黑龙江省稻田面积扩张引起农区地类发生巨大变化,利用遥感手段快速动态监测稻田面积扩张的变化,可为水稻产量估算、水土资源开发利用和评价提供科学决策依据.该研究以中分辨率成像光谱仪(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)地表反射率和植被指数数据为主要数据源,融合归一化光谱特征、分层分类、最大似然法、阈值和指数时间序列等方法建立决策树模型,对2003-2018年黑龙江省的稻田、旱地、草甸、滩地、森林、水体、城镇等进行遥感解译,并采用混淆矩阵法验证结果精度.结果表明2003-2018年稻田识别Kappa系数达到0.899～0.961,总精度达到了85.5％～92.3％.黑龙江省新增稻田主要由旱地、草甸和滩地转变,水稻种植面积从2003-2018年扩大了3倍,平均每年扩张158100 hm2,稻田播种区域的中心向北延伸约160 km.该研究基于黑龙江省不同植被的物候特征,确定了不同地类的决策树分类判定标准,为黑龙江省稻田面积变化提供有效的方法.
遥感 土地利用 分类 精准识别 稻田扩张 决策树模型