基于NDVI-NSSI空间与HSV变换的成熟期农作物遥感识别

摘要：

成熟期农作物的识别在农作物种植面积估算、农业生产及产量统计方面具有重要作用.为提供一种简便的成熟期农作物遥感识别方法,利用Sentinel-2A 数据,以安徽省滁州市凤阳县为研究区,通过归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)与归一化光谱分离指数(Normalized spectral separation index,NSSI)构成的空间,提取光合植被、非光合植被、裸土的纯端元,由像元三分模型,得到非光合植被覆盖度及成熟期农作物的空间分布.为进一步提取研究区内具有相同成熟期的冬小麦与油菜,利用油菜开花期Sentinel-2A 数据,由Hue saturation value(HSV)图像变换方法,分别提取出成熟期冬小麦与油菜.与地面观测数据和辅助数据相比,提取的成熟区冬小麦、油菜的总体精度为95.34％,Kappa 系数为0.904,高于支持向量机方法(总体精度91.66％,Kappa系数为0.813)与决策树方法(总体精度92.39％,Kappa 系数为0.838)的提取精度.结果表明,NDVI-NSSI 空间与HSV 变换相结合的方法,可以有效将非光合植被与土壤背景分离,识别成熟期冬小麦与油菜,具有对数据需求较少,易操作等优势,也为提取农作物成熟期内的裸地以及与裸地具有相似波谱的地物提供了思路与方法.

关键词：成熟期农作物、遥感识别、非光合植被、NDVI-NSSI 空间、混合像元分解

所属期刊栏目：54

分类号：TP79(遥感技术)

资助基金：矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室安徽理工大学开放基金KLAHEI202205

在线出版日期：2023-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：193-200