基于MODIS数据的漳滏河灌区作物种植结构提取

农作物的种植类型和布局是农业生产活动中最重要的基础数据,快速、准确地获取农业生产所需要的信息,对于农作物监测和管理具有重要意义。目前农作物种植结构提取方法多样,不同提取方法各有其优劣,因而选择一种合适的提取方法显得极为重要。以河北省邯郸市漳滏河灌区为研究区,基于2018年MODIS数据,采用决策树和广义DEM这2种分类方法对研究区作物冬小麦、夏玉米、辣椒、大棚蔬菜进行提取,其中决策树利用MODIS多个指数时序数据构建分类模型进行提取,而广义DEM采用MODIS数据作物典型时期的EVI指数影像基于“广义DEM思想”进行提取,最后通过对比二者分类结果在作物空间分布和精度验证2个方面的差异,并对其进行评价。结果表明,从空间分布来看,2种分类方法对大宗作物冬小麦—夏玉米提取具有良好的效果,其提取结果二者基本吻合,对辣椒和大棚蔬菜的提取存在一定差异,但其提取结果都集中在主要的种植区域内;从分类精度看,广义DEM分类精度略高于决策树,前者总体精度为85.33%,后者为83.37%。广义DEM作为一种新的提取方法,其相对决策树而言具有自动化程度较高、所需数据量较小、人工干预较少的优点,且还可以实现对作物的提取。