基于多光谱影像和专家决策法的作物分类研究(英文)

被引：3

作者：

刘磊 ^{[1
,2
]}

江东 ^{[2
]}

徐敏 ^{[3
]}

尹芳 ^{[2
]}

机构：

[1] 农业部资源遥感与数字农业重点开放实验室

[2] 中国科学院地理科学与资源研究所

[3] 环境保护部信息中心

来源：

AgriculturalScience&Technology | 2011年 / 12卷 / 11期

关键词：

遥感; 物候; 决策树; 作物类型;

D O I：

暂无

中图分类号：

S126 [电子技术、计算机技术在农业上的应用];

学科分类号：

082806 [农业信息与电气工程];

摘要：

[目的]探讨基于多光谱影像和专家决策法的作物分类,验证利用单时相多光谱影像区分农作物的可行性。[方法]以呼伦贝尔地区典型农业种植区为研究区,根据野外实测光谱数据,寻找区分研究区主要作物大麦、小麦、油菜的最佳时间,根据作物波谱特征,采用决策树方法,结合光谱角度制图(SAM)等光谱匹配方法,开展了作物分类研究。[结果]利用8月上旬获取的LandsatTM影像,在对影像进行几何校正、大气校正的基础上,构建决策树,成功提取了小麦、大麦、油菜、种植草场的种植信息,分类总体精度达到86.90%,Kappa系数达到0.8311。[结论]以典型时相的多光谱影像为数据源,应用决策树方法提取作物类型信息,具有较好的应用前景。

引用

页码：1703 / 1706+1710 +1710

页数：5

共 11 条

[1]

Decision tree classification of land cover from remotely sensed data [J].