基于多时相环境星ndvi时间序列的农作物分类研究

时相和归一化植被指数(ndvi)时间序列特征在农作物分类提取方面具有重要的应用价值。以黑龙江红星农场为研究区,利用多时相环境星hj\|1a/bccd数据及其多期平滑重构后的ndvi时间序列曲线特征,在对象尺度上采用决策树算法开展了农作物分类研究,通过与单独利用多时相遥感数据分类结果的对比分析,研究了增加ndvi时序曲线特征对分类精度的影响。结果表明:面向对象分类方法得到的地块较为规则,平滑了地块内部同种作物间的噪声,避免了“椒盐现象”,适合于我国东北地区农作物分类识别;利用ndvi时序曲线特征参与分类,增强了不同作物之间的光谱差异,提高了作物分类精度,比仅使用3个多时相hj\|1a/bccd数据分类精度提高了5.45%,kappa系数提高了0.09。通过该研究探讨了ndvi时序曲线特征在作物分类中的应用,拓展了遥感数据在农业领域的应用范围,具有推广价值。