基于决策树和面向对象的作物分布信息遥感提取

发布时间：2017-10-04 08:08

  本文关键词：基于决策树和面向对象的作物分布信息遥感提取

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【摘要】：利用我国2012年4—11月覆盖主要农作物全生育期的23幅中分辨率HJ-1A/1B卫星时序影像,采用决策树和面向对象相结合的分类方法提取黑龙江省双河农场主要农作物分布信息,并与传统决策树分类方法进行对比。通过影像预处理构建时序HJ星影像集,先利用面向对象方法提取道路,为作物提取排除田间道路及附属地物干扰;再结合作物物候历分析不同地物光谱和时序特征,筛选出7个特征指数和14个敏感时相,建立决策树分类模型,提取出玉米和水稻。研究表明,多特征指数辅助作物分类十分有效,尤其是归一化水指数NDWI对水稻提取非常有效;较之传统决策树分类,决策树和面向对象相结合的分类方法能有效剔除田间道路及附属林带沟渠对作物分类的干扰,总体分类精度从89.22%提升至95.18%,该方法可为其他地区利用中分辨率遥感影像低成本高精度提取作物分布信息提供借鉴。
【作者单位】： 北京农业信息技术研究中心;北京智慧农业物联网产业技术创新战略联盟;四川省第三测绘工程院;
【关键词】： 遥感 作物分布 信息提取 决策树 面向对象
【基金】：国家自然科学基金项目(41171281)
【分类号】：S127
【正文快照】： 引言农作物空间分布信息是研究农业生产和发展的基础信息,通过遥感监测及时准确地获取农作物分布信息、掌握农作物种植面积,对于确保我国农业的可持续发展和粮食安全具有重要意义。但我国农田间普遍分布着林网林带及道路沟渠,虽然对于提升农田质量有重要的促进作用,但在中低分

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本文编号：969534