决策树分类数码相机影像获取水稻覆盖度的研究

叶面积指数(LAI)、植被指数(VI)是利用高空间分辨率影像构建遥感长势监测、估产模型的重要参数,作物覆盖度可以间接表达叶面积指数和植被指数。高空间分辨率影像不仅能识别田块形状,提高农作物类型识别精度,还可以以田块为单元进行作物长势、单产监测。为此,快速、准确地获取地面作物覆盖度,建立覆盖度与叶面积指数、植被指数之间的定量关系,可为遥感监测提供一种重要参数。以2013年四川省德阳地区为研究区域,建立10个(1 km×1 km)样方。在水稻返青期(6月3日)、分蘖期(6月18日)、拔节期(7月3日)、抽穗期(7月25日)、灌浆期(8月12日)及成熟期(8月30日),以GPS定点,每样方采集5个地块,每地块3个重复,以数码相机垂直拍摄的方式,获取不同生育期的照片。利用ENVI 4.7图像处理软件,根据决策树分类方法,计算不同测点不同时期的覆盖度值。结果表明,此方法可准确、客观地提取水稻不同时期的覆盖度值;利用Photo Shop 6.0人工调节选择计算覆盖度的方法主观性较强,结果与决策树方法接近,无显著差异。