文献类型： 中文期刊
作者： 魏鹏飞 1 ; 徐新刚 1 ; 杨贵军 1 ; 李中元 1 ; 王建雯 1 ; 陈帼 1 ;
作者机构： 1.湖北大学资源环境学院;北京农业信息技术研究中心;国家农业信息化工程技术研究中心
关键词： 遥感;作物分类;多时相;GF-1;决策树
期刊名称： 中国农业科技导报
ISSN： 1008-0864
年卷期： 2019 年 02 期
页码： 54-61
收录情况： 北大核心 ; CSCD
摘要： 高分一号GF1/WFV遥感影像具有较高的时间和空间分辨率,利用多时相影像开展农作物分类调查具有明显优势。以安徽省颍上县为研究区域,利用2017年5月至9月共6景多时相GF-1/WFV卫星遥感影像数据对主要农作物的分类识别提取。首先,通过分析研究区主要农作物的典型植被指数NDVI、EVI和WDRVI时序变化特征,明析了不同作物在各时相对不同VI的响应特征;其次,基于作物在不同时相的敏感VI变化响应,构建了决策树分层分类模型,成功提取了研究区玉米、水稻、大豆和甘薯四种主要作物种植空间分布情况。结果表明:总体精度达到90.9%,Kappa系数为0.895。同时,采用最大似然法、支持向量机对研究区作物进行分类,通过分类效果对比发现,最大似然法最差,支持向量机次之,决策树分类方法最佳。研究表明:利用多时相时间序列的遥感影像数据,结合作物植被指数特征,采用决策树分类方法可以有效提高作物分类的精度。
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