【摘 要】
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基于遥感的土地覆盖信息提取对农林业生产、环境监测具有直接的应用意义。该文选取河南省作为研究区域,利用2005年23个时相的MODISEVI数据,结合农作物物候历、其他分类参考数
【机 构】
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北京师范大学地理学与遥感科学学院,遥感科学国家重点实验室,环境遥感与数字城市北京市重点实验室,中国人民大学环境学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(40971221);公益性行业(气象)科研专项经费项目(200906022);欧盟FP7-ENV-2007-1GrantNO(212921);863计划“农村抽样调查空间化样本抽选和管理系统”(2006AA120103)
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基于遥感的土地覆盖信息提取对农林业生产、环境监测具有直接的应用意义。该文选取河南省作为研究区域,利用2005年23个时相的MODISEVI数据,结合农作物物候历、其他分类参考数据及河南省种植结构的相关文献,在对时序数据进行去云、平滑处理后,采用SVM(支持向量机)分类器,对河南省的土地覆盖进行分类。分类结果上,一方面参照2005年河南省农作物种植面积的统计数据得到面积精度,对大面积种植的农作物:小麦为81.47%、玉米94.87%、水稻82.43%;经济作物:油菜39.81%、大豆93.65%、棉花95.21%、花生74.27%;另一方面,参照2000年1:10万全国土地覆盖的分类数据,将2000年的对应数据和分类结果分别归并为:耕地、林地、草地、水体、建筑进行精度比较,结果表明总体识别精度为78.07%,Kappa系数为0.6556。从分类精度验证来看,表明MODIS植被指数时序数据及该文研究方法在农作物信息提取中的有效性。
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