基于MODIS时序植被指数和线性光谱混合模型的水稻面积提取-论文.pdf

《基于MODIS时序植被指数和线性光谱混合模型的水稻面积提取-论文.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第37卷第1期大气科学学报VO1．37No．12014年2月TransactionsofAtmosphericSciencesFI．2014李根，景元书，王琳，等．2014．基于MODIS时序植被指数和线性光谱混合模型的水稻面积提取[J]．大气科学学报，37(1)：119—126．LiGen，JingYuan-shu，WangLin，eta1．2014．ExtractionofpaddyplantingareasbasedO11MODISvegetationindextimeseriesandl

2、inearspectralmix—turemodel[J]．TransAtmosSci，37(1)：119—126．(inChinese)基于MODIS时序植被指数和线性光谱混合模型的水稻面积提取李根，景元书，王琳，杨沈斌(南京信息工程大学1．江苏省农业气象重点实验室；2．应用气象学院，江苏南京210044)摘要：水稻是中国的主要粮食作物，及时获取水稻种植面积和空间分布信息对指导水稻生产、调整区域供需平衡等具有重要的意义。以江苏省为例，利用2009-2011年连续三年的MODIS8d合成地表反射

3、率数据(MODIS09A1)，计算了归一化差值植被指数(normalizeddifferencevegetationindex，NDVI)、增强型植被指数(enhancedvegetationindex，EVI)和陆表水指数(1andsurfacewaterindex，LSWI)。结合水稻在不同生长发育期EVI的时间序列变化特征，确定了水稻面积提取的关键生育期。根据水稻移栽期稻田土壤含水量高的特征，利用NDVI、EVI和LSWI三种指数构建判别条件，确定可能种植水稻的区域。利用线性光谱混合像元分

4、解模型对包含水稻的混合像元进行分解，得到江苏省三年水稻种植空间分布。最后，选取研究区内的水稻典型样区，利用与MODIS同时期的较高分辨率的环境小卫星HJ一1CCD(30m)数据提取水稻种植面积和空间分布，以此作为参考数据进行精度验证，同时利用统计部门的江苏省水稻种植面积统计数据对江苏省水稻面积进行验证，两种方法验证后表明误差均在10％以内。研究表明，采用MODIS09A1数据结合线性光谱混合模型可以更高精度地提取大范围的水稻种植面积。关键词：水稻；MODIS；时间序列植被指数；混合像元分解；面积

5、提取中图分类号：P49文献标志码：A文章编号：1674—7097(2014)01—0119—08ExtractionofpaddyplantingareasbasedonMODISvegetationindextimeseriesandlinearspectralmixturemodelLIGen，JINGYuan—shu，WANGLin，YANGShen—bin，(1．JiangsuKeyLaboratoryofAgriculturalMeteorology；2．SchoolofApplied

6、Meteorology，NUIST，Nanjing210044，China)Abstract：PaddyriceiSoneofthemaincropsinChina．Timelyinformationacquisitionofriceplantingareaandspatialdistributionatalargescaleisofgreatsignificanceinguidingriceproductionandregu—latingregionalbalanceofsupplyandde

7、mand．InordertoobtainpaddyfieldareaofJiangsuProvince，threetypesofvegetationindexes(includingNDVI(normalizeddifferencevegetationindex)，EVI(en—hancedvegetationindex)，andLSWI(1andsurfacewaterindex))arecalculatedbyusingtheMO—DIS09A1datafrom2009to2011．Base

8、donthetemporalvariationcharacteristicsofEVIindifferentgrowthstagesofrice，thekeygrowthperiodofriceareaextractionextractsisdetermined．Accordingtothecharacteristicsofricetransplantingperiodwithhighsoilmoisture，NDVI，EVIandLSWIareusedtoidentifypotentialpl