首页 >  2009, Vol. 13, Issue (6) : 1130-1146

摘要

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引用本文:

DOI:

10.11834/jrs.20090611

收稿日期:

2008-07-31

修改日期:

2008-12-19

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利用MODIS数据识别水稻关键生长发育期
1.浙江大学 农业遥感与信息技术应用研究所, 浙江 杭州 310029;2.浙江省农业遥感与信息技术应用重点研究实验室, 浙江 杭州 310029;3.徐州师范大学测绘学院 江苏 徐州 221116;4.浙江大学 农业遥感与信息技术应用研究所, 浙江 杭州 310029;5.环境修复与生态健康教育部重点实验室, 浙江 杭州 310029
摘要:

利用遥感方法提取中国范围内的水稻关键生长发育期。首先, 对时间序列Terra MODIS-EVI(Enhanced Vegetation Index)进行傅里叶和小波低通滤波平滑处理, 然后, 根据水稻在移栽期、分蘖初期、抽穗期和成熟期的EVI变化特征, 实现对各个生长发育期的识别。通过将利用2005年MODIS数据识别的结果与当年气象台站的地面观测资料进行比较, 采用本研究中的识别方法得出的水稻各个生长发育期的绝对误差大部分小于16d, 经过F检验表明提取的结果与地面观测资料在0.05水平下具有显著一致性。研究中的信息提取方法可被用于其他年份的水稻生长发育期识别, 根据其他作物的生长发育特点, 也可能适合于提取其他作物的生长发育期。

Detecting major growth stages of paddy rice using MODIS data
Abstract:

Phenological information of paddy rice is important for area extraction and growth monitoring. The purpose of this study is to detect the major phenological stages of paddy rice over China using remote sensing data. Time-series Terra moderate-resolution imaging spectroradiometer (MODIS) Enhanced Vegetation Index (EVI) was smoothed with the low pass Fourier and wavelet filtering methods, then the stages of transplanting, beginning of tillering, heading, and maturation were obtained according to their characteristics. The paddy rice stages in 2005 derived from this study were significantly positive correlated and consistent with the statistical data (P < 0.05), and most of the absolute errors were less than 16 d. The methods presented in this study could be applied in other years, as well as the ability to generate the growth stages of other crops.

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