【摘 要】
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【目的】针对云南省大理市耕地地块不规整、破碎且农作物空间种植结构复杂的特点，结合多源数据在时间和空间分辨率的优势，达到准确地提取农作物信息的目的。【方法】协同BJ-2数据和Sentinal-2数据进行农作物精细信息提取。首先，利用空间分辨率较高的BJ-2数据进行面向对象的图像分割，获得农作物地块信息；其次，在农作物物候规律分析的基础上，通过标准差分析获得关键时相，利用相应时间分辨率较高的Senti
【机 构】
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【目的】针对云南省大理市耕地地块不规整、破碎且农作物空间种植结构复杂的特点，结合多源数据在时间和空间分辨率的优势，达到准确地提取农作物信息的目的。【方法】协同BJ-2数据和Sentinal-2数据进行农作物精细信息提取。首先，利用空间分辨率较高的BJ-2数据进行面向对象的图像分割，获得农作物地块信息；其次，在农作物物候规律分析的基础上，通过标准差分析获得关键时相，利用相应时间分辨率较高的Sentinal-2数据获取农作物地类信息，实现基于地块的小春农作物的快速精细提取。【结果】采用实地调查地块真值与提取地类生成混淆矩阵进行精度验证，总体精度和Kappa系数分别为87.4%和0.83。其中，连片种植的农作物如蚕豆和马铃薯提取精度较高，地块细碎且内部种植结构复杂的作物提取精度略低。【结论】多源遥感数据协同的农作物提取方法，通过高分辨率影像上获得的对象分析单元能很好地对单一地块中的农作物空间特征进行统计分析，很大程度上弥补了中分辨率影像由于分辨率偏低所导致的混合像元处错分的不足；不仅能从耕地地块级别获得农作物种植结构，更直观地反映农作物种植，能有效提升农作物提取的精细化程度，有利于精细化的农作物种植结构管理。
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