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基于面向?qū)ο鬀Q策樹的農(nóng)作物分類識別方法

發(fā)布時間:2017-12-31 15:04

  本文關(guān)鍵詞:基于面向?qū)ο鬀Q策樹的農(nóng)作物分類識別方法 出處:《新疆師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2016年01期  論文類型:期刊論文


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【摘要】:文章為緩解農(nóng)業(yè)遙感農(nóng)作物分類識別方面的分類精度與成本、空間分辨率與識別方法之間的矛盾問題提供新的方法。以中分辨率的Landsat TM/ETM+遙感影像為主要數(shù)據(jù)源,農(nóng)田系統(tǒng)圖斑的矢量數(shù)據(jù)作為參考,面向?qū)ο蠓椒ê虲ART決策樹算法等相結(jié)合,提出一種面向?qū)ο鬀Q策樹的農(nóng)作物分類識別方法。文章分別用提出的方法和傳統(tǒng)的決策樹分類方法對新疆焉耆盆地2011至2014年的各種地物進(jìn)行分類識別,4年的平均分類精度92.09%(Kappa系數(shù)為0.91)。新方法不僅提高農(nóng)作物分類識別的總精度,還能比較完整地保持農(nóng)田作物的輪廓。該成果為中等分辨率的遙感影像以高精度的農(nóng)作物分類識別、信息提取和動態(tài)監(jiān)測提供可能。
[Abstract]:In order to alleviate the classification accuracy and cost of agricultural remote sensing crops classification and recognition. The contradiction between spatial resolution and recognition method provides a new method. The medium-resolution Landsat TM/ETM remote sensing image is the main data source. The vector data of the map spot of farmland system is used as reference, and the object-oriented method and CART decision tree algorithm are combined. A method of crop classification and recognition based on object oriented decision tree (ODM) is proposed in this paper, which is used to classify all kinds of ground objects from 2011 to 2014 in Yanqi Basin, Xinjiang. No. The average classification accuracy of four years is 92.090.The Kappa coefficient is 0.910.The new method not only improves the total precision of crop classification and recognition. The results provide the possibility for the middle resolution remote sensing images to identify, extract and dynamically monitor crops with high precision.
【作者單位】: 新疆師范大學(xué)地理科學(xué)與旅游學(xué)院新疆干旱區(qū)湖泊環(huán)境與資源實驗室;中國科學(xué)院新疆生態(tài)與地理研究所荒漠與綠洲生態(tài)國家重點實驗室;
【基金】:新疆維吾爾自治區(qū)重點實驗室專項資金資助項目(2014KL016) 國家自然科學(xué)基金項目(41161007;41461006) 新疆師范大學(xué)博士啟動基金項目(XJNUBS1528)
【分類號】:TP79
【正文快照】: 遙感技術(shù)以其動態(tài)、及時、綜合、成本低等優(yōu)勢已成為獲取土地覆蓋分類[1-3]、土地利用變化監(jiān)測[4,5]、農(nóng)作物種植面積提取[6,7]、區(qū)域碳循環(huán)[8]等方面的主要手段。近幾十年來,農(nóng)業(yè)遙感受到世界各國的普遍重視,遙感技術(shù)面臨著突飛猛進(jìn)的發(fā)展[9]。及時獲取農(nóng)作物種植面積信息及

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8 劉譯t

本文編號:1360261



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