本文關(guān)鍵詞：基于改進多元紋理信息模型和GF-1影像的縣域冬小麥面積提取

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【摘要】：作物面積監(jiān)測具有較強的時效性,應(yīng)用不斷發(fā)展的遙感技術(shù)能夠及時可靠地監(jiān)測主要作物的種植面積。該文圍繞國產(chǎn)高分一號衛(wèi)星(GF-1)農(nóng)業(yè)應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù),研究縣域尺度農(nóng)作物種植面積快速準確提取的方法。在考慮多光譜遙感影像空間相關(guān)性的基礎(chǔ)上,利用矩陣分解和距離空間轉(zhuǎn)換等數(shù)學(xué)工具設(shè)計一種改進多元紋理信息(modified multivariate texture,MMT)提取模型,實現(xiàn)基于GF-1遙感影像的改進多元紋理信息提取、紋理與光譜信息融合以及基于融合影像分類的縣域尺度冬小麥識別和面積提取。選用冬小麥出苗和越冬2期GF-1寬視場影像,結(jié)合地面實測數(shù)據(jù)和最佳識別時相遙感參考數(shù)據(jù),對比分析基于光譜信息、單變量紋理與光譜融合信息、改進多元紋理與光譜融合信息的3種冬小麥識別和面積量算結(jié)果,實現(xiàn)對改進多元紋理信息效果以及小區(qū)域和較大區(qū)域上冬小麥面積提取的精度驗證。試驗結(jié)果表明:1)與基于其他2種傳統(tǒng)分類特征信息的結(jié)果相比,改進多元紋理信息的加入能夠顯著提高冬小麥識別精度(出苗期提高4.12%和2.36%,越冬期提高2.59%和0.94%);2)在不考慮影像質(zhì)量、生育期和地面樣方測量精度等客觀因素的影響下,基于該文方法的小區(qū)域內(nèi)冬小麥面積提取精度普遍優(yōu)于90%;3)在冬小麥長勢穩(wěn)定的時相(越冬期),基于該文方法的較大區(qū)域冬小麥面積量算結(jié)果能夠達到接近最佳識別時相(孕穗期)的面積提取精度,二者的一致性程度超過97%。因而,利用GF-1寬視場影像能夠有效提取縣域尺度冬小麥種植面積,可為農(nóng)作物監(jiān)測業(yè)務(wù)運行提供遙感數(shù)據(jù)保障。
【作者單位】： 農(nóng)業(yè)部規(guī)劃設(shè)計研究院農(nóng)業(yè)資源監(jiān)測站;
【基金】：國防科工局民用航天“十二五”預(yù)研課題
【分類號】：S512.11;S127
【正文快照】： 游炯,裴志遠,王飛,吳全,郭琳.基于改進多元紋理信息模型和GF-1影像的縣域冬小麥面積提取[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2016,32(13):131-139.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2016.13.019 http://www.tcsae.orgYou Jiong,Pei Zhiyuan,Wang Fei,Wu Quan,Guo Lin.Area extraction of winter w，

本文編號：1225650