摘要：在传统的可见光与红外波段基础上增加红边波段（690~730 nm）,是当前高分辨卫星传感器研制的明显趋势。德国Rapid Eye卫星携带有红边波段传感器,该文基于黑龙江省北安市东胜乡2014年7月27日的Rapid Eye遥感数据,采用监督分类的方法,通过计算有红边参与条件下、无红边参与条件下,玉米、大豆及其他3种地物类型的可分性测度、分类精度及景观破碎度等指标,比较分析了2种波段组合方式下的红边波段对农作物面积提取精度的影响。其中,监督分类的训练样本是以覆盖研究区的2 km×2 km格网为基本单元,在玉米和大豆面积比例等概率原则下,选取了10个网格作为训练样本,样方内作物的识别采用目视解译的方式完成。精度验证是采用覆盖研究区的农作物面积本底调查结果评价的,本底调查数据是在5 m空间分辨率Rapideye数据初步分类基础上,根据多时相Landsat-8/OLI（Operational Land Imager）数据季节变化规律,结合地面调查,采用目视修正的方法完成。结果表明,有红边参与的玉米、大豆和其他3种地物类型识别的总体精度为88.4%,Kappa系数为0.81,玉米、大豆和其他3种地物类型的制图精度分别为93.1%,86.0%和87.3%;没有红边参与的3种地物识别的总体精度为81.7%,Kappa系数为0.71,玉米、大豆和其他3种地区类型的制图精度分别为83.9%,73.4%和84.6%;通过引入红边波段,3种地物的总体识别精度提高了6.7百分点,玉米、大豆和其他3种地物类型的识别精度分别提高了9.2百分点,12.6百分点和2.7百分点。利用Jeffries-Matusita方法计算了3种地物的可分性测度,玉米-大豆、玉米-其他、大豆-其他的可分性测度分别由0.84变为1.73、1.37变为1.81、1.27变为1.29;采用破碎度指数计算了景观破碎度,地块数量减少了69.2%,平均地块面积增加了2.2倍,平均地块周长增加了60.50%,地块面积与周长比增加了1.0倍。由上述研究结�

关键词：农作物 遥感 卫星 红边 面积提取 

单位：中国农业科学院农业资源与农业区划研究所; 北京100081