关中地区李树遥感辨识的最佳时相与方法

作者：邢东兴; 王雪; 杨军军

来源：中国农业信息, 2023, 35(03): 31-45.

• 关中地区
• 李树
• GF1-WFV
• 遥感辨识
• 最佳时相

【目的 】探寻李树遥感辨识的最佳时相与方法，为关中地区以及其他果区的李树遥感监测提供理论与方法支撑。【方法 】文章以关中地区为研究区域，基于16种地物样地的感兴趣区数据，采用反射光谱及其差分序列对比与分析、光谱距离法、图像增强处理与分析法、图像差值与比值法、光谱指数法、光谱指数变化分析法和辨识方法优化组合7类方法，探究李树遥感识别并对辨识精度进行了验证。【结果 】（1）李树遥感辨识的最佳时相为盛花期；（2） R660/R555阈值法对盛花期的李树具有较强的辨识效能；（3）两指数（NDVI3-19与R485+R555）阈值联用法可以较高精度将盛花期的李树与同时期的梨树、冬小麦、冬油菜、撂荒地予以区分，但是该方法难以将李树与其他10种果树精确区分；（4）三指数（R660/R555、NDVI3-19与R485+R555）阈值联用法可将盛花期的李树与同时期除撂荒地以外的其他地物予以精确区分，但是该方法对李树与撂荒地的区分精度依然不够理想；（5） NDVI10-19阈值法可将10月中旬的李树与撂荒地精确区分；（6）四指数（R660/R555、NDVI10-19、R485+R555与NDVI3-19）阈值联用法可高精度识别当年的李树，李树类的分类精度可达95.49%，非李地物类的分类精度可达96.02%，总体分类精度可达95.92%。【结论 】开展李树遥感监测时，融合李树盛花期与10月中旬两期影像，采用四指数阈值联用方法可获得较高的监测精度。

• 单位
  咸阳师范学院