本文選題：農(nóng)業(yè)信息　切入點(diǎn)：GF衛(wèi)星　出處：《測(cè)繪通報(bào)》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(chǔ)數(shù)據(jù)源,對(duì)基于GF2號(hào)衛(wèi)星影像的農(nóng)業(yè)信息提取流程和方法進(jìn)行了研究與對(duì)比分析。首先對(duì)GF2號(hào)衛(wèi)星影像進(jìn)行波譜分析;其次對(duì)GF2號(hào)影像進(jìn)行融合,并對(duì)多種融合方法進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià);最后選擇閾值法、波譜間關(guān)系法、非監(jiān)督分類法和面向?qū)ο蠓ǚ謩e對(duì)GF2號(hào)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行農(nóng)業(yè)信息提取試驗(yàn),并對(duì)信息提取結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證和結(jié)果分析。試驗(yàn)表明,面向農(nóng)業(yè)信息提取的GF2號(hào)衛(wèi)星影像融合方法中,Pansharp融合算法融合影像色彩正常,無(wú)虛影,清晰度高,地類對(duì)比度正常,紋理清晰,熵值及與原始多光譜影像的相關(guān)系數(shù)高。閾值法和譜間關(guān)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(lái)說(shuō),不同信息提取方法具有各自的優(yōu)勢(shì),在具體實(shí)際應(yīng)用中,可以根據(jù)目標(biāo)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(shù)大學(xué)測(cè)繪與地理科學(xué)學(xué)院;中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所;山西家豪測(cè)繪集團(tuán)有限公司;太原理工大學(xué)礦業(yè)工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃(2014BAL07B02)
【分類號(hào)】：S127

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本文編號(hào)：1565873