图斑与变化向量分析相结合的秋粮作物遥感提取

作者：孙佩军; 杨珺雯; 张锦水; 潘耀忠; 云雅

来源：北京师范大学学报(自然科学版), 2015, S1: 89-94.

DOI：10.16360/j.cnki.jbnuns.2015.s1.014

• 面向对象
• 变化向量
• 农作物
• 分类精度

本文提出一种图斑与变化向量分析相结合的农作物提取方法,旨在综合面向对象空间纹理信息、归一化植被指数信息和作物变化信息,提取农作物.实验以高分一号为数据源,选取河北省衡水市中部区域提取作物,根据野外采样点数据验证方法精度.实验结果表明:该方法较高精度地提取了研究区作物分布,总体精度达到93.4%.其中主要作物玉米提取的用户精度、制图精度分别为95.4%、95.7%,棉花提取的用户精度、制图精度分别为86.8%、84.0%,其余非农作物类别用户精度高于89.9%,制图精度高于91.6%.棉花和景观树由于种植破碎,并且大部分都混作于玉米中,提取精度比玉米低.从分类结果图中可以看出,该方法基于面向对象,以地块为基本识别单元提取作物信息,消除了传统基于像元的分类存在的"椒盐现象".研究表明:本文提出的方法能够充分利用面向对象地块信息,以农作物变化信息为依据,辅以归一化植被指数,较高精度的提取农作物.该方法的成功实施为面向对象方法在农作物提取中的研究提供了新思路,为作物信息提取提供了有效的途径.

• 单位
  北京师范大学; 地表过程与资源生态国家重点实验室