| 摘 要： | ![]()
基于Landsat-8和MODIS数据,首先采用面向对象方法对海南岛香蕉种植区的空间分布进行初次提取,然后采用基于时序植被指数的马氏距离方法进行二次提取,最后对两次提取结果进行空间叠加,采用随机选点实地验证的方法对分类精度进行评价。针对区域估产样本数量少的问题,统计2014-2015年的MODIS数据和2015年的香蕉区域产量数据,以全生育期香蕉长势为输入变量建立信息扩散区域估产模型,利用交叉验证方法评价估产精度,同时评价估产模型对于产量增减变化趋势模拟的准确性。通过组合多个生育阶段构建三种信息扩散估产方案,对比各方案的估产精度。结果表明:(1)采用面向对象和马氏距离的综合分类方法精度较高,总分类精度和Kappa系数分别为82.5%和0.7338,一致性检验的结果较好。(2)基于全生育期香蕉长势的信息扩散模型估产精度较高,平均相对误差为26.0%,决定系数为0.9216,解释能力和稳定性较好;对年际间产量趋势变化的预估准确率达到83.3%。(3)基于全生育期构建的单变量信息扩散估产方案精度最高,相比其它两种多变量建模方案平均相对误差分别降低2.9个百分点和10.4个百分点。可见,信息扩...
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