基于Radarsat-2的冬小麦种植面积提取方法研究

发布时间：2018-02-26 07:04

本文关键词： Radarsat- 遥感冬小麦种植面积提取方法　出处：《麦类作物学报》2017年09期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为探寻基于Radarsat-2的冬小麦种植面积提取方法,以设立在江苏盐城研究区的冬小麦为研究对象,选用2014年3月3日-2014年6月7日期间5期Radarsat-2全极化影像,采用支持向量机法和最大似然法分别对各时相的冬小麦种植面积进行提取,并以地面实测GPS样方进行精度验证。结果表明,以支持向量机法和最大似然法提取冬小麦面积的精度均在4月20日达到最高,分别为66.4%和63.9%。对4月20日支持向量机法的冬小麦面积提取结果进一步进行耕地地块优化和碎小图斑去除处理后,冬小麦面积的提取精度可提高到79.6%。
[Abstract]:In order to explore the method of extracting winter wheat planting area based on Radarsat-2, the winter wheat in Yancheng study area of Jiangsu Province was used as the research object. Five Radarsat-2 full polarization images were selected from March 3rd 2014 to June 7th 2014. Support vector machine (SVM) and maximum likelihood method (MLM) were used to extract the planting area of winter wheat in each phase, and the accuracy of the method was verified by the GPS square measured on the ground. The precision of extracting winter wheat area by support vector machine (SVM) method and maximum likelihood method was the highest in April 20th. The results of winter wheat area extraction based on April 20th support vector machine were 66.4% and 63.9, respectively. The precision of winter wheat area extraction could be improved to 79.6 after further optimization of cultivated land and removal of shredded patches.
【作者单位】：江苏省农业科学院农业信息研究所;
【基金】：国家科技重大专项课题(09-Y30B03-9001-13/15-4) 江苏省农业科学院基金项目(6111651,6111650);江苏省农业科学院基本科研业务专项(ZX-15-3003) 农业部遥感应用中心技术创新课题(2911660) 江苏省农业科技自主创新资金项目[CX(17)3020]
【分类号】：S127;S512.11

【参考文献】

相关期刊论文前10条

1 王利民;刘佳;杨福刚;富长虹;滕飞;高建孟;;基于GF-1卫星遥感的冬小麦面积早期识别[J];农业工程学报;2015年11期

2 刘佳;王利民;杨福刚;杨玲波;王小龙;;基于HJ时间序列数据的农作物种植面积估算[J];农业工程学报;2015年03期

3 葛广秀;李卫国;景元书;;基于NDVI密度分割的冬小麦种植面积提取[J];麦类作物学报;2014年07期

4 李坤;邵芸;张风丽;;基于多极化机载合成孔径雷达(SAR)数据的水稻识别[J];浙江大学学报(农业与生命科学版);2011年02期

5 贾坤;李强子;田亦陈;吴炳方;张飞飞;蒙继华;;微波后向散射数据改进农作物光谱分类精度研究[J];光谱学与光谱分析;2011年02期

6 白黎娜;王t+瑜;田昕;卢颖;杨永恬;;基于多时相ENVISat ASAR数据的冬小麦识别方法——以北京通州试验区为例[J];遥感技术与应用;2010年04期

7 蔡爱民;邵芸;李坤;宫华泽;张风丽;陈权;王国军;;冬小麦不同生长期雷达后向散射特征分析与应用[J];农业工程学报;2010年07期

8 顾晓鹤;潘耀忠;何馨;黄文江;张竞成;王慧芳;;以地块分类为核心的冬小麦种植面积遥感估算[J];遥感学报;2010年04期

9 何灵敏;沈掌泉;孔繁胜;刘震科;;SVM在多源遥感图像分类中的应用研究[J];中国图象图形学报;2007年04期

10 何德平;肖勇;肖兴国;黄永红;周庆人;;支持向量机在遥感影像处理中的应用[J];城市勘测;2006年03期

【共引文献】

相关期刊论文前10条

1 王鹏新;荀兰;李俐;解毅;王蕾;;基于时间序列叶面积指数傅里叶变换的作物种植区域提取[J];农业工程学报;2017年21期

2 高莎;郑江华;马涛;吴建国;那松曹克图;麦迪·库尔曼;;遥感监测适用性分析[J];新疆农业科学;2017年10期

3 田海峰;周伯燕;陈燕芬;邬明权;牛铮;;县域尺度上基于GF-1PMS影像的冬小麦种植面积遥感监测[J];中国农业大学学报;2017年10期

4 李颖;陈怀亮;李耀辉;;利用夏玉米端元丰度估算夏玉米种植面积的研究[J];遥感技术与应用;2017年05期

5 单捷;邱琳;孙玲;王志明;;基于Radarsat-2的冬小麦种植面积提取方法研究[J];麦类作物学报;2017年09期

6 王尔美;李卫国;顾晓鹤;张云华;陈华;;基于光谱特征分异的玉米种植面积提取[J];江苏农业学报;2017年04期

7 李峰;谢磊;王昊;秦泉;赵红;;基于GF-1影像的冬小麦面积提取及年际变化动态监测[J];山东农业科学;2017年08期

8 陈元鹏;罗明;彭军还;王军;周旭;李少帅;;基于网格搜索随机森林算法的工矿复垦区土地利用分类[J];农业工程学报;2017年14期

9 朱永森;曾永年;张猛;;基于HJ卫星数据与面向对象分类的土地利用/覆盖信息提取[J];农业工程学报;2017年14期

10 田峰;李虎;;联合星载光学与SAR图像的城市大面积建筑物高度快速提取[J];测绘学报;2017年07期

【二级参考文献】

相关期刊论文前10条

1 杨飞;刘丽峰;王学成;;基于面向对象方法和SPOT5的丘陵山区林地分类研究[J];林业资源管理;2014年05期

2 黄振国;杨君;;高分一号卫星影像监测水稻种植面积研究综述[J];湖南农业科学;2014年13期

3 程晓娟;杨贵军;徐新刚;陈天恩;王冬;;基于近地高光谱与TM遥感影像的冬小麦冠层含水量反演[J];麦类作物学报;2014年02期

4 邬明权;杨良闯;于博;王玉;赵昕;牛铮;王长耀;;基于遥感与多变量概率抽样调查的作物种植面积测量[J];农业工程学报;2014年02期

5 王来刚;邹春辉;刘婷;程永政;胡峰;;河南省冬小麦长势遥感监测指标的适宜性[J];麦类作物学报;2013年05期

6 李卫国;蒋楠;王纪华;;基于薄云雾去除的ETM+影像大气校正[J];农业工程学报;2013年S1期

7 王煈;田庆久;黄彦;魏宏伟;;基于HJ星CCD遥感数据的落叶阔叶林NDVI差值速率识别模型[J];光谱学与光谱分析;2013年04期

8 李鑫川;徐新刚;王纪华;武洪峰;金秀良;李存军;鲍艳松;;基于时间序列环境卫星影像的作物分类识别[J];农业工程学报;2013年02期

9 景元书;李根;黄文江;;基于相似性分析及线性光谱混合模型的双季稻面积估算[J];农业工程学报;2013年02期

10 王琼;王克如;李少昆;肖春华;戴建国;房林峰;;HJ卫星数据在棉花种植面积提取中的应用研究[J];棉花学报;2012年06期

【相似文献】

相关期刊论文前10条

1 谭建光;张锦水;高晨雪;鲍宇阳;;基于结构规模的冬小麦种植面积遥感抽样估算[J];农业工程学报;2012年23期

2 李寄;黄进良;许文波;;湖北省冬小麦种植面积遥感估算方法研究[J];世界科技研究与发展;2008年05期

3 武永利;王云峰;张建新;栾青;;应用线性混合模型遥感监测冬小麦种植面积[J];农业工程学报;2009年02期

4 张建国;李宪文;吴延磊;;面向对象的冬小麦种植面积遥感估算研究[J];农业工程学报;2008年05期

5 张喜旺;秦耀辰;秦奋;;综合季相节律和特征光谱的冬小麦种植面积遥感估算[J];农业工程学报;2013年08期

6 赵莲;张锦水;胡潭高;陈联裙;李乐;;变端元混合像元分解冬小麦种植面积测量方法[J];国土资源遥感;2011年01期

7 姚渝丽,孙彦君,马宏滨,王蕴波,历艳志;吉林省冬小麦种植试验的农业气象条件分析[J];吉林农业大学学报;1999年02期

8 郝志新,郑景云,陶向新;辽宁省冬小麦种植北界研究[J];中国农业气象;2002年04期

9 黄青;李丹丹;陈仲新;刘佳;王利民;;基于MODIS数据的冬小麦种植面积快速提取与长势监测[J];农业机械学报;2012年07期

10 陈健;刘云慧;宇振荣;;基于时序MODIS-EVI数据的冬小麦种植信息提取[J];中国农学通报;2011年01期