面向对象的农田信息遥感影像分割算法

发布时间：2018-06-03 22:43

  本文选题：多光谱遥感影像 + 农田　； 参考：《测绘科学》2016年03期

【摘要】：为了提高农业遥感数据处理中多光谱影像分割的精度,文章提出了一种面向农田信息提取的遥感影像分割算法:利用KMeans非监督分类算法和Fisher标准估算多光谱遥感影像中各个波段的权值,并将估算的波段权值应用到光谱合并计算中,能够较好地提高农田区域的分割精度,实现基于全局最优合并的区域生长算法,得到最优化的分割结果;从分割结果中提取基于区域的NDVI信息可以较为快速、准确地区分农田和非农田区域。实验结果说明:该方法的分割精度优于传统的全局最优合并算法和FNEA算法,并对遥感影像中旱田和水田的提取均有较好的效果。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of multi-spectral image segmentation in agricultural remote sensing data processing, In this paper, a remote sensing image segmentation algorithm for farmland information extraction is proposed, which uses KMeans unsupervised classification algorithm and Fisher standard to estimate the weights of each band in multispectral remote sensing images, and applies the estimated band weights to spectral combination calculation. It can improve the segmentation precision of farmland area, realize the region growth algorithm based on global optimal combination, and obtain the optimal segmentation result. The NDVI information based on region can be extracted from the segmentation result more quickly. Accurately distinguish farmland from non-farmland areas. The experimental results show that the segmentation accuracy of this method is better than that of the traditional global optimal merging algorithm and FNEA algorithm, and it has a good effect on the extraction of dry and paddy fields from remote sensing images.
【作者单位】： 内蒙古农业大学;
【基金】：内蒙古自治区科技计划项目(20140153) 内蒙古自治区水利科技项目(NSK201403)
【分类号】：TP751

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