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1、利用多时相遥感影像肇东市水稻面积提取肇东市位于黑龙江省西南部， 松嫩平原中部， 属于黑龙江省绥化市，E125 22126 22, N45 10 46 20,南距“冰城”哈尔滨53km北距“油城”大庆74km,是哈尔滨-大庆- 齐齐哈尔经济带上的重要节点城市，处于哈大齐工业走廊的中 轴位置。肇东市土地以黑钙土和草甸土为主，盛产玉米、水稻、 谷子等多种粮食作物。1 材料 ?c 方法1.1 数据选取和预处理本研究选取了 5 景无云的 2015 年 4 9 月的 Landsat8 数据，在美国地质调查局（USG$官网上免费下载，分别对获取的影像 进行预处理， 首先根据肇东市的矢量图裁剪出肇东市区域，
2、然后 对裁剪的影像进行辐射定标、大气校正 1 。从黑龙江省XX局获取肇东市水稻实测区域与水稻产量，作 为后期选取水稻感兴趣区的数据。1.2 研究方法本研究首先确定水稻的关键物候期见表 1,根据水稻的物候 期选取下载肇东市水稻物候期内 5 幅质量较高的影像, 分别计算 水体指数与归一化植被指数, 通过分析各主要地物不同物候期的 水体指数与归一化植被指数均值。 确定水稻提取影像的日期与阈 值。然后根据波段运算逐步剔除其他作物,提取出水稻区域。1.2.1 特征指数选取本研究选取的特征指数主要有水体指数 （ NDW）I 和归一化植 被指数（NDV）,这两种指数对水体和植被反应特性强。122选取统计训练
3、样本 训练样本的选取要能够保证纯度，同时样本数量要足够多， 以保证所选取的训练样本统计值能代表地物的普遍特性 3 。本 研究是根据黑龙江省XX局所提供的数据资料，选取各幅计算指 数后影像上的水稻、玉米、水体、裸地、建筑的训练样本，然后 分别统计各种地物在影像上的均值。主要地物在不同影像上的 NDW变化曲线如图1所示。通过 折线图可以看出，在 4月13号影像上的水体指数（ NDW）I 值除 了水体大于 0以外，其他地物的值都小于 0，在 5月 15号的影 像中水稻和水体的水体指数（ NDW）I 值大于 0，其他地物的值仍 小于 0，之后的几幅影像水稻的水体指数值一直在下降，水体的 值一直保持大于
4、 0，由此可以根据 5月 15号的影像提取出水体 与水稻区域。主要地物在不同影像上的 NDVI变化曲线如图2所示，水体 的NDVI值一直小于0,水稻的NDVI值呈增长趋势且大于 0，所 以利用 5月15号的水体与水稻的提取结果， 结合 7月18号的影 像的水体指数与归一化植被指数均值， 将水体指数小于 0 且植被 指数大于 0 的区域即水体提取出来，剩下的区域即为水稻区域。2 实验结果分析根据以上分析， 首先计算各幅影像的归一化植被指数 （NDVI） 和水体指数（NDW，根据黑龙江省XX局提供的资料，选取感 兴趣区，统计各种地物的NDVI和NDW均值，根据图1和图2的 折线图，分析得到用 5月
5、15号的影像提取水稻和水域， 7月 18 号的影像去除水体提取水稻，得到研究区的提取结果（图3）。经计算得到水稻提取面积为 42万亩左右，根据黑龙江XX局 提供的值为 39 万亩左右，估测精度为 92.3%。3结语根据水稻的关键物候期，结合多时相 Landsat8 遥感数据， 分析主要地物的光谱特征及 NDW和NDVI随时间变化，能较准确 的提取出水稻像元。从本研究看来， Landsat8 数据分辨率高，成本低，获取方 便，是作物遥感监测，识别提取的良好数据源。本研究的不足之处： 从提取结果来看， 有一部分含水草比较 多的水域也被提取了出来， 还有云的阴影影响也较大， 如何选取 更合适的指数来去除水草和云阴影的影响，还需进一步研究。