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摘要： 冬小麦是全球主要粮食作物之一，及时、准确地获取冬小麦的空间分布信息对于开展冬小麦长势监测、辅助宏观经济决策和应对全球气候变化下的粮食安全等方面具有重要意义。利用2014年9月30日至2015年6月26日冬小麦生长季内35个时相的MODISQ1数据产品，生成NDVI时间序列数据集，在物候分析的基础上选择识别特征，由此构建了一种抗时序数据噪声的冬小麦识别方法，将该方法应用于河南省的冬小麦提取，结果表明，整个研究区的冬小麦总体识别精度达到了93.0%，耕地地块规则区和破碎区的冬小麦识别精度分别为94.0%和86.0%；与传统的基于时间序列提取冬小麦的方法相比，新方法在不同滤波情景下的冬小麦识别精度均较高且稳定，说明该方法可用于基于植被指数时序数据的大范围冬小麦空间分布信息的快速提取，同时也为冬小麦提取工作的业务化实施提供了新的技术支撑。 关键词： 遥感;  MODIS;  NDVI;  时间序列;  冬小麦;  河南     Abstract: China As one of the major crops in the world，the spatial distribution information of winter wheat plays an important role in monitoring winter wheat growth，assisting economic decisionmaking and addressing regional food security under climate change.This paper proposed a new antinoise identification method for winter wheat identification based on the 250 m MODISNDVI timeseries dataset during the period from September 30，2014 to June 26，2015.With the method，the spatial distribution of winter wheat in Henan province was extracted based on the analysis of winter wheat phenology.Results indicated that the total identification accuracy of winter wheat was 93.0%，94.0% and 86.0% for the whole study area，fragmentary land area and regular land area，respectively.Compared with the traditional identification method for winter wheat based on satellite timeseries data，the identification accuracies with the proposed method in different filtering scenarios were not only high but also similar to each other.It strongly proved that the new method had a good performance in noise immunity and stability and can be applied to the rapid extraction of winter wheat in a large scale based on satellite timeseries dataset.This new method provided a new technical support for the operational extraction of winter wheat.

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