基于面向对象分类的冬小麦种植面积提取

文献类型： 中文期刊

第一作者： 李卫国

作者： 李卫国;蒋楠

作者机构：

关键词： 冬小麦;种植面积;数据融合;面向对象分类

期刊名称： 麦类作物学报

ISSN： 1009-1041

年卷期： 2012 年 32 卷 04 期

页码： 111-115

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为探索冬小麦种植面积的多源遥感提取方法,以江苏省中部宝应、高邮和兴化三市为研究区域,对冬小麦拔节期Land/TM和ERS/SAR遥感影像进行数据融合,基于波段最佳指数和地物光谱可分性,选择3-4-5波段进行分类,针对传统的基于像素分类方法结果易受"同物异谱"和"异物同谱"现象影响的问题,采用面向对象分类方法,以影像对象为处理单元,结合地物丰富的空间、纹理信息进行小麦面积提取,并与基于像素分类方法(SVM分类)结果进行了比较。结果表明,面向对象分类精度达到了94.16%,较准确地提取出研究区内冬小麦种植面积,比SVM分类结果具有明显优势。该方法可为南方冬小麦种植面积信息的快速获取提供技术支持。

分类号： S512.1

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