测绘科学

2021, v.46;No.273(03) 140-146

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面向对象的覆膜农田信息遥感表征方法
Characterizing the plastic-mulched farmland using object-based image analysis

哈斯图亚;陈仲新;李彩;刘顺喜;

摘要(Abstract):

为解决复杂土地利用背景下覆膜农田信息遥感提取方法缺乏的问题,该文以河套灌区为研究区,以Sentinel-2A卫星数据为基础,结合面向对象影像分析和随机森林算法,开展了复杂土地利用背景下灌水与无灌水覆膜农田信息遥感同步提取研究。首先进行遥感影像尺度分割研究,优选出最佳分割尺度。在此基础上,提取光谱特征、纹理特征、几何特征,获取优化特征子集,并采用随机森林机器学习算法表征覆膜农田信息。研究表明,结合利用Sentinel-2A数据与OBIA方法能够有效表征覆膜农田信息,总体精度达93.03%,Kappa系数为0.91;其中,灌水覆膜农田用户精度为91.35%,制图精度为88.57%;无灌水覆膜农田用户精度为97.10%,制图精度为98.63%。研究证明了Sentinel-2A卫星数据和OBIA方法和机器学习算法在覆膜农田信息遥感表征中的应用潜力,能够为地物信息遥感表征研究中提供参考依据。

关键词(KeyWords): 灌水覆膜农田;无灌水覆膜农田;Sentinel-2A数据;面向对象影像分析;随机森林

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金项目(42001366);; 内蒙古自然科学基金项目(2019BS04006);; 内蒙古农业大学高层次人才引进科研启动项目(NDYB2017-1);; 学校杰出、优秀青年科学基金青年科技骨干项目(2017XQG-3)

作者(Author): 哈斯图亚;陈仲新;李彩;刘顺喜;

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DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2021.03.021

参考文献(References):

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