基于多种植被指数进行春小麦提取

作者：邹健; 刘沼辉; 刘晓

来源：北京测绘, 2019, 33(10): 1210-1213.

DOI：10.19580/j.cnki.1007-3000.2019.10.020

• 农作物提取
• 多植被指数
• 时间序列影像
• 决策树分类
• 混淆矩阵
• 湟中县

文章以湟中县为研究区域,采用高分一号影像数据。在全生育期波谱特征曲线分析基础上,提取作物的NDVI曲线特征,并结合春小麦全生育周期内RVI(比值植被指数)与NDGI(归一化差异绿度植被指数)特征变化设计了春小麦提取模型。最后通过精度自检得出基于NDVI时序影像其总体精度达到93.81%,kappa系数为0.875,基于3种植被指数时序影像提取总体精度达到95.45%,kappa系数达到0.922。从分类精度可以看出,利用中高分辨率遥感卫星影像,在作物NDVI时间序列变化规律分析的基础上,通过其他植被指数和辅助数据可以精确的进行大面积农作物的分类与提取。

• 单位
  山东科技大学