基于GF-1和MODIS數(shù)據(jù)融合的鄱陽湖區(qū)域水稻空間分布提取.pdf

1、糧食是人類得以繁衍生息的最基礎生活資料，中國作為擁有14億人口的超級農(nóng)業(yè)大國，對糧食尤其是水稻的需求壓力也在日益增加?？焖?、及時、準確的獲取水稻的空間分布信息，對社會經(jīng)濟、糧食安全、生態(tài)功能以及政策制定等都有重要影響。使用遙感技術可以對水稻的種植面積進行大尺度的估算，但是現(xiàn)有的遙感數(shù)據(jù)不能同時滿足高時間分辨率和高空間分辨率的需求，這對監(jiān)測具有極大的限制，時空數(shù)據(jù)融合方法可以生成高時空分辨率的數(shù)據(jù)，為我國南方地貌破碎區(qū)域的水稻種植的空間分

2、布信息提取提供了新的思路和方法。
　　本文以江西省鄱陽湖區(qū)為研究對象，根據(jù)2014年的MOD09Q1和GF-1/WFV數(shù)據(jù)結合STARFM模型構建高時空分辨率遙感數(shù)據(jù)集，并利用此數(shù)據(jù)基于決策樹分類方法實現(xiàn)了南方較大尺度的水稻空間分布信息的遙感提取，主要研究結果如下:
　　(1)基于STARFM模型所融合構建的高時空反射率數(shù)據(jù)與真實影像的相關性系數(shù)總體可以達到0.6以上，二者在空間分布上具有總體一致性，融合影像可以體現(xiàn)GF-1

3、/WFV影像的空間細節(jié)特征和MODIS影像的時間變化特征。
　　(2)基于S-G濾波函數(shù)可以對受到云、霾影響的NDVI時間序列影像而產(chǎn)生的一些噪聲進行有效的平滑去噪處理，使得處理過后的影像能夠更好的反映地物的季節(jié)性變化規(guī)律。
　　(3)利用融合的高時空分辨率時序NDVI影像基于決策樹分類方法所獲得的研究區(qū)的水稻分類精度達到了83％以上，分類精度高，同時，結合物候信息數(shù)據(jù)，可以提高水稻的分類精度，融合數(shù)據(jù)可以在一定程度上解決水