基于长时间序列MODIS影像的黑龙江省主要农作物种植结构变化研究

作者：李晖; 陈雨琪; 张紫滟; 武洪峰; 刘占宇^*

来源：杭州师范大学学报(自然科学版), 2021, 20(06): 658-665.

DOI：10.19926/j.cnki.issn.1674-232X.2021.06.016

• MODIS
• NDVI
• 长时间序列
• 种植结构

人口增长及城市化的迅速发展,使得我国的农作物格局发生了重大变化.及时、准确地把握区域主要农作物种植信息,对于制定农业政策、指导农业生产和保障国家粮食安全都具有重要意义.NDVI(normalized difference vegetation index)作为植被提取和地物识别使用最为广泛和有效的植被指数,在农作物信息提取方面具有明显优势.文章以黑龙江省为研究区,选取2001、2010和2017年MODIS(moderate-resolution imaging spectroradiometer)三级产品MOD09Q1,构建250 m分辨率、包含全年46个时相的MODIS-NDVI时间序列数据集,以玉米、水稻、大豆和大小麦4种主要农作物为研究对象,利用时间序列谐波分析法(harmonic analysis of time series, HANTS)对数据集进行平滑处理,通过分析4种作物的时序光谱特征提取生长周期关键阈值,构建不同农作物遥感提取模型,得到2001、2010和2017年黑龙江省主要农作物种植结构空间分布图.结果显示:经过平滑处理重构后的MODIS-NDVI时间序列集能较好表现农作物的物候特征;构建的基于MODIS影像的农作物分布提取模型能较好地对农作物进行提取,与黑龙江省历年农业统计年鉴数据对比,平均精度达到87.4%.研究表明所采用的方法适用于大区域、大尺度农作物提取,能为农业遥感监测和农作物种植结构调整等提供有效可行的参考和借鉴.

• 单位
  黑龙江省农垦科学院; 杭州师范大学