[发明专利]用MODIS数据快速提取主要农作物种植面积的方法

说明书

技术领域

遥感技术农业应用领域。

背景技术

主要农作物播种面积空间分布的快速、准确提取是农情遥感监测业务化运行中长势监测、产量预报、灾害监测等的重要基础。提取主要农作物播种面积是宏观的监测作物生长状况、指导农业生产、估算粮食产量、预测粮食价格的重要基础，是制定农业政策和粮食贸易的依据。

国内外相关研究主要集中在土地利用类型变化监测上，对耕地内部不同作物空间分布及其变化的研究不多。同时国内外相关研究多利用高分辨率遥感图像，集中于对单一作物空间分布的遥感识别或集中于小区域范围内的实验研究，用中低分辨率遥感图像得到较为准确的作物分布成为一个难点。美国、欧盟等国家在本国或本区内，主要通过高分辨率遥感图像全覆盖的方式得到主要作物空间分布图，中国耕地利用类型多样，包括中国科学院、中国气象局及农业部在内的作物长势遥感监测中，大都针对的是整个耕地，没有用中低分辨率遥感卫星数据提取大范围作物分布的有效方法。分作物空间分布的缺乏，导致无论是用植被指数方法建立的分区模型，还是考虑了作物生长机理和过程的气象模型，都不能对分作物类型的作物长势进行较为准确的监测，这一方面制约着作物长势遥感监测的精度，不能满足分作物长势监测的要求，另一方面导致了长势遥感监测在分区、分作物建立模型时遇到很大困难。

本发明研究建立了基于遥感影像全覆盖的大尺度作物面积自动识别提取模型，为国内外基于中低分辨率遥感图像进行大尺度作物面积识别提供技术方法；发明填补了中国农情遥感监测业务化运行中缺乏分作物耕地分布的空白；研究结果可直接为中国农情遥感监测服务，极大的提高监测精度和效率。

发明内容

本发明首先分析不同作物的种植结构，进行分作物种植区划研究，在农作物种植结构和种植区划基础上，利用MODIS数据，结合农作物的生长规律，分析作物的物候历及植被指数NDVI与物候期的对应关系，利用关键时相的MODIS植被指数，建立不同区域、不同作物面积快速提取模型，提取中国范围内的冬小麦、春小麦、春玉米、夏玉米、大豆、棉花、早稻、晚稻和一季稻的种植面积空间分布图，提取结果可以直接在中国农情遥感监测中使用。以东北地区春玉米、春小麦、大豆、一季稻为例，其播种面积提取模型详见文件清单。