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基于ESTARFM NDVI的察汗淖尔流域灌溉耕地提取方法研究
被引量：
8
1
作者
陈晓璐
王彦芳
+2 位作者
张红梅
刘峰贵
沈彦俊
《中国生态农业学报（中英文）》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期1105-1116,共12页
运用遥感精准识别技术提取灌溉耕地可以为区域内农业耗水管理提供关键数据支持,但受限于遥感数据的时空分辨率,对于光谱特性相似容易混淆的灌溉耕地作物识别有一定难度。为此,本研究通过增强型自适应反射率时空融合模型(Enhanced Spatia...
运用遥感精准识别技术提取灌溉耕地可以为区域内农业耗水管理提供关键数据支持,但受限于遥感数据的时空分辨率,对于光谱特性相似容易混淆的灌溉耕地作物识别有一定难度。为此,本研究通过增强型自适应反射率时空融合模型(Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model,ESTARFM)对MODIS和Landsat数据进行融合,得到察汗淖尔流域时间分辨率为8 d、空间分辨率为30 m的NDVI数据,并与同期真实Landsat NDVI进行对比验证,相关系数为0.94。利用HANTS滤波建立ESTARFN NDVI时间序列数据,选取灌溉耕地样本通过支持向量机进行灌溉耕地空间分布的提取,以弥补数据源、特征提取等限制因素对复杂灌溉耕地提取的空缺。结果表明:流域内灌溉耕地总面积为1958.24 km^(2),商都、兴和、尚义、康保和化德5县耕地总面积占流域耕地总面积的94%,灌溉耕地分别为616.67 km^(2)、337.36 km^(2)、409.85 km^(2)、290.93 km^(2)和239.38 km^(2),主要种植葵花、甜菜、马铃薯等生长季从4月初到9月底的长生育期作物和生长季从5月初到8月初的蔬菜;张北、察哈尔右翼前旗、后旗和镶黄旗耕地占流域耕地总面积为6%,4县灌溉耕地面积共64.05 km^(2)。最后,通过真实样本进行验证,总分类精度为93.18%,Kappa系数为0.91。结果表明,用该数据融合模型获得的NDVI时间序列能反映作物真实变化情况,并且使用支持向量机提取察汗淖尔流域灌溉耕地效果较好。
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关键词
灌溉耕地
NDVI
ESTARFM
数据融合
支持向量机
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职称材料
题名
基于ESTARFM NDVI的察汗淖尔流域灌溉耕地提取方法研究
被引量：
8
1
作者
陈晓璐
王彦芳
张红梅
刘峰贵
沈彦俊
机构
青海师范
大学
地理
科学
学院
中国
科学
院遗传与发育生物学
研究
所农业
资源
研究
中心
河北地质大学土地科学与空间规划学院/自然资源与环境遥感研究中心
河北
省农村供水总站
出处
《中国生态农业学报（中英文）》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期1105-1116,共12页
基金
河北省科技厅重点研发计划项目(18397002D)
中国科学院农业水资源重点实验室开放基金(KFKT201901)
内蒙古自治区科技成果转化专项(2020CG0054)资助。
文摘
运用遥感精准识别技术提取灌溉耕地可以为区域内农业耗水管理提供关键数据支持,但受限于遥感数据的时空分辨率,对于光谱特性相似容易混淆的灌溉耕地作物识别有一定难度。为此,本研究通过增强型自适应反射率时空融合模型(Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model,ESTARFM)对MODIS和Landsat数据进行融合,得到察汗淖尔流域时间分辨率为8 d、空间分辨率为30 m的NDVI数据,并与同期真实Landsat NDVI进行对比验证,相关系数为0.94。利用HANTS滤波建立ESTARFN NDVI时间序列数据,选取灌溉耕地样本通过支持向量机进行灌溉耕地空间分布的提取,以弥补数据源、特征提取等限制因素对复杂灌溉耕地提取的空缺。结果表明:流域内灌溉耕地总面积为1958.24 km^(2),商都、兴和、尚义、康保和化德5县耕地总面积占流域耕地总面积的94%,灌溉耕地分别为616.67 km^(2)、337.36 km^(2)、409.85 km^(2)、290.93 km^(2)和239.38 km^(2),主要种植葵花、甜菜、马铃薯等生长季从4月初到9月底的长生育期作物和生长季从5月初到8月初的蔬菜;张北、察哈尔右翼前旗、后旗和镶黄旗耕地占流域耕地总面积为6%,4县灌溉耕地面积共64.05 km^(2)。最后,通过真实样本进行验证,总分类精度为93.18%,Kappa系数为0.91。结果表明,用该数据融合模型获得的NDVI时间序列能反映作物真实变化情况,并且使用支持向量机提取察汗淖尔流域灌溉耕地效果较好。
关键词
灌溉耕地
NDVI
ESTARFM
数据融合
支持向量机
Keywords
Irrigated land
Normalized difference vegetation index(NDVI)
Enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion mode(ESTARFM)
Data fusion
Support vector machine(SVM)
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ESTARFM NDVI的察汗淖尔流域灌溉耕地提取方法研究
陈晓璐
王彦芳
张红梅
刘峰贵
沈彦俊
《中国生态农业学报（中英文）》
CAS
CSCD
北大核心
2021
8
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