本文關(guān)鍵詞：基于時差特征與隨機森林的水稻種植面積提取

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【摘要】：準(zhǔn)確提取水稻種植面積是探討氣候變化背景下水稻生產(chǎn)與糧食安全的重要前提。我國南方的水稻種植區(qū)域,地塊破碎且受云雨天氣影響嚴(yán)重,如何充分利用有限時相的數(shù)據(jù)獲得較高精度的水稻面積提取是亟需解決的關(guān)鍵問題。提出了一種利用兩個時相的數(shù)據(jù),通過構(gòu)建差值特征突出水稻物候變化的特點,并與隨機森林算法結(jié)合高精度提取水稻種植面積的方法。將之應(yīng)用于湖南省常德市鼎城區(qū)的水稻種植面積提取,結(jié)果表明:采用本方法進(jìn)行水稻提取的最終總體精度達(dá)到93.01%,Kappa系數(shù)0.91,與單時相提取結(jié)果相比,總體精度提高了近3%。為了進(jìn)一步分析差值特征對其他分類器的改進(jìn)效果,分別將差值特征與決策樹和隨機森林組合,并分析了兩種組合提取水稻的精度。研究發(fā)現(xiàn)構(gòu)建的差值特征能夠有效反映植物的生長狀況,增加地物的可區(qū)分性,可為對象的分割及分類提供更多有用的信息,能夠有效改善水稻種植面積的提取精度。
【作者單位】： 中山大學(xué)地理科學(xué)與規(guī)劃學(xué)院廣東省城市化與地理環(huán)境空間模擬重點實驗室綜合地理信息研究中心;北京師范大學(xué)地表過程與資源生態(tài)國家重點實驗室;廣州大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 水稻提取 特征波段 多時相 差值波段
【基金】：國家自然科學(xué)基金面上項目“基于遙感與智能優(yōu)化方法的承災(zāi)體信息提取及分布模擬研究”(41371499)
【分類號】：S511;TP751
【正文快照】： 2.北京師范大學(xué)地表過程與資源生態(tài)國家重點實驗室,北京100875;3.廣州大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院,廣東廣州510006)1引言水稻是世界第三大糧食作物,播種面積約占全球耕地面積的15%[1],而中國是世界上最大的水稻生產(chǎn)國和消費國,水稻種植面積占全國糧食作物種植面積的32%,產(chǎn)量更是占我國糧

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本文編號：652848