典型文献
基于MODIS-EVI时间序列与物候特征的水稻面积提取
文献摘要：
物候是植被生理生态过程与环境变化相互作用的体现,时间序列遥感数据的使用有助于揭示水稻物候特征.基于水稻物候特征建立一个可靠的水稻面积监测体系,及时、准确地监测水稻种植面积,对于粮食安全十分重要.本研究以中等分辨率成像光谱仪(Moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS)为数据源,选择增强型植被指数(Enhanced vegetation index,EVI),重构2019年和2020年EVI时间序列,提取水稻物候信息,并选择季节积分和生长季振幅两个指标,结合2019年单点EVI时间序列和水稻种植面积的统计数据,确定江苏省13个地级市水稻的季节积分和生长季振幅的阈值,并根据得到的阈值,提取2020年江苏省水稻种植面积.利用2020年水稻种植面积的统计数据和美国陆地卫星-8携带的陆地成像仪(Landsat8 operational land image,Landsat8 OLI)影像,对提取结果进行了精度验证.结果表明,水稻提取的总体精度为92.55％,Kappa系数为0.846 3,水稻的制图精度为92.90％,用户精度为89.09％,与统计数据的一致性为93.90％,提取精度较高,在技术上具有可行性.该方法为大区域提取农作物种植面积提供了参考.
文献关键词：
MODIS-EVI;水稻物候期;种植面积提取;江苏省
中图分类号：
作者姓名：
田苗;单捷;卢必慧;黄晓军
作者机构：
江苏省农业科学院农业信息研究所,南京210014
文献出处：
引用格式：
[1]田苗;单捷;卢必慧;黄晓军-.基于MODIS-EVI时间序列与物候特征的水稻面积提取)[J].农业机械学报,2022(08):196-202
A类：
水稻物候期
B类：
MODIS,EVI,物候特征,水稻面积,生理生态,生态过程,遥感数据,基于水,监测体系,水稻种植,中等分辨率,成像光谱仪,Moderate,resolution,imaging,spectroradiometer,数据源,增强型植被指数,Enhanced,vegetation,取水,物候信息,生长季,单点,地级市,美国陆地卫星,成像仪,Landsat8,operational,land,image,OLI,精度验证,水稻提取,总体精度,Kappa,制图精度,在技术上,大区域,区域提取,农作物种植,种植面积提取
AB值：
0.367047
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
