【摘 要】
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农作物精细分类专题信息是农作物动态监测的基础数据。快速、准确地获取不同农作物类别种植面积及其空间分布对农作物估产、农业模型构建、可持续自然资源管理和相关农业政策制定至关重要。传统遥感专题分类产品通常仅提供耕地、林地等一级地类的分类专题信息,农作物只作为其中的一类。遥感技术的发展和卫星数据的开放和积累,为捕获农作物生育期内的典型物候特征,并识别不同农作物的精细类别提供了潜在机会。如何充分利用时序遥感
【基金项目】
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辽宁省“兴辽计划”创新领军人才-攀登学者项目,编号 XLYC1802027
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农作物精细分类专题信息是农作物动态监测的基础数据。快速、准确地获取不同农作物类别种植面积及其空间分布对农作物估产、农业模型构建、可持续自然资源管理和相关农业政策制定至关重要。传统遥感专题分类产品通常仅提供耕地、林地等一级地类的分类专题信息,农作物只作为其中的一类。遥感技术的发展和卫星数据的开放和积累,为捕获农作物生育期内的典型物候特征,并识别不同农作物的精细类别提供了潜在机会。如何充分利用时序遥感信息,增进像素尺度下对作物物候特征的理解,从而提高农作物识别的精度和可靠性仍有待研究。因此,本研究以我国重要的粮食基地——黑龙江省和辽宁省沈阳市为研究区,分别采用覆盖作物全生育期的黑龙江省时序MODIS数据和辽宁省沈阳市时序Landsat数据,结合地面实测数据、统计数据和多源遥感专题产品,开展不同尺度下的典型农作物遥感识别方法研究。本文的主要研究内容和结论如下:（1）黑龙江省典型农作物遥感时序特征分析。基于地面实测样本和高分辨率遥感影像,在2005～2018年黑龙江省典型农作物区选取四类农作物（大豆、小麦、玉米和水稻）总计3880个均一MODIS样本,结合MCD43A4地表反射率产品,提取了7个光谱反射率波段和9种反映作物生长发育特征的植被指数,构建了覆盖黑龙江省典型农作物全生育期的时序光谱数据集。并从作物时序光谱特征、基于分离系数（SI）的作物间时序特征可分性和时序特征分布三个角度展开特征分析。结果表明:MODIS时序光谱特征能连续捕获作物生长发育过程中不同作物冠层、色素和水分的周期性变化,使用分离系数（SI）度量的作物间可分性,高可分性特征多集中在作物“绿起期”、成熟期以及水稻的灌水期。其中,小麦和水稻与其他作物间可分性最高达2.0以上,大豆和玉米间可分性最最高不足1.3,高可分性时序特征主要集中在成熟期的SWIR-相关特征中。时序特征分布分析结果表明,四类作物的时序特征分布形式接近正态分布。（2）基于时序特征自动加权的农作物分类模型（Time Series Based Auto-weighting,TSAW）构建。研究以采用二维（时序-光谱）特征向量作为先验知识来描述每类作物的独特生育节律和物候特征,利用“模糊隶属度”检验待分类样本对目标作物的相似性,SI评估时序光谱特征的贡献,通过加权方式自动捕获特殊物候事件或反映每类作物全生育期生理特征的变量,并采用多层决策模型进行目标分类并计算分类可靠性。该模型以黑龙江省2005～2018年的3880个作物样本为数据集,连续10次分层随机抽取20%样本用做模型构建,剩余80%用作模型验证。结果表明:该模型能有效识别和区分四类作物,10次验证结果平均总体精度为0.97,Kappa系数为0.96。（3）模型应用与验证。为了进一步验证TSAW模型在多年际、多地区及多尺度下的适用性和可靠性,研究分别完成了2019年的黑龙江省MODIS尺度下和沈阳市Landsat尺度下的典型农作物识别与空间制图,并对分类结果的面积及空间分布进行验证,结果表明:首先,TSAW模型在跨年际应用精度和可靠性较高。使用2019年2560个均一样点,验证黑龙江省MODIS尺度下的四类农作物分类总体精度和Kappa系数均在0.95以上。在对比验证中,以10-m分辨率专题分类产品为基础随机选取4000个均一样进行对比验证,总体精度和Kappa系数均在0.93以上。其次,TSAW模型在Landsat尺度上适用性效果较好。本研究在没有地面实测样本的情况下,以MODIS的时间序列特征为先验知识,使用TSAW模型提取和沈阳市玉米和水稻（30m）,基于县域统计数据验证沈阳市玉米-水稻识别相对精度分别在95%和80%以上。本研究构建的东北典型农作物识别模型通过捕获黑龙江优势农业区域内主要作物的有效物候特征,为潜在提高大范围多尺度农作物识别精度提供了一种新的思路。该论文有图44幅,表17个,参考文献90篇。
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