- 期刊
利用MODIS 時序影像進行下湄公河盆地稻作區域監測初探
Delineating Rice Cropping Activities from MODIS Time- series Data in the Lower Mekong Basin
摘要
了解大尺度範圍的稻作耕作型態對於區域糧食作物管理與產量估測是十分重要的一環。本研究使用2010 年的MODIS 8 日時序衛星影像產品進行下湄公河盆地稻作區域的監測。影像反射光譜推導的指數先經過小波轉換濾除時間雜訊，並依地物物候關係與地形資訊設定閾值遮罩濾除以降低資料量與複雜度，之後以類神經網路進行稻作耕種類型分類。分類結果以混淆矩陣顯示其總體精度為84.4%，Kappa 係數為0.8；利用線性迴歸分析，比較MODIS 推導的稻米種植面積與政府/研究計畫的稻作生產面積統計資料(省級空間尺度)，結果顯示各國的R2 皆大於0.9 以上，顯示分類方法有相當高的生產面積預測性。因此，本研究成果除了可以提供下湄公河盆地稻作生產面積、分布區域與稻作耕種系統等量化數據參考外，研究驗證的分析方法未來亦可推廣至世界其他區域進行稻作監測的應用。
延伸閱讀
- SON, N. T., CHEN, C. F., & CHEN, C. R. (2017). 基於遙測技術於越南湄公河三角洲的稻作監測. 台灣東南亞學刊, 12(1), 29-51. https://www.airitilibrary.com/Article/Detail?DocID=18115713-201704-201901220007-201901220007-29-51
- 雷祖強、萬絢、黃政翊、李哲源、歐陽志豪（2013）。建立航測影像稻作坵塊物件生成與時空變化模式之研究。航測及遙測學刊，17(2)，95-114。https://doi.org/10.6574/JPRS.2013.17(2).2
- 萬絢、張士勳、黃進源、王依蘋（2017）。綠環境模型系列研究：以倒傳遞和亂度基礎分類法在嘉義黃金廊道之水稻田對影像判釋之研究為例。水保技術，11(1)，1-6。https://www.airitilibrary.com/Article/Detail?DocID=19982275-201705-201809050022-201809050022-1-6
- 雷祖強、李哲源、葉惠中、萬絢（2009）。以區塊化物件分類法萃取ADS-40影像中水稻田坵塊資訊之研究。航測及遙測學刊，14(2)，127-140。https://doi.org/10.6574/JPRS.2009.14(2).4
- Stevanus, I. (2014). RICE CROP MAPPING AND YIELD ESTIMATION USING MULTI-TEMPORAL MODIS IMAGERY IN WEST JAVA PROVINCE, INDONESIA [master's thesis, National Central University]. Airiti Library. https://www.airitilibrary.com/Article/Detail?DocID=U0031-0412201512021695