李春杰

（南阳师范学院地理科学与旅游学院，河南 南阳 473061）

我国是农业大国，粮食产量影响着国家安全和发展，农作物的估产受到社会和国家政府部门的重视，而农业遥感中农作物种植面积的估算以及估产模型的建立的前提是能够确切地识别出农作物类型［1-3］。农作物的估产有利于国家对粮食市场实现宏观调控和制定国家农业经济发展规划，对提升农作物生产管理水平、种植产业链的调整以及发展精准农业等都具有重要意义［4-6］。农作物分类面积估算和产量预测是发展现代精准农业的重要前提和基础。及时准确地获取农作物的空间分布信息并对产量进行预估，对于调整和优化农作物种植结构，实现农业生产精准化智能化管理具有重要意义。遥感技术具有覆盖面积大、重访周期短、获取成本相对较低、精度较高等诸多优势，已成为快速和准确获取农作物空间分布和长势信息的重要手段［7-9］。

目前在大多数的遥感影像作物分类研究中，基于光谱特征的农作物遥感识别应用最广泛，但由于遥感数据空间分辨率、时间分辨率、重现率、覆盖范围等方面的限制，以及普遍存在的“同物异谱、异物同谱”现象［10］，找到适合当地的农作物遥感识别和分类方法显得尤为重要。

南水北调中线水源区库区所在地南阳市是中国粮食核心生产区，占全国粮食总产量的2.3%。库区粮食产量的评估对库区经济发展以及生态环境保育十分关键，然而该区域有关获取遥感影像数据用于精准农业的研究几乎是空白，因此农作物遥感识别估产研究对该区农业经济发展和生态环境保育意义重大［11］。……