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基于决策树分类的水稻干旱灾损评估

2021-03-03薄乾祯陈志杰汪权方

湖北大学学报(自然科学版) 2021年2期
关键词:水稻分类研究

薄乾祯,陈志杰,2,汪权方,2

(1.湖北大学资源环境学院,湖北 武汉 430062;2.湖北省农业遥感应用工程技术研究中心,湖北 武汉 430062)

0 引言

湖北是水稻种植大省,也是我国重要的商品粮生产基地.针对农业干旱灾害监测,传统的监测与调查方式,存在耗时费力、效率低下等局限,而遥感监测技术具有宏观性、经济性、时效性等特征,很大程度上弥补了传统监测方法的不足[1].农业干旱遥感监测指数多种多样,不同指数对旱情描述也不一样,包括土壤水分变化类、冠层温度变化类、植被水分变化类和作物形态及绿度变化类[2].土壤水分变化类指数比较适宜于农业旱情预警及土壤干旱型农业旱情的监测,如垂直干旱指数MPDI可以较好地反映较高植被区表层土壤水分的变化[3],适宜于时序变化监测,对于不同类型的地表植被覆盖都可适用[4].冠层温度变化类指数不仅适宜于旱情预警,更适宜于旱情监测,其中温度植被干旱指数TVDI监测效果较好;其他较适宜于农业旱灾的预警以及灾后评估[2],如归一化植被指数NDVI、全球植被水分指数GVMI等.NDVI能够有效反映植被生长状况以及植被空间分布密度[5];TVDI利用植被冠层温度和植被指数的变化特征,构造出地表温度-植被指数的特征空间,耦合温度植被干旱指数,能够对不同下垫面实现长时序监测,已在农业旱情监测方面得到广泛应用[6-7].全球植被水分指数GVMI是基于遥感影像反演植被含水量的指数,因其在构建时,依据LOPEX93地面试验……

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