基于GF-1 WFV影像的作物面积提取方法研究

被引：28

作者：

黄健熙 ^{[1
]}

贾世灵 ^{[1
]}

武洪峰 ^{[2
]}

苏伟 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国农业大学信息与电气工程学院

[2] 黑龙江省农垦科学院科技情报研究所

来源：

农业机械学报 | 2015年 / 46(S1)卷 / S1期

基金：

国家高技术研究发展计划(863计划);

关键词：

GF-1; 卫星影像; 农作物种植面积; 提取方法;

D O I：

暂无

中图分类号：

S127 [遥感技术在农业上的应用]; P751 [深海工程、近海工程];

学科分类号：

082804 ; 0814 ; 081505 ; 0824 ; 082401 ;

摘要：

黑龙江省是我国粮食生产大省,及时有效地获取黑龙江省的农作物种植面积对后续研究的开展具有重要意义。以黑龙江省五九七农场为例,利用2014年8月30日GF-1卫星16 m空间分辨率影像,通过计算不同特征波段,构建了多特征水稻、玉米种植区识别方法。首先计算影像归一化差分植被指数(NDVI),并将原影像进行主成分变换,以此为基础建立包含多特征的数据集。然后利用不同地物类型之间在各特征波段的差异,基于CART算法构建决策树,分别提取研究区内的水稻和玉米。精度评价结果表明,分类的总体精度达到96.15%,Kappa系数为0.94。水稻的制图精度为98.41%,用户精度为97.64%;玉米的制图精度为95.38%,用户精度为97.89%。其中总体精度和Kappa系数较最大似然法分类结果分别提高了5.28%和0.08。所提研究方法可为其他地区农作物高分数据作物类型制图提供借鉴。

引用

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页数：7

共 18 条

[1] 水稻空间分布遥感提取研究进展与展望 [J].