夏玉米最佳时序谱段组合识别模式研究

针对夏玉米难以精确识别和分类时数据冗余的问题,提出夏玉米最佳时序谱段组合识别模式。基于时间序列的MODIS EVI数据,利用马氏距离(Jeffries-Matusita Distance,J-M)和构造的加权平均分离距离(Weighted Average Separability,DWAS)得到夏玉米区别于其他作物的增强型植被指数(Enhanced Vegetation Index,EVI)时序图像,并将其进行组合,从而构建了识别夏玉米的最佳时序谱段组合;并利用其提取了2001年~2010年黄淮海地区的夏玉米。同时利用典型试验样区TM影像分类结果和野外实地采集样地对提取结果进行了验证:典型样区MODIS与TM分类误差最大为11.4%,空间匹配度达到91.29%,基于TM数据提取的典型样区夏玉米种植面积(STM)与基于MODIS数据得到的夏玉米种植面积(SM)的精度均大于70%;地面506个样地检验的混淆矩阵总体精度达到81%。