基于MODIS-NDVI的河北省主要農(nóng)作物空間分布研究.pdf

1、農(nóng)作物是地理環(huán)境重要組成部分的一種特殊的植被類型，與一定的氣候、地貌、土壤條件相適應(yīng)，受多種因素控制，對(duì)地理環(huán)境的依賴性較大，對(duì)其他因素的變化反應(yīng)也很敏感。農(nóng)作物主要類型識(shí)別是估算面積、及時(shí)監(jiān)測(cè)農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)以及提早做出作物產(chǎn)量預(yù)測(cè)的基本首要工作，是農(nóng)情遙感的基礎(chǔ)，可以為糧食生產(chǎn)和農(nóng)業(yè)發(fā)展布局提供相關(guān)信息，對(duì)政策制訂和保持可持續(xù)發(fā)展十分重要。
　　 歸一化植被指數(shù)（NDVI）是利用綠色植物葉片在紅色和近紅外波段的光譜反差組合來(lái)設(shè)計(jì)的

2、用于描述植被數(shù)量和質(zhì)量的參數(shù)，沒(méi)有量綱。NDVI可以監(jiān)測(cè)植被生長(zhǎng)活動(dòng)的季節(jié)與年季變化，是植被生長(zhǎng)狀態(tài)的最佳指示因子，其時(shí)間序列變化曲線可反映季節(jié)和人為活動(dòng)的變化。因此NDVI 被認(rèn)為是監(jiān)測(cè)地區(qū)或全球植被和生態(tài)環(huán)境變化的有效指標(biāo)。
　　 本論文以河北省為研究區(qū)，以2008年10月1日-2009年9月30日12個(gè)月248幅MODIS遙感影像為主要信息源，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)幾何校正、大氣輻射校正、云檢測(cè)等預(yù)處理過(guò)程，計(jì)算并合成了旬NDVI，并對(duì)

3、NDVI時(shí)間序列進(jìn)行了去噪處理，結(jié)合目視解譯的2005年Landsat TM影像的土地利用類型數(shù)據(jù)，參考河北省統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，運(yùn)用RS、GIS技術(shù)，以農(nóng)作物的季相節(jié)律和生物學(xué)特性機(jī)理為基礎(chǔ)，采用逐級(jí)分區(qū)分層的方法，進(jìn)行了主要農(nóng)作物種類識(shí)別的研究。
　　 利用土地利用數(shù)據(jù)確定耕地范圍后，通過(guò)監(jiān)測(cè)NDVI時(shí)序曲線的波峰頻數(shù)區(qū)分一年一季和一年兩季種植模式作物區(qū)。在此基礎(chǔ)上根據(jù)區(qū)域內(nèi)所要識(shí)別的農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境差異及產(chǎn)量特點(diǎn)，進(jìn)一步分區(qū)，并結(jié)合農(nóng)

4、作物物候特征，與NDVI曲線變化相對(duì)應(yīng)，利用ISODATA非監(jiān)督分類方法，最終提取出了冬小麥、夏玉米、棉花、春玉米以及莜麥。對(duì)全省來(lái)說(shuō)，棉花和莜麥誤差僅為3.55％和0.18％，分類精度較高，春玉米的誤差是17.80％，冬小麥-夏玉米的誤差相對(duì)較大，但最后的分類精度達(dá)到87％，這對(duì)于大尺度的遙感監(jiān)測(cè)調(diào)查來(lái)說(shuō)是可以接受的，并繪制了以上主要農(nóng)作物空間分布圖。
　　 研究表明，MODIS數(shù)據(jù)較NOAA/AVHRR 數(shù)據(jù)有多波段，高時(shí)間