基于GF-6卫星影像多特征优选的酿酒葡萄精准识别

发布时间：2021-10-10 05:04

　　多源遥感信息和特征优选是提高农作物识别精度的重要支撑,高分六号（GF-6）卫星作为首次引入红边波段的国产卫星,其丰富的光谱信息为作物识别提供了新的思路和解决途径。该研究基于宁夏回族自治区银川市永宁县2018年6月—2019年3月的GF-6数据,充分利用红边优势提取光谱特征、纹理特征和植被指数特征,构建多种特征组合方案,并根据随机森林算法对特征重要性进行度量,选取最优特征组合对酿酒葡萄进行精准识别。结果表明,与单一特征相比,多源遥感特征的增加显著改善了酿酒葡萄分类效果,其中,植被指数贡献程度最大,光谱特征次之;基于随机森林的优选特征组合分类效果最佳,其中,总体分类精度为94.15%,酿酒葡萄用户精度为94.23%,制图精度为92.59%;以实地调查的4个酒庄为验证区,将酿酒葡萄提取结果与统计数据进行对比,面积相对精度均在70%以上,其中优选特征结果相对精度在90%以上,研究结果将为国产卫星红边波段在植被分类和识别方面的应用提供数据参考。 

【文章来源】：农业工程学报. 2020,36(18)北大核心EICSCD

【文章页数】：9 页

【参考文献】：
期刊论文
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[4]基于Sentinel-2遥感影像的玉米冠层叶面积指数反演[J]. 苏伟,侯宁,李琪,张明政,赵晓凤,蒋坤萍.  农业机械学报. 2018(01)
[5]单变量特征选择的苏北地区主要农作物遥感识别[J]. 王娜,李强子,杜鑫,张源,赵龙才,王红岩.  遥感学报. 2017(04)
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[9]农业遥感研究应用进展与展望[J]. 陈仲新,任建强,唐华俊,史云,冷佩,刘佳,王利民,吴文斌,姚艳敏,哈斯图亚.  遥感学报. 2016(05)
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博士论文
[1]基于高分一/六号卫星影像特征的农作物分类研究[D]. 郑利娟.中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所) 2017



本文编号：3427702