基于多时相高分一号影像水稻监测精度评价与修正——以德阳地区为例

以2014年四川省德阳地区为研究区域,建立10个(500m×500 m)样方作为训练区,同时期建立水稻验证点.提取2个时相高分一号的NDVI值,分析其变化特征,确定阈值;利用数字高程图(DEN)及坡度图,采用决策树分类方法,进行水稻遥感监测.以水稻地块样点作验证,评价高分一号数据在水稻识别方面的精度,最后利用样方测算的修正系数对遥感监测面积进行修正.结果表明,在类似德阳地块比较破碎的平原和丘陵区域,高分一号影像遥感识别水稻的用户精度可达92.3％,制图精度可达96.5％.以78％系数乘积修正该区域水稻遥感监测面积,得到更为准确的水稻播种面积.高分一号影像作为全新的高空间分辨率遥感数据,在水稻监测方面,可作为一种可靠的、免费的遥感影像替代源在更大区域中探讨使用.