基于时空融合NDVI及物候特征的江汉平原水稻种植区提取研究

江汉平原是中国重要的商品粮基地,高精度的水稻种植面积的获取对国家的农业发展与规划具有重要意义。但是我国南方区域云雨天气较多,光学遥感影像缺失严重,同时受卫星重访周期的影响,可用数据较少,进而影响水稻种植面积提取的精度。为解决高时空分辨率影像缺失问题,基于ESTARFM (enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model)模型开展Landsat 8 OLI与MODIS数据的融合研究,获取具有高时空分辨率的Landsat NDVI时序数据。利用时序数据分析水稻的物候特征并结合关键物候期参数,采用多种机器学习方法对水稻种植区域进行提取。结果表明:利用该种方法能较好地提取研究区水稻种植的面积,并且在采用SVM方法分类时效果最好,水稻种植区域提取的总体分类精度为93.31%,Kappa系数为0.920 2。该研究为多云雨地区农作物种植信息提取提供了一种有效的方法。     

2000—2015年江汉平原农田生态系统NPP时空变化特征

基于MODIS数据和VPM（Vegetation Photosynthesis Model）模型估算2000—2015年江汉平原农田NPP,利用空间自相关和Sen趋势分析方法,分析16年间江汉平原农田NPP的时空变化特征及其影响因素。结果表明：（1）江汉平原农田年均NPP在2000—2005年呈上升趋势,2005—2009年呈波动性下降趋势,2009—2015年呈上升趋势;农田年NPP总量在2000—2015年整体上趋于平稳。（2）高中低产田面积占比分别为66.03%、27.04%和6.93%。2000—2015年NPP具有很强的空间聚集性且呈逐年增强趋势,并随空间距离增加聚集性减弱;江汉平原NPP主要呈高—高聚集和低—低聚集特征。（3）江汉平原农田NPP显著上升、无显著变化和显著下降区域面积分别占1.30%、69.50%和29.20%。