基于地块尺度多时相遥感影像的冬小麦种植面积提取

查看全文 作　　者：[1,2]邓刘洋;[1,2]沈占锋;[1,2]柯映明;[1,2]许泽宇

机构地区：[1]中国科学院遥感与数字地球研究所,北京100101;[2]中国科学院大学,北京100049

出　　处：《农业工程学报》索引2018年第34卷第21期,共8页

基　　金：国家重点研发计划项目(编号:2017YFB0504204;2016YFB0502502) 摘　　要：针对仅利用单一遥感影像数据获取农作物信息精度不够问题,该文选择冬小麦主产地河南省兰考县乡镇作为研究区,以2017年多时相中分辨率Landsat8 OLI影像和Google earth上下载的亚米级高分影像为遥感数据源,结合光谱差异和农田地块信息实现冬小麦的精确提取。该算法首先构建不同时相决策树模型,分别实现2个时相的冬小麦区域初步提取;其次通过将对高分影像多尺度分割产生的地块信息分别与2个时相冬小麦播种面积初步区域相互叠加,完成地块单元控制下的冬小麦播种面积分地块统计,并通过设定不同统计阈值,分析落在每一地块单元下的冬小麦区域,生成基于地块单元的冬小麦播种面积分布图;最后通过多时相交叉验证,获取最终冬小麦播种区域。结果表明:该方法能更加准确提取冬小麦种植面积,保持较低的误判率(1.3%)水平下,得到较高的提取正确率(95.9%),较通过对比单一Googleearth高分辨率影像获取冬小麦精度(85.6%)高,该研究对通过融合多源多时相影像数据获取农作物提供参考。 关键词：遥感作物监测冬小麦播种面积地块分类

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