基于时差特征与随机森林的水稻种植面积提取

发布时间：2017-08-10 22:02

  本文关键词：基于时差特征与随机森林的水稻种植面积提取

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【摘要】：准确提取水稻种植面积是探讨气候变化背景下水稻生产与粮食安全的重要前提。我国南方的水稻种植区域,地块破碎且受云雨天气影响严重,如何充分利用有限时相的数据获得较高精度的水稻面积提取是亟需解决的关键问题。提出了一种利用两个时相的数据,通过构建差值特征突出水稻物候变化的特点,并与随机森林算法结合高精度提取水稻种植面积的方法。将之应用于湖南省常德市鼎城区的水稻种植面积提取,结果表明:采用本方法进行水稻提取的最终总体精度达到93.01%,Kappa系数0.91,与单时相提取结果相比,总体精度提高了近3%。为了进一步分析差值特征对其他分类器的改进效果,分别将差值特征与决策树和随机森林组合,并分析了两种组合提取水稻的精度。研究发现构建的差值特征能够有效反映植物的生长状况,增加地物的可区分性,可为对象的分割及分类提供更多有用的信息,能够有效改善水稻种植面积的提取精度。
【作者单位】： 中山大学地理科学与规划学院广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室综合地理信息研究中心;北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室;广州大学地理科学学院;
【关键词】： 水稻提取 特征波段 多时相 差值波段
【基金】：国家自然科学基金面上项目“基于遥感与智能优化方法的承灾体信息提取及分布模拟研究”(41371499)
【分类号】：S511;TP751
【正文快照】： 2.北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室,北京100875;3.广州大学地理科学学院,广东广州510006)1引言水稻是世界第三大粮食作物,播种面积约占全球耕地面积的15%[1],而中国是世界上最大的水稻生产国和消费国,水稻种植面积占全国粮食作物种植面积的32%,产量更是占我国粮

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本文编号：652848