【摘 要】
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及时、准确地获取冬小麦种植面积及时空变化信息对提升作物估产精度和保障粮食安全具有重要意义。冬小麦物候期受地理条件和人为因素影响差异很大,利用遥感进行大尺度种植面
【机 构】
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长江大学地球科学学院; 中国科学院空天信息创新研究院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(31671585,41871253)
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及时、准确地获取冬小麦种植面积及时空变化信息对提升作物估产精度和保障粮食安全具有重要意义。冬小麦物候期受地理条件和人为因素影响差异很大,利用遥感进行大尺度种植面积提取时其精度容易受物候差异的影响。根据MODIS EVI数据和Landsat影像,在定量评价冬小麦EVI相似性并结合高程信息对研究区进行分区的基础上,通过对比冬小麦参考时序曲线与待分类像元时序曲线之间相似性提取冬小麦种植面积,并对湖北省2009～2017年冬小麦种植面积时空变化过程进行分析。结果表明:(1)冬小麦面积提取平均精度达95.3%,R~2大于0.90,明显优于未分区提取结果;(2)冬小麦主要集中分布于中部和北部地区,其中,襄阳县、枣阳市的种植面积尤为集中;(3)冬小麦空间分布大致呈现向西北、东南部地区扩张的时空变化格局;(4)在2009～2017年期间,冬小麦种植面积先增后减,总体呈上升趋势,2017年比2009年增加了4%。基于EVI相似性的作物分区提取方法可提高种植面积精度,为大区域内冬小麦面积时空变化遥感监测提供有效方法。
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