摘要：为了解决大范围水稻种植信息提取时的混合像元问题,以便能够准确及时地获取水稻信息、指导水稻生产、保证粮食安全,该文提出了一种基于相似性分析和线性光谱混合模型复合的水稻提取业务化方法.以江西省为研究区,利用2010年4月15日至2010年10月31日的 MODIS 合成地表反射率数据（MODIS09A1）,计算出时间序列 MODIS-EVI 指数,运用 Savizky-Golay 滤波方法对其进行平滑处理减少云等噪声的影响.根据双季稻的生长规律,结合野外调查和 HJ-1A CCD2影像,确定双季稻样点,提取出标准双季稻 EVI 生长变化曲线,构建图像像元相似性指数,然后采用线性光谱混合像元分解模型对疑似双季稻像元进行混合像元分解,获得江西省双季稻种植面积信息的分布情况.结果显示,运用该方法提取的江西省双季稻种植分布情况与实际情况吻合,与江西省2010年统计年鉴中全省双季稻种植面积相比,提取精度为93%,精度较理想,与各地区统计面积相关性较好, R2=0.9659,可以为今后高精度水稻种植信息业务化的提取提供参考.

关键词：粮食 遥感 图像处理 双季稻 相似性指数 

单位：南京信息工程大学江苏省农业气象重点实验室; 南京210044; 南京信息工程大学应用气象学院; 南京210044; 国家农业信息化工程技术研究中心; 北京100097