[1]王尔美,李卫国,顾晓鹤,等.基于光谱特征分异的玉米种植面积提取[J].江苏农业学报,2017,(04):822-827.[doi:doi:10.3969/j.issn.1000-4440.2017.04.015]
　WANG Er-mei,LI Wei-guo,GU Xiao-he,et al.Planting area extraction of maize based on spectral features differentiation[J].,2017,(04):822-827.[doi:doi:10.3969/j.issn.1000-4440.2017.04.015]
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基于光谱特征分异的玉米种植面积提取()
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江苏农业学报[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2017年04期
页码:
822-827
栏目:
耕作栽培·资源环境
出版日期:
2017-08-30

文章信息/Info

Title:
Planting area extraction of maize based on spectral features differentiation
作者:
王尔美1; 2; 李卫国2; 顾晓鹤3; 张云华1; 陈华2
（1.安徽农业大学资源与环境学院,安徽合肥230036；2.江苏省农业科学院农业信息研究所,江苏南京210014；3.国家农业信息化工程技术研究中心,北京100097）
Author(s):
WANG Er-mei1; 2; LI Wei-guo2; GU Xiao-he3; ZHANG Yun-hua1; CHEN Hua2
(1.Anhui Agricultural University, Hefei 230036, China;2.Institute of Agricultural Economy and Information, Jiangsu Academy of Agricultural Sciences, Nanjing 210014, China;3.National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, Beijing 100097, China)
关键词:
玉米; 光谱特征; 植被指数; 种植面积提取
Keywords:
maize; spectral characteristic; vegetation index; planting area extraction
分类号:
TP79
DOI:
doi:10.3969/j.issn.1000-4440.2017.04.015
文献标志码:
A
摘要:
玉米种植面积的准确获取是进行玉米长势监测和产量估测的前提与基础。在对Landsat-8/OLI影像进行辐射定标、大气校正、几何精校正和裁剪等预处理的基础上，基于典型地物光谱空间差异与物候特征的异同，选取具有代表性的4种植被指数［归一化差值植被指数（NDVI）、差值植被指数（DVI）、比值植被指数（RVI）、绿度植被指数（GVI）］和近红外波段反射率，通过构建植被光谱特征指标阈值对不同地物进行识别和分类，最后获取玉米种植面积。结果表明，利用近红外波段反射率可以将农作物与其他地物区分开来，即当其反射率值大于037时，地物为农作物。对不同种类农作物识别时，选择NDVI>086、DVI>053、RVI>1300、GVI>3 713.60作为分类阈值，可以将玉米与水稻和大豆区分，准确提取到玉米的种植面积。利用样本数据和当地农业部门提供的数据进行面积提取精度验证，总体精度为9275%，说明基于多光谱特征指标建立分类阈值的方法可以准确提取玉米种植面积，该方法可以为江淮玉米种植区县域玉米种植面积的提取提供参考。
Abstract:
The accurate extraction of maize acreage is the premise and basis for growth monitoring and yield estimating. By preprocessing involving radiation calibration, atmospheric correction, geometric correction and cropping of Landsat-8/OLI images and based on the spatial differences in the spectrum of typical objects and phenological characteristics, four representative vegetation indices [normalized difference vegetation index(NDVI), difference vegetation index(DVI), ratio vegetation index(RVI), green vegetation index(GVI)] and near infrared spectral ratio were involved to construct the threshold of vegetation spectral features so as to identify and classify the different objects, ultimately achieving the extraction of maize planting area. The near infrared spectral ratio value more than 037 was capable of distinguishing the crops from other objects. Classification threshold as NDVI>086, DVI>053, RVI>1300 and GVI>3 713.60 could distinguish maize from rice and soybean crops, thereby extracting the maize acreage effectively. The overall accuracy reached 9275% when verified with sampling data and the data provided by local agricultural departments, indicating that the classification threshold based on multi-spectral characteristics is applicable in extracting maize acreage accurately.

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2017-02-19 基金项目：国家自然科学基金项目(41571323)；江苏省重点研究计划项目（BE2016730） 作者简介：王尔美(1993-),女，安徽安庆人,硕士研究生，主要从事生态遥感研究。 (E-mail)190021911@ qq.com 通讯作者：李卫国,(E-mail)jaaslwg@126.com
更新日期/Last Update: 2017-09-01