征值差异,建立决策树模型,快速高效地提取冬小麦像元。运用线性光谱混合模型,降低混合像元的影响,进一步精确提取冬小麦的种植面积。最后与实测样方的冬小麦种植面积数据进行比较,验证提取精度。结果表明:研究区内冬小麦种植面积提取精度达90%以上,Kappa系数接近0.8,可较为准确地反映出区域内冬小麦的分布情况。利用较高分辨率的遥感影像并结合决策树分类和混合像元分解可以较准确地提取耕地破碎地区作物种植面积,对开展早期农作物面积遥感监测有较大帮助。
关键词: 冬小麦种植面积早期估算遥感决策树混合像元分解    
Abstract: In Northwest China,there are many mixed pixels in the winter wheat area,so the combination of decision tree and mixed pixel decomposition is of great significance to improve the interpretation accuracy.The data source of this result is GF-1 satellite data which excellent in the high temporal resolution and high spatial resolution.Based on the difference about variation characteristics and NDVI value for winter wheat and the other crops in different phase data,we build decision tree to extract winter wheat pixels preliminary.Then selected linear spectral mixture model,further analysis the previous data by mixed pixel decomposition,get the final planting area data more exactly.Compared with the winter wheat samples measurement data,calculate the extraction accuracy eventually.The result shows that the extraction accuracy of winter wheat planting area in the study area was more than 90%,Kappa coefficient is close to 0.8,can reflect the distribution of winter wheat in the region accurately.This study found that the method which combined with decision tree classification and pixel unmixing based on high resolution remote sensing image can extract the winter wheat planting area precisely,This is helpful for the development of crop area remote sensing monitoring.
Key words: Winter Wheat    Cultivated area    Early estimation    Remote sensing    Decision Tree    Pixel Unmixing
收稿日期: 2016-03-16 出版日期: 2018-03-16
:  TP 79  
基金资助: 国家自然科学基金项目(41661084、41661005),农业部遥感应用中心农业遥感技术创新课题(2016MARSAC10),中国博士后科学基金(2016T90961、2015M570864),国家重大科学研究计划项目(2013CBA01808)资助。
作者简介: 王-凯(1992-),男,甘肃兰州人,硕士研究生,主要从事地理信息与环境遥感研究。E-mail :evawk1230@163.com
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王凯
赵军
朱国锋

引用本文:

王凯,赵军,朱国锋. 基于GF-1遥感数据决策树与混合像元分解模型的冬小麦种植面积早期估算[J]. 遥感技术与应用, 10.11873/j.issn.1004-0323.2018.1.0158.

Wang Kai,Zhao Jun,Zhu Guofeng. Early Estimation of Winter Wheat Planting Area in Qingyang City by Decision Tree and Pixel UnmixingMethods based on GF-1 Satellite Data. Remote Sensing Technology and Application, 10.11873/j.issn.1004-0323.2018.1.0158.

链接本文:

http://www.rsta.ac.cn/CN/10.11873/j.issn.1004-0323.2018.1.0158        http://www.rsta.ac.cn/CN/Y2018/V33/I1/158

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