本文關(guān)鍵詞：構(gòu)建時空融合模型進行水稻遙感識別

  更多相關(guān)文章： 遙感識別 時空歸屬度 變化檢測 景觀特征 分類精度 水稻

【摘要】：傳統(tǒng)變化檢測手段進行水稻遙感識別受"云污染"和影像間配準誤差導(dǎo)致的變化檢測誤差累積及"椒鹽"現(xiàn)象的影響,水稻遙感識別精度低。本文提出時空融合模型(Temporal-Spatial-Fusion Model,TSFM)進行水稻遙感識別,旨在綜合像元在時間、空間維度上的信息定義像元的水稻時空歸屬度,根據(jù)時空歸屬度劃分閾值提取水稻。實驗結(jié)果表明:在不同窗口尺度下,TSFM在整體和"云污染"區(qū)域?qū)λ咎崛【_到了較高精度。當窗口尺度為3×3時,水稻提取的用戶精度、制圖精度和總體精度分別達到93.4%、83.5%和87.9%。在不同窗口尺度下水稻提取的用戶精度、制圖精度、總體精度均高于分類后比較PCC(Post-Classification Comparison)和多數(shù)投票法(Majority Voting,MV);在"云污染"區(qū)域,水稻識別總體精度均在92.0%以上,水稻制圖精度比PCC、MV分別至少提高了14.0%、7.6%。有效地解決了傳統(tǒng)變化檢測作物遙感識別存在的誤差累積問題,在一定程度上避免了"云污染"和"椒鹽"現(xiàn)象對識別結(jié)果的影響。另外,初步探討了TSFM水稻提取精度與景觀特征關(guān)系,發(fā)現(xiàn)在景觀規(guī)整區(qū)域適宜采用較小的窗口,在破碎區(qū)域適宜采用較大的窗口。該方法的成功實施,為大范圍開展秋糧作物遙感識別,消除"云"影響進行了前期實驗探討。
【作者單位】： 地表過程與資源生態(tài)國家重點實驗室北京師范大學資源學院;
【關(guān)鍵詞】： 遙感識別 時空歸屬度 變化檢測 景觀特征 分類精度 水稻
【基金】：國家自然科學基金(編號:41301444) 北京高等學�！扒嗄暧⒉庞媱潯眫~
【分類號】：S511;TP751
【正文快照】： 引用格式:孫佩軍,張錦水,潘耀忠,謝登峰,袁周米琪.2016.構(gòu)建時空融合模型進行水稻遙感識別.遙感學報,20(2):328 343Sun P J,Zhang J S,Pan Y Z,Xie D F and Yuan Z M Q.2016.Temporal-spatial-fusion model for area extraction ofpaddy rice using multi-temporal remote se

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本文編號：1009525