基于多时相MOD IS EV I和临近三年地面数据的新疆作物分类

在区域或全球尺度,250 m分辨率的MODIS EVI常被用于作物分类。而且,基于遥感数据可以快速准确的进行作物分类,并为辅助农业政策的制定,因而得到了广大研究者的关注。研究提出了直接使用多年MODIS 250 m EVI和临近年份地面调查数据进行作物分类的方法。首先,通过扩展2011,2012和2013年的野外调查数据获得全疆的典型地块,并从地块中提取M ODIS纯像元作为分类样本。接着使用免疫系统网络分类器（ABNet）提取研究取的主要作物,包括棉花、玉米、冬小麦和葡萄等。在三年的数据中,任意两年的地面数据用于训练分类器,用使用训练好的分类器对另一年的数据进行分类。例如,使用2011和2012年的数据训练分类器,并对2013年的数据进行分类。结果表明,每年的分类精度达80％以上,且Kappa系数高于0.7。今后工作中,仍需使用更多的地面数据获得更的更精细的分类结果。