[1]刘玉梅%杨文波%马运涛.基于HCS方法融合高时空遥感数据的玉米种植面积提取[J].沈阳建筑大学学报(自科版),2017,(2):314-322.[doi:10.11717/j.issn:2095-1922.2017.02.15]
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基于HCS方法融合高时空遥感数据的玉米种植面积提取()
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沈阳建筑大学学报(自科版)[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2017年第2期
页码:
314-322
栏目:
土木工程
出版日期:
2018-09-13

文章信息/Info

作者:
刘玉梅%杨文波%马运涛
关键词:
时空数据融合 地物分类 种植面积 HCS方法
DOI:
10.11717/j.issn:2095-1922.2017.02.15
摘要:
目的 提出一种利用高空间分辨率Landsat8 OLI全色影像和高时间分辨率MODIS影像进行融合的方法,构建出高时空分辨率遥感数据,提供一种监测农作物种植面积新思路，为农业生产信息化奠定科学的理论依据.方法 以沈阳市法库县为例，基于色彩超球面锐化（HCS）方法，利用多光谱Landsat8 OLI全色影像数据与MODIS-NDVI时间序列数据相结合的手段，对其进行预处理后，根据该地区的物候数据和具有可信度的样本数据进行面积估算，并统计出玉米种植面积的制图精度和用户精度;对Landsat8 OLI全色影像数据和MODIS-NDVI时间序列数据进行融合处理，再利用马氏距离分类法对高时空分辨率遥感数据进行玉米种植面积提取.结果 融合后的高时空遥感数据对玉米种植面积的识别效果较好，制图精度和用户精度分别达到89.62%、99.71%.结论 HCS方法适用于高时间数据和高空间数据的融合，融合后的影像保持了原有的光谱特征及空间细节纹理.
更新日期/Last Update: 2018-09-13