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作者：贾永红;贾文翰;李竺;胡守庚;
单位：武汉大学遥感信息工程学院;中国地质大学公共管理学院;
摘要：为准确评估洪灾导致的农作物损失，提出一种以农作物多时相遥感影像归一化差值植被指数月均最优值与降雨量月均值为因子的二元线性回归模型，以实现农作物精确估产与损失评估。在评估试验过程中，首先对灾前的高分遥感影像进行基于多时相特征融合的农作物精确分类；其次对灾中高分光学或合成孔径雷达遥感影像提取水体以确定农作物的受灾区域；最后分别针对受灾区和非受灾区农作物，利用上述二元线性回归模型进行估产，获得洪灾农作物减产量，以此实现洪灾农作物损失的评估。以2020年7月底遭受洪灾的钱粮湖垸水稻和2023年7月遭受洪灾的涿州市玉米为研究对象进行损失评估试验。结果表明：所提的农作物估产方法精度优于90%，能精准地应用于洪灾农作物损失评估。
关键词：遥感影像分类;;归一化差值植被指数;;农作物估产;;线性回归;;洪灾损失评估
基金资助：国家重点研发计划项目（编号：2022YFC3002702）
