基于反射光谱的江淮分水岭区域典型农作物识别

对江淮分水岭区域观测的8种农作物冠层光谱进行数据重采样和植被指数计算,分析了4种常用指数和6种常用传感器对农作物的识别能力,同时采用识别效率最高的数据变换形式构建了BP神经网络模型。结果表明:8种农作物的反射光谱曲线存在较大差异;6种传感器对农作物的识别能力由大到小依次为ETM+、QUICKBIRD、IKONOS、MODIS、ASTER、HRG;模拟得到的ETM+和QUICKBIRD的近红外与红光波段反射率计算的归一化植被指数(NDVI)和简单比值植被指数(SR)对农作物的识别能力较强;在不同的数据变换形式中,对农作物识别精度最高的是一阶微分(FD,波长间隔6 nm),识别精度达87.3%;以FD(波长间隔6 nm)为输入数据集构建BP神经网络模型,当隐含层节点数为15时,识别精度最高,达90.0%。