利用多时相遥感数据提取水稻种植面积是一种快速、高效的方法,但在高空间分辨率的遥感数据源中很难在一个作物物候期内获取多时相影像,高分一号卫星(GF-1/WFY)在16 m分辨率上实现了较高的时间分辨率,但由于存在混合像元,阈值分割尺度的设定会影响水稻面积提取精度.针对此类问题,混合像元分解模型可以有效排除异质地物的干扰.本文以GF-1/WFV遥感影像为数据源,选取银川平原水稻集中分布区破碎化程度不同且仅含有田间作业路和水稻的3个水稻样地作为实验区.首先,利用水稻分蘖期水体特征与孕穗期植被特征较为突出的特点,通过阈值法分类初步获取水稻的空间分布范围;然后在地表反射率遥感影像上选取田间作业路和水稻端元波谱曲线.结合线性混合像元分解模型,根据水稻丰度比例提取最终的种植面积.最后利用高空间分辨率的高分二号遥感影像对提取结果进行精度验证.结果表明,耦合两种方法提取水稻面积的面积精度为96.33％,比阈值法提取水稻面积的精度提高了14.63％,有效地排除了田间作业路对水稻面积提取精度的影响,为农作物种植面积信息的精确提取提供参考.
水稻种植面积 田间作业路 混合像元分解 高分一号卫星