【摘 要】
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作物分类是农情定量遥感监测的基础,能获得准确的作物空间分布数据、监测作物种植结构.Landsat8陆地成像仪(Operational land imager, OLI)影像和高分一号(GF-1_WFV)影像具有较高的空间分辨率,利用其时序遥感数据进行作物信息提取具有明显优势.以黑龙江省虎林市为研究区,选取2014年5～10月覆盖完整生长期的10幅遥感影像,通过决策树模型提取土地利用覆被信息,利用耕
【机 构】
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中国科学院东北地理与农业生态研究所,长春130102;东北农业大学资源与环境学院,哈尔滨150030
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作物分类是农情定量遥感监测的基础,能获得准确的作物空间分布数据、监测作物种植结构.Landsat8陆地成像仪(Operational land imager, OLI)影像和高分一号(GF-1_WFV)影像具有较高的空间分辨率,利用其时序遥感数据进行作物信息提取具有明显优势.以黑龙江省虎林市为研究区,选取2014年5～10月覆盖完整生长期的10幅遥感影像,通过决策树模型提取土地利用覆被信息,利用耕地范围作为规则,基于最大似然法通过对比不同时相遥感影像结合,进行农作物遥感分类；运用农业保险公司投保地块数据进行精度验证.结果 表明：采用Landsat8—OLI(6月1日)、GF-1_WFV(7月4日)、Landsat8_OLI(9月21日)3个时期影像对作物进行分类为最优分类结果总体精度高达97.13％,Kappa系数为0.89.利用多时相遥感影像进行作物分类能够宏观了解作物分布信息,有效提取作物种植面积,为农业发展提供有效价值.
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