[发明专利]一种基于植被指数模型进行水稻识别和种植面积提取的方法

权利要求书

1.一种基于植被指数模型进行水稻识别和种植面积提取的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：获取研究区内水稻的耕作制度信息和水稻潜在移栽期的时间范围；

步骤2：将水稻与其他明显地物区分，获取遥感影像产品中潜在水稻种植区；

步骤3：基于遥感影像提取水稻样本像元的多个植被指数的时间曲线，结合步骤1获得的信息，对不同的水稻类别分别建立植被指数阈值模型进行相应类别水稻的识别；

步骤4：采用基于不同水稻类别建立的植被指数阈值模型，对遥感影像中潜在水稻种植区的每一个像元进行分段判别，然后将不同水稻类别的种植面积合并，获取最终的水稻种植区分布图；

其中，所述步骤3中植被阈值模型是依据LSWI和EVI的时序变化，建立EVI和LSWI之间的相关关系，进而实现水稻识别。

2.根据权利要求1所述的一种基于植被指数模型进行水稻识别和种植面积提取的方法，其特征在于，所述遥感影像产品具体为美国地质调查局提供的MODIS Collection 6 的反射率产品数据MOD09A1。

3.根据权利要求1所述的一种基于植被指数模型进行水稻识别和种植面积提取的方法，其特征在于，所述步骤1中水稻的耕作制度信息可根据国家统计局自2001年开始出版的《中国统计年鉴》中不同种植类型的水稻面积整理分析而确定。

4.根据权利要求1所述的一种基于植被指数模型进行水稻识别和种植面积提取的方法，其特征在于，所述步骤1中水稻的潜在移栽期是根据农业部市场与经济司所公布的各地区的水稻农时信息整理分析而确定，通过农时信息选择移栽期前后7～15天的遥感影像数据。

5.根据权利要求1所述的一种基于植被指数模型进行水稻识别和种植面积提取的方法，其特征在于，所述步骤2中将水稻与其他明显地物区分是通过包括NDSI、LSWI、NDVI在内的植被指数之间的差值关系，确定永久水体、常绿植被和雪地物类型，从而获取水稻潜在种植区。

6.根据权利要求1所述的一种基于植被指数模型进行水稻识别和种植面积提取的方法，其特征在于，所述步骤3中不同的水稻类别具体指的是早稻、单季稻和晚稻。

7.根据权利要求1所述的一种基于植被指数模型进行水稻识别和种植面积提取的方法，其特征在于，所述步骤4中还包括：结合统计年鉴数据，对提取的不同类别的水稻种植面积进行精度评价，如果精度达不到要求，可重复步骤3和步骤4，对所述植被指数阈值模型中阈值参数进行调整。