基于决策树和混合像元分解的玉米种植面积提取方法

摘要：

Landsat 8影像具有较高空间分辨率和时间分辨率,长时间序列Landsat 8-NDVI曲线反映农作物的物候历、种植模式和种植结构信息,是精确提取玉米种植面积的理想数据源.基于时序Landsat 8-NDVI影像提取玉米种植面积的方法中,决策树方法快速、高效,可通过多阈值限定进行分类,但由于混合像元问题,如果阈值设置过宽,提取面积偏大;阈值设置过窄,提取面积偏小;混合像元分解通过计算端元组分丰度可以排除异质地类干扰.因此,以时序NDVI为数据源、耦合使用2种算法是精确提取作物种植面积的有效方法.本研究基于时序Landsat 8-NDVI,提取河北省保定市大田玉米的种植面积.首先,分析典型作物区的NDVI曲线特征,并构建决策树从而初步提取早播夏玉米、小麦夏玉米和春玉米的分布范围.然后,根据端元平均NDVI波谱曲线,进行3种玉米混合度分解,进而根据玉米丰度比例精确提取玉米种植面积.精度评价结果表明:利用本方法提取的玉米种植区总分类精度在98％以上,Kappa系数在0.97以上;所提取的玉米种植类型主要是夏玉米,春玉米种植主要集中在涿州市中部,这与实地调查结果一致.上述定量和定性的评价结果表明该方法可用于快速、精确提取玉米种植面积.

关键词：玉米、种植面积提取、决策树、混合像元分解、归一化差分植被指数

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分类号：S127(农业物理学)

资助基金：国家自然科学基金资助项目41371327、“十二五”国家科技支撑计划资助项目2012BAD20B0103和北京高等学校青年英才计划资助项目YETP0316

在线出版日期：2015-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：289-295,301