【摘 要】
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基于时序植被指数和生长季参数等用于农作物识别的科学原理,利用免费可得的Landsat8时序影像数据,选择青海省内一典型农业县的现代农业示范区及其周边的农田作为试验区,通过
【机 构】
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青海师范大学,中美合作(青海师范大学&普渡大学)自然资源与环境建模实验室,青海 西宁 810008青海省生态环境遥感监测中心,青海 西宁,810000;
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基于时序植被指数和生长季参数等用于农作物识别的科学原理,利用免费可得的Landsat8时序影像数据,选择青海省内一典型农业县的现代农业示范区及其周边的农田作为试验区,通过采集主要农作物的典型地块和纯净像元,提取了像素水平上各类作物的时序植被指数,并在基础上通过曲线拟合获得了各类作物的典型生长曲线和生长季参数.通过将这些参数输入到决策树分类软件,获得了试验地块上农作物识别的决策规则,并以此为依据对研究区内所有耕地的作物类型进行了识别和分类.田间调查结果表明,本流程生成的农作物分类图具有较高的精度,其中种植规模较大且集中连片程度较高的农作物,如春小麦、马铃薯和油菜等具有较高的识别精度,分别达到76.92％、64.29％和72.73％;种植规模较小且比较分散的农作物,如蚕豆和青稞的识别精度不高(均低于50％),这可能与两类作物较为分散或多采用间作的种植方式有关.
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