基于图像分割和NDVI时间序列曲线分类模型的冬小麦种植区域识别与提取

• 作 者: 王碧晴 韩文泉 许驰
• 机 构: 南京市测绘勘察研究院股份有限公司,东南大学交通学院,河海大学地球科学与工程学院
• 出 处: 国土资源遥感
• 发表日期: 2020年02期
• 关键词: NDVI时间序列曲线 图像分割 遥感分类模型 冬小麦提取 NDVI time series curveimage segmentationremote sens
• 基金项目: 南京市测绘勘察研究院股份有限公司科研项目“遥感影像在农作物与生态环境监测及变化检测中应用研究”(编号:2018RD04)资助

为自动获取大面积冬小麦种植区域,通常利用中等空间分辨率遥感影像中的物候信息,基于时间序列曲线进行识别与提取。但在实际工程项目中,只使用物候信息提取精度偏低。因此提出了一种基于时间序列曲线数据分类模型与图像分割相结合的冬小麦识别方法。首先,构建多源数据的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列曲线,采用时间序列谐波分析方法(harmonic analysis of time series,HANTS)对NDVI时间序列数据进行平滑