您好,欢迎访问北京市农林科学院 机构知识库!

基于多季相分形特征的Landsat 8 OLI影像耕地信息提取方法

文献类型: 中文期刊

作者: 孟凤 1 ; 朱庆伟 1 ; 董士伟 1 ; 刘玉 1 ; 张欣欣 1 ; 潘瑜春 1 ;

作者机构: 1.西安科技大学测绘科学与技术学院;北京市农林科学院信息技术研究中心;国家农业信息化工程技术研究中心

关键词: 耕地信息提取;多季相;遥感影像;分形特征;毯子覆盖法;Landsat 8 OLI

期刊名称: 农业机械学报

ISSN: 1000-1298

年卷期: 2024 年 06 期

页码: 168-177

收录情况: EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要: 利用遥感技术快速准确地提取耕地信息是耕地保护的关键环节。以山东省商河县为例,提出了一种基于多季相分形特征的Landsat 8 OLI影像耕地信息提取方法。首先采用毯子覆盖法计算多季相遥感影像每个像元的上分形信号和下分形信号,对比分析耕地和其他土地利用类型的分形特征,选取上分形信号的第3尺度作为特征尺度,提取商河县耕地空间分布特征;其次采用同时期的土地利用矢量数据、Esri land cover数据和统计数据进行耕地信息提取精度评价;最后分别设置多季相分形提取与单季相分形提取、现有土地利用数据产品的对比实验,并基于点位匹配度和面积匹配度进行评价。结果表明:多季相数据更能反映农作物生长的复杂性,有助于提高耕地信息的提取精度;不同土地利用类型在不同分形尺度的信号值各不相同,分形特征可以在不同尺度上清晰地刻画出不同土地利用类型的分异性;基于矢量数据和Esri land cover数据评价的多季相分形特征耕地提取点位匹配度为87.13%和89.83%,面积匹配度为99.73%和97.91%,均比单季相分形提取结果精度高;综合考虑点位匹配度、面积匹配度和空间分布特征,研发方法能有效区分耕地和其他土地利用类型,提取结果更优,且与统计数据有更高的一致性。该方法可准确提取耕地信息,为耕地的动态监测和损害评估提供技术支撑。

  • 相关文献

[1]SCS+C地形辐射校正模型的应用分析研究. 钟耀武,刘良云,王纪华,阎广建. 2006

[2]基于多时相遥感数据和HSV变换的越冬前冬小麦面积提取. 赵叶,李存军,周静平,竞霞,荆伟斌. 2019

[3]上海崇明县植被覆盖度动态变化遥感监测研究. 李红,卢振兰,李德志,周燕,宋云. 2009

作者其他论文 更多>>