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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:

第50卷

期数:

2022年第22期

页码:

192-199

栏目:

农业工程与信息技术

出版日期:

2022-11-20

文章信息/Info

Title:

Extraction of crop cultivation structure in Zhangfu River irrigation area based on MODIS data

作者:

高叶鹏; 刘海新; 王冬利; 文韶鑫; 钱以临

河北工程大学矿业与测绘工程学院，河北邯郸 056038

Author(s):

Gao Yepeng; et al

关键词:

MODIS; 种植结构; 广义DEM; 决策树; 漳滏河灌区

Keywords:

-

分类号:

S127

DOI:

-

文献标志码:

A

摘要:

农作物的种植类型和布局是农业生产活动中最重要的基础数据，快速、准确地获取农业生产所需要的信息，对于农作物监测和管理具有重要意义。目前农作物种植结构提取方法多样，不同提取方法各有其优劣，因而选择一种合适的提取方法显得极为重要。以河北省邯郸市漳滏河灌区为研究区，基于2018年MODIS数据，采用决策树和广义DEM这2种分类方法对研究区作物冬小麦、夏玉米、辣椒、大棚蔬菜进行提取，其中决策树利用MODIS多个指数时序数据构建分类模型进行提取，而广义DEM采用MODIS数据作物典型时期的EVI指数影像基于“广义DEM思想”进行提取，最后通过对比二者分类结果在作物空间分布和精度验证2个方面的差异，并对其进行评价。结果表明，从空间分布来看，2种分类方法对大宗作物冬小麦—夏玉米提取具有良好的效果，其提取结果二者基本吻合，对辣椒和大棚蔬菜的提取存在一定差异，但其提取结果都集中在主要的种植区域内；从分类精度看，广义DEM分类精度略高于决策树，前者总体精度为85.33%，后者为83.37%。广义DEM作为一种新的提取方法，其相对决策树而言具有自动化程度较高、所需数据量较小、人工干预较少的优点，且还可以实现对作物的提取。

Abstract:

-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:

收稿日期：2021-11-24
基金项目：国家自然科学基金(编号：42071246)；河北省自然科学基金(编号：E2020402006)。
作者简介：高叶鹏(1996—)，男，山西吕梁人，硕士研究生，主要从事农业遥感研究。E-mail：gaoyepeng@126.com。
通信作者：刘海新，博士，副教授，主要从事生态环境与农业遥感研究。E-mail：4293170@qq.com。

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更新日期/Last Update: 2022-11-20