科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
农作物种植结构包含农作物种类、数量结构和空间分布特征等信息,是农业科学管理的基础。在不考虑农作物时间序列最佳窗口期的前提下,以石津灌区为研究区,基于高分一号(GF-1) WFV影像计算并分析纹理特征在农作物分类识别中的能力。并在纹理特征分类效果相对较差的时相内引入植被指数,从而弥补纹理在农作物表达上的缺陷。经过对比各组分类结果,可以发现:在作物结构明显的4,8月份,单独纹理特征的分类精度可以达到80%以上,但是在5,6,7,9月等农作物最复杂的时间段内,分类精度仍低于80%。将植被指数与纹理特征组合后,这4个月份的分类结果有了很大改善,总体分类精度均大于80%,基本满足农业动态监测的需求;与单独纹理相比,精度提高2.27%～9.75%,Kappa系数提高0.02～0.16;利用夏玉米的验证样本进行验证,识别精度可以达到98%,识别效果相对完整,破碎程度达到最小化,与其他类别区分度也达到了最优。同时也证明了GF-1WFV纹理特征在农作物种植结构提取中的可用性,尤其是在作物结构相对明显的月份内,可以为影像的农作物提取提供一些有效的信息。
- 单位
