鄂月胜，王新生，汪权方，何津，陈志杰

(湖北大学 资源环境学院，湖北 武汉 430062)

农业部遥感应用中心自1999年成立以来，遥感监测业务化工作从最初的单一作物冬小麦，发展到今天全国性玉米、水稻、棉花、油料作物等大宗农作物，机构设置、工作规模等方面都有了长足的进步，也取得了比较显著的成绩，为国民社会经济发展作出了突出的贡献.尽管遥感监测工作经过多年的实践，已经越来越完善，但是，在实际的业务流程化运行中，工作人员需要在较短时间内完成某一类作物的全部遥感监测工作，特别是影像解译，时间非常紧迫，导致精度方面存在瑕疵.就一季稻而言，主要表现为目标农作物分类不纯，存在误分、漏分等现象.因此，为解决这一问题，找出一种好的方法十分迫切.

本文中以湖北省一季稻种植面积遥感监测为例，采用2种数据源，运用几种通用的影像分类方法及其组合，来对研究区影像进行解译，并对分类结果进行了综合评估，以期找到最合适的方法，可供流程化运行参考.

1 研究区域与数据

研究区域选取位于湖北省江汉平原南部的仙桃市.该地区地理坐标介于北纬30°04′～30°32′、东经112°55′～113°49′，属冲积平原，西北高而东南低，地势平坦，土壤肥沃；亚热带季风气候，年平均气温16.5 ℃，一月最冷，无霜期258 d，年平均日照时数1 934.8 h，农业生产条件较为优越，是湖北省一季稻主产区之一.

文中所用数据类型农业部遥感应用为中心提供的2009年SPOT-4 HRVIR传感器数据，产品级别为Level-1B，即经……