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国土资源遥感  2020, Vol. 32 Issue (2): 177-185    DOI: 10.6046/gtzyyg.2020.02.23
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基于MODIS时序数据的湖南省水稻种植面积提取及时空变化分析
邓刚1,2, 唐志光1(), 李朝奎1, 陈浩1, 彭焕华1, 王晓茹1,2
1.湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室,湘潭 411201
2.湖南科技大学资源环境与安全工程学院,湘潭 411201
Extraction and analysis of spatiotemporal variation of rice planting area in Hunan Province based on MODIS time-series data
Gang DENG1,2, Zhiguang TANG1(), Chaokui LI1, Hao CHEN1, Huanhua PENG1, Xiaoru WANG1,2
1. National-Local Joint Engineering Laboratory of Geo-spatial Information Technology, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan 411201, China
2. School of Resource,Environment and Safety Engineering, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan 411201, China
全文: PDF(5304 KB)   HTML  
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摘要 

准确且及时获取大范围的水稻种植空间分布及其动态变化信息对科学指导水稻生产、合理分配水资源以及监测大气环境变化等具有重要意义。以湖南省为研究区,在提取MODIS陆地水分指数(land surface water content index,LSWI)和增强植被指数(enhanced vegetation index,EVI)时间序列数据集并对其进行去噪处理的基础上,根据水稻的LSWI和EVI时序变化特征建立了水稻种植面积决策树提取模型,并对模型精度进行了评价; 基于该模型提取了湖南省2000—2016年间水稻种植面积信息,分析了其时空变化特征。研究结果表明,构建的研究区水稻种植面积提取模型总体分类精度为90.2%,Kappa系数为0.74; 与统计报表数据相比,平均相对误差为13.6%,可适用于大范围长时间序列水稻种植面积的高效提取。湖南省年均水稻种植总面积为344.12万hm2,其中单季稻面积为102.41万hm2,主要分布在洞庭湖平原; 双季稻面积为241.71万hm2,主要分布在湘中偏北部地区(主要为岳阳、益阳、常德、长沙、株洲、湘潭、娄底等市县)。近17 a间,湖南省水稻种植面积变化情况可分为3个阶段,分别为在2000—2004年间减少了73.2万hm2,在2005—2010年间呈相对稳定小幅度回升状态,在2011—2016年间增加了29.55万hm2,但总体上呈减少趋势,共减少了58.22万hm2

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邓刚
唐志光
李朝奎
陈浩
彭焕华
王晓茹
关键词 水稻种植面积MODISLSWIEVI决策树分类    
Abstract

It is essential to obtain a wide range of spatial distribution and dynamic change information of paddy rice timely and accurately for scientific guidance of rice production, rational utilization of water resources, and monitoring of atmospheric environmental changes. In this study, the decision tree extraction model of rice planting area in Hunan Province was constructed on the basis of time series variation characteristics of MODIS-derived LSWI and EVI in rice planting area, and the accuracy of the model was evaluated. In addition, the spatiotemporal variation characteristics of the rice planting areas in Hunan Province from 2000 to 2016 were investigated. The results are as follows: the total classification accuracy of rice planting area extraction model in the research area is 90.2%, the Kappa coefficient is 0.74 and; in comparison with agriculture statistics, the mean relative error is 13.6%. The proposed extraction model can be applied to the efficient extraction of rice planting area on a wide range and long time series basis. The average annual rice planting area in Hunan Province is 3 441.2 thousand hectares, of which 1 024.1 thousand hectares are single-cropping rice, mainly distributed in the Dongting Lake plain, and 2 417.1 thousand hectares are double-cropping rice, mainly distributed in the north-central part of Hunan Province such as Yueyang, Yiyang, Changde, Changsha, Zhuzhou, Xiangtan and Loudi City. the rice planting area in Hunan Province was reduced by 732 thousand hectares from 2000 to 2004, reached a relatively stable level in 2005—2010 and increased by 295.5 thousand hectares in 2011—2016. Overall, there existed a decreasing trend from 2000 to 2016, with the rice planting area reduced by 582.2 thousand hectares.

Key wordsrice planting area    MODIS    LSWI    EVI    decision tree classifier
收稿日期: 2019-06-21      出版日期: 2020-06-18
:  TP79  
基金资助:国家自然科学基金项目“高亚洲雪线高度遥感监测及多尺度时空建模研究”(41871058);湖南省自然科学基金项目“基于多源数据的综合干旱监测模型构建及其示范应用”(2018JJ3154);湖南省教育厅科研项目“基于MODIS时序数据的湖南省水稻种植面积遥感提取及其时空变化研究”(16C0633);湖南科技大学校级科研项目“湘江流域(洞庭湖)生态-水-环境监测”(CXTD003)
通讯作者: 唐志光
作者简介: 邓 刚(1995-),男,硕士研究生,主要从事农业、生态遥感方面的研究。Email: denggang@mail.hnust.edu.cn。
引用本文:   
邓刚, 唐志光, 李朝奎, 陈浩, 彭焕华, 王晓茹. 基于MODIS时序数据的湖南省水稻种植面积提取及时空变化分析[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(2): 177-185.
Gang DENG, Zhiguang TANG, Chaokui LI, Hao CHEN, Huanhua PENG, Xiaoru WANG. Extraction and analysis of spatiotemporal variation of rice planting area in Hunan Province based on MODIS time-series data. Remote Sensing for Land & Resources, 2020, 32(2): 177-185.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2020.02.23      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2020/V32/I2/177
Fig.1  总体技术路线
Fig.2  研究区不同地类训练样区分布示意图
Fig.3  不同地物特征指数曲线
Fig.4  水稻信息提取决策树模型
Fig.5  验证样区1水稻提取对比结果
验证样区(5个)MODIS Landsat+Google Earth 目视解译
类型 水稻/
像元
非水稻/
像元
Kappa
系数
总体分类
精度/%
MODIS 水稻 1 572 625 0.74 90.2
提取水稻 非水稻 143 5 460
Tab.1  5个验证样区总体分类精度评价
Fig.6  2000—2016年间湖南省水稻面积提取结果
年份 MODIS提取
结果/(万hm2)
统计数据/
(万hm2)
相对误差/% 年份 MODIS提取
结果/(万hm2)
统计数据/
(万hm2)
相对误差/%
2000年 408.78 389.61 4.92 2009年 353.54 404.72 -12.65
2001年 375.79 369.16 1.80 2010年 325.03 403.05 -19.36
2002年 380.68 354.15 7.49 2011年 321.01 406.63 -21.06
2003年 352.17 341.00 3.28 2012年 342.58 409.51 -16.34
2004年 335.58 371.68 -9.71 2013年 311.95 408.51 -23.64
2005年 338.09 379.52 -10.92 2014年 330.35 412.07 -19.83
2006年 340.88 393.12 -13.29 2015年 317.18 411.41 -22.90
2007年 341.93 389.72 -12.26 2016年 350.56 408.55 -14.19
2008年 323.93 393.20 -17.62
Tab.2  2000—2016年湖南省水稻面积提取结果与农业统计数据比较
Fig.7  2000—2016年间湖南省水稻面积变化
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