构建时空融合模型进行水稻遥感识别

发布时间：2017-10-11 00:33

  本文关键词：构建时空融合模型进行水稻遥感识别

  更多相关文章： 遥感识别 时空归属度 变化检测 景观特征 分类精度 水稻

【摘要】：传统变化检测手段进行水稻遥感识别受"云污染"和影像间配准误差导致的变化检测误差累积及"椒盐"现象的影响,水稻遥感识别精度低。本文提出时空融合模型(Temporal-Spatial-Fusion Model,TSFM)进行水稻遥感识别,旨在综合像元在时间、空间维度上的信息定义像元的水稻时空归属度,根据时空归属度划分阈值提取水稻。实验结果表明:在不同窗口尺度下,TSFM在整体和"云污染"区域对水稻提取均达到了较高精度。当窗口尺度为3×3时,水稻提取的用户精度、制图精度和总体精度分别达到93.4%、83.5%和87.9%。在不同窗口尺度下水稻提取的用户精度、制图精度、总体精度均高于分类后比较PCC(Post-Classification Comparison)和多数投票法(Majority Voting,MV);在"云污染"区域,水稻识别总体精度均在92.0%以上,水稻制图精度比PCC、MV分别至少提高了14.0%、7.6%。有效地解决了传统变化检测作物遥感识别存在的误差累积问题,在一定程度上避免了"云污染"和"椒盐"现象对识别结果的影响。另外,初步探讨了TSFM水稻提取精度与景观特征关系,发现在景观规整区域适宜采用较小的窗口,在破碎区域适宜采用较大的窗口。该方法的成功实施,为大范围开展秋粮作物遥感识别,消除"云"影响进行了前期实验探讨。
【作者单位】： 地表过程与资源生态国家重点实验室北京师范大学资源学院;
【关键词】： 遥感识别 时空归属度 变化检测 景观特征 分类精度 水稻
【基金】：国家自然科学基金(编号:41301444) 北京高等学校“青年英才计划”~~
【分类号】：S511;TP751
【正文快照】： 引用格式:孙佩军,张锦水,潘耀忠,谢登峰,袁周米琪.2016.构建时空融合模型进行水稻遥感识别.遥感学报,20(2):328 343Sun P J,Zhang J S,Pan Y Z,Xie D F and Yuan Z M Q.2016.Temporal-spatial-fusion model for area extraction ofpaddy rice using multi-temporal remote se

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本文编号：1009525