（1．中國(guó)氣象局 河南省農業氣象保障與應用技術重點實驗室，河南 鄭州 450003；2．河南省氣象科學研究所，河南 鄭州 450003；3．河南省氣象局，河南 鄭州 450003；4．地圖生活（北京）信息技術有限公司成都分公司，四川 成都 610016）
論文來(lái)源：《遙感技術與應用》第32卷 第5期
摘要(yào / yāo):以(yǐ)河南省鶴壁市爲(wéi / wèi)研究區，以(yǐ)FY3/MERSI數據爲(wéi / wèi)主要(yào / yāo)遙感信息源，采用基于(yú)光譜匹配的(de)自适應最佳端元組合混合像元分解方法提取夏玉米端元豐度值，構建像元中夏玉米端元豐度值和(hé / huò)夏玉米種植面積百分比值之(zhī)間多種方程形式的(de)回歸模型，綜合模型建立時(shí)的(de)相關系數、顯著性水平和(hé / huò)驗證樣點的(de)均方根誤差情況，選擇立方模型對研究區夏玉米種植面積進行估算。經驗證，遙感估算的(de)夏玉米種植面積精度爲(wéi / wèi)97.1%，位置精度爲(wéi / wèi)82.5%。研究結果可爲(wéi / wèi)采用中低空間分辨率遙感數據在(zài)種植結構複雜地(dì / de)區準确估算大(dà)範圍作物的(de)種植面積提供科學基礎。
關鍵詞: MERSI,EVI,混合像元分解,回歸分析
及時(shí)、準确地(dì / de)獲取主要(yào / yāo)糧食作物的(de)種植面積是(shì)估産與産品市場預測的(de)前提，對于(yú)各級政府制定糧食政策，調整種植結構，組織和(hé / huò)指導農業生産至關重要(yào / yāo)，涉及國(guó)家糧食安全、社會安定和(hé / huò)農業可持續發展。傳統的(de)作物種植面積調查采用按行政單元逐級上(shàng)報的(de)統計彙總方法和(hé / huò)農業調查隊抽樣統計方法，其時(shí)間成本和(hé / huò)人(rén)力成本高且誤差較大(dà)。以(yǐ)遙感數據爲(wéi / wèi)主要(yào / yāo)信息源提取作物種植面積的(de)方法具有客觀、準确、現勢性強、可提供作物空間分布情況等優點，成爲(wéi / wèi)當前研究的(de)熱點。王利民等［１］研究了(le／liǎo)作物面積遙感識别精度與影像空間分辨率的(de)關系。但對于(yú)大(dà)範圍作物種植面積估算而(ér)言，從數據獲取難易程度、成本、時(shí)間效率等方面來(lái)看，中低空間分辨率的(de)多光譜衛星遙感數據仍然具有應用優勢，其中，以(yǐ)NOAA/AVHRR、SPOT/VEGETATION和(hé / huò) EOS/MODIS等數據應用最爲(wéi / wèi)廣泛［８］。
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