本文選題：農(nóng)業(yè)信息　切入點：GF衛(wèi)星　出處：《測繪通報》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：以GF2衛(wèi)星0.8 m全色/3.2 m多光譜分辨率遙感影像為基礎數(shù)據(jù)源,對基于GF2號衛(wèi)星影像的農(nóng)業(yè)信息提取流程和方法進行了研究與對比分析。首先對GF2號衛(wèi)星影像進行波譜分析;其次對GF2號影像進行融合,并對多種融合方法進行質(zhì)量評價;最后選擇閾值法、波譜間關系法、非監(jiān)督分類法和面向?qū)ο蠓ǚ謩e對GF2號影像數(shù)據(jù)進行農(nóng)業(yè)信息提取試驗,并對信息提取結(jié)果進行精度驗證和結(jié)果分析。試驗表明,面向農(nóng)業(yè)信息提取的GF2號衛(wèi)星影像融合方法中,Pansharp融合算法融合影像色彩正常,無虛影,清晰度高,地類對比度正常,紋理清晰,熵值及與原始多光譜影像的相關系數(shù)高。閾值法和譜間關系法適用于提取單要素農(nóng)業(yè)信息,非監(jiān)督分類法能夠初步獲取研究區(qū)土地利用情況,面向?qū)ο蠓ㄌ崛⊙芯繀^(qū)全要素信息精度高�？傮w來說,不同信息提取方法具有各自的優(yōu)勢,在具體實際應用中,可以根據(jù)目標地類的波譜特性,選擇適宜的遙感影像處理和信息提取方法。
[Abstract]:Based on the GF2 image of 0.8 m panchromatic / 3.2m multispectral resolution, the extraction process and method of agricultural information based on GF2 satellite image are studied and compared. Firstly, the spectral analysis of GF2 satellite image is carried out. Secondly, we fuse GF2 image and evaluate the quality of many fusion methods. Finally, we select threshold method, spectral relationship method, unsupervised classification method and object oriented method to carry out agricultural information extraction test of GF2 image data. The experiment shows that the GF2 satellite image fusion method for agricultural information extraction has normal color, no virtual image, high definition and normal ground contrast. The texture is clear, the entropy value and the correlation coefficient with the original multispectral image are high. The threshold method and the spectral relation method are suitable for extracting agricultural information of single element, and the unsupervised classification method can obtain the land use situation of the study area preliminarily. In general, different information extraction methods have their own advantages. In practical applications, they can be based on the spectral characteristics of target ground classes. Select appropriate remote sensing image processing and information extraction methods.
【作者單位】： 遼寧工程技術大學測繪與地理科學學院;中國科學院地理科學與資源研究所;山西家豪測繪集團有限公司;太原理工大學礦業(yè)工程學院;
【基金】：國家科技支撐計劃(2014BAL07B02)
【分類號】：S127

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本文編號：1565873