沈宇，李强子，杜鑫，王红岩，张源

1.中国科学院空天信息创新研究院 遥感卫星应用国家工程实验室,北京 100101;2.中国科学院大学 资源与环境学院,北京 100049

1 引 言

遥感技术在农业领域方面最先投入应用并获得显著收益，它具有信息量大、快速、覆盖面积广的优势，是当前条件下及时准确监测粮食种植面积的最佳手段（贾坤等，2011；朱秀芳等，2007）。作物遥感分类与识别是监测农作物遥感面积、长势、产量及其他参数的基础。充分利用当前条件下的数据条件和特征信息是提高遥感农作物识别精度的主要策略，但是农作物遥感识别与面积估算的精度仍然有很大的提升空间（Jia 等，2012；任建强等，2015）。

玉米和大豆是两种主要的粮食作物，及时、有效地大面积监测两者的种植面积是进行产量精确预测和稳定市场价格的基础。目前，在遥感领域玉米和大豆的区分研究主要包含两个方面。（1）利用多时相影像构建时间序列光谱特征，通过特征的差异选择最优的区分时段或关键生育期对两者进行区分（封志明等，2014；李鑫川等，2013；刘佳 等，2015；潘耀忠 等，2011），（2）研究单波段光谱特征（如短波红外特征）对玉米和大豆区分的潜力或者多种植被指数特征综合提高玉米和大豆的识别精度（Dong 等，2016；李鑫川等，2013）。但是，这两个方面均有一些不足之处。首先，基于时间序列特征的方法至少需要获取一景生长后期的影像，推迟了玉米和大豆种植面积和分布信息获取的时间，无法满足当前实时和连续监测的需求。……