基于光谱特征分析的主要秋季作物类型提取研究

摘　要: 为快速、准确地在遥感图像上提取各种农作物类型信息, 满足国家农情遥感监测系统的要求, 以2002 年北京地区主要秋季作物提取为例, 利用TerraöMOD IS 数据, 采用波谱分析的方法, 建立一种基于遥感影像全覆盖的秋季作物类型自动提取方法, 实现主要秋季作物遥感自动识别。首先根据研究区秋季作物的波谱特性和生物学特性, 选取了红波段、蓝波段、近红外波段和中短波红外波段作为秋季作物类型提取的工作波段; 同时, 还利用由这4 个波段构建的陆表水分指数和增强型指标指数作为遥感特征参量。其次根据研究区农作物物候历特征, 提取了2002 年4 月到9 月共7 个时相的MOD IS 数据。最后, 采用分层决策树方法提取研究区主要秋季作物类型, 并进行面积统计。为了验证其精度, 与国家农业部农业统计数据进行比较, 结果其精度达到86% 以上。这表明, 仅利用MOD IS 自身光谱信息, 即可较为准确地提取秋季作物类型信息,精度基本能满足了大尺度农情遥感监测的要求, 可以为农业决策部门提供信息服务。