基于MODIS时序数据分析的作物识别方法

被引：28

作者：

张明伟 ^{[1
]}

周清波 ^{[2
]}

陈仲新 ^{[2
]}

周勇 ^{[3
]}

刘佳 ^{[2
]}

宫攀 ^{[2
]}

机构：

[1] 国家卫星气象中心

[2] 农业部资源遥感与数字农业重点开放实验室

[3] 华中师范大学资源环境学院

来源：

中国农业资源与区划 | 2008年 / 01期

基金：

国家高技术研究发展计划(863计划);

关键词：

MODIS; NDVI; 傅里叶变换; 作物识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

S126 [电子技术、计算机技术在农业上的应用];

学科分类号：

082804 ;

摘要：

通过对植被指数序列数据分析可以准确提取农作物的物候特征信息,从而对不同作物进行识别。该文利用MODIS2004年以旬为单位合成的NDVI数据,采用Coif4小波变换的方法重构作物生长曲线,运用快速傅里叶变换对NDVI时序曲线进行分析,选取曲线均值(0级谐波振幅)、1～3级谐波的初始相位及振幅比例作为作物识别的参数,实现华北地区5种主要作物的识别。经过验证,最终的使用者精度都达到85%以上。

引用

页码：31 / 35

页数：5

共 7 条

[1] 基于MODIS EVI时间序列的冬小麦长势监测 [J].

张明伟 ;

周清波 ;

陈仲新 ;

周勇 ;

刘佳 ;

蔡崇法 .

中国农业资源与区划, 2007, (02) :29-33

[2] NOAA/AVHRR资料在陕西省土地覆盖分类中的应用 [J].

张树誉 ;

颜胜安 .

中国农业资源与区划, 2002, (03) :29-31

[3]

A crop phenology detection method using time-series MODIS data[J] . Toshihiro Sakamoto,Masayuki Yokozawa,Hitoshi Toritani,Michio Shibayama,Naoki Ishitsuka,Hiroyuki Ohno.Remote Sensing of Environment . 2005 (3)

[4] European plant phenology and climate as seen in a 20-year AVHRR land-surface parameter dataset [J].

Stöckli, R ;

Vidale, PL .

INTERNATIONAL JOURNAL OF REMOTE SENSING, 2004, 25 (17) :3303-3330

[5]

Evaluation of MODIS LAI, fAPAR and the relation between fAPAR and NDVI in a semi-arid environment using in situ measurements[J] . Rasmus Fensholt,Inge Sandholt,Michael Schultz Rasmussen.Remote Sensing of Environment . 2004 (3)

[6]

A regional phenology model for detecting onset of greenness in temperate mixed forests, Korea: an application of MODIS leaf area index[J] . Sinkyu Kang,Steven W Running,Jong-Hwan Lim,Maosheng Zhao,Chan-Ryul Park,Rachel Loehman.Remote Sensing of Environment . 2003 (2)

[7]

Global land cover mapping from MODIS: algorithms and early results[J] . M.A Friedl,D.K McIver,J.C.F Hodges,X.Y Zhang,D Muchoney,A.H Strahler,C.E Woodcock,S Gopal,A Schneider,A Cooper,A Baccini,F Gao,C Schaaf.Remote Sensing of Environment . 2002 (1)

← 1 →