基于小波包变换的农作物分类无人机遥感影像适宜尺度筛选

发布时间：2017-12-04 09:22

  本文关键词：基于小波包变换的农作物分类无人机遥感影像适宜尺度筛选

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【摘要】：为寻找适宜分类的空间尺度,该文提出一种基于小波包的空间尺度选择方法。该文以无人机航拍农作物影像为数据源,针对高空间分辨率遥感影像农作物分类问题,基于小波包变换对影像分类特征进行多尺度定量分析。将七种农作物影像样本进行小波包分解,从高频部分获取均值,方差,能量,能量差四种纹理信息,从低频部分获取光谱信息,构建分类特征矢量,通过作物样本之间的J-M距离,分析在不同小波包分解层样本之间的可分性,并进一步通过农作物面向对象分类精度和分割耗时评价适宜尺度。该文选择位于河北的涿州农场为研究区,利用无人机航空影像,对提出的方法进行试验验证,结果显示:小波包分解到第三、四层级时,即空间分辨率为0.32~0.64 m时,适宜农作物面向对象分类;在适宜尺度下,基于小波包分解的面向对象分类总体分类精度可达到89%,Kappa系数可达到0.85。研究结果可为高空间分辨率遥感农作物精细识别提供支撑。
【作者单位】： 中国农业大学信息与电气工程学院;国土资源部农用地质量与监控重点试验室;
【基金】：863计划课题:星地遥感的农作物信息感知(2013AA10230103) 国家自然科学基金项目:基于高分辨率遥感数据的农作物纹理特征表达及其类型识别研究(41171337)
【分类号】：TP751
【正文快照】： 张超,刘佳佳,苏伟,乔敏,杨建宇,朱德海.基于小波包变换的农作物分类无人机遥感影像适宜尺度筛选[J].农业工程学报,2016,32(21):95-101.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2016.21.013 http://www.tcsae.orgZhang Chao,Liu Jiajia,Su Wei,Qiao Min,Yang Jianyu,Zhu Dehai.Optimal

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本文编号：1250512