基于中分辨TM数据的水稻提取方法对比研究

李志鹏; 李正国; 刘珍环; 吴文斌; 谭杰扬; 杨鹏

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基于中分辨TM数据的水稻提取方法对比研究

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水稻种植面积监测是当前农业土地变化科学的热点问题,但运用遥感技术对水稻种植面积精确实施监测一直是难点.中分辨率遥感影像能够满足我国大面积水稻作物监测,成为业务化运行的主要数据源.为此,该研究尝试以中分辨率TM影像为数据源,结合神经网络和面向对象(SVM)两种算法对对黑龙江省富锦市2010年两期不同时相影像分别进行水稻分类提取,并对分类结果进行滤波处理及混淆矩阵精度评定.结果表明:(1)在高纬度单季稻生长区,面向对象分类算法的精度显著高于神经网络的分类精度,水稻用户精度和生产者精度在6月份分别高0.55％、1.37％,在8月份分别高0.62％、2.34％;(2)对神经网络分类的结果进行Majority滤波处理,在一定程度上可以改善水稻分类的精度,水稻用户精度和生产者精度在6月份分别提高0.14％、0.5％,在8月份分别提高1.56％、1.43％;(3)选取关键水稻物候期的遥感影像获取水稻种植面积的精度更高,返青期水稻提取精度要高于乳熟期,其中神经网络算法的水稻用户精度及生产者精度分别提高2.67％、3.45％;面向对象算法的水稻用户精度及生产者精度分别提高2.6％、2.48％.未来需要重点考虑建立全国水稻物候历信息、面向对象算法中自动化最优尺度分割方法来提高水稻分类的精度.

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来源
《中国农业资源与区划》|2014年第1期|27-33|共7页
作者
李志鹏; 李正国; 刘珍环; 吴文斌; 谭杰扬; 杨鹏;
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作者单位

中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业部农业信息技术重点实验室,北京100081;

中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业部农业信息技术重点实验室,北京100081;

中山大学地理科学与规划学院,广州510275;

中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业部农业信息技术重点实验室,北京100081;

中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业部农业信息技术重点实验室,北京100081;

中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业部农业信息技术重点实验室,北京100081;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
水稻; 神经网络; 面向对象分类; TM影像;

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