本文關(guān)鍵詞：基于無人機(jī)遙感的灌區(qū)土地利用與覆被分類方法

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【摘要】：為研究無人機(jī)可見光遙感技術(shù)在灌區(qū)土地利用和覆被分類中的有效性,以河套灌區(qū)五原縣塔爾湖鎮(zhèn)為試驗(yàn)區(qū)域,用TEZ固定翼無人機(jī)搭載索尼A5100型相機(jī)進(jìn)行航拍試驗(yàn)。應(yīng)用Agisoft Photo Scan軟件對(duì)無人機(jī)遙感系統(tǒng)獲取的可見光高分辨率原始單張影像數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接處理。除目視提取的特殊用地與水域及水利設(shè)施用地外,通過試誤法確定分割尺度300、形狀權(quán)重0.4、緊致度權(quán)重0.5為無人機(jī)遙感影像數(shù)據(jù)的最佳分割參數(shù)。通過對(duì)剩余各地物在光譜、形狀、紋理特征參量中表現(xiàn)的特異性,分別建立決策樹、支持向量機(jī)、K-最近鄰分類規(guī)則集提取土地利用類型試驗(yàn)。結(jié)果表明,支持向量機(jī)能較準(zhǔn)確地提取各地物的特征,總體精度為82.20%,Kappa系數(shù)為0.765 9;決策樹分類方法的總體精度為74.00%,Kappa系數(shù)為0.667 5;K-最近鄰分類方法的總體精度為71.40%,Kappa系數(shù)為0.610 7。采用支持向量機(jī)結(jié)合決策樹分類法創(chuàng)建的決策樹模型,可以將總體精度提高到84.20%,Kappa系數(shù)達(dá)到0.790 0。因此無人機(jī)可見光遙感技術(shù)可以用于提取灌區(qū)土地利用類型,但存在農(nóng)、毛渠錯(cuò)分為交通運(yùn)輸用地的情況,渠系的提取還需進(jìn)一步研究。
【作者單位】： 西北農(nóng)林科技大學(xué)機(jī)械與電子工程學(xué)院;西北農(nóng)林科技大學(xué)水土保持研究所;西北農(nóng)林科技大學(xué)水利與建筑工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 無人機(jī)遙感 可見光波段 灌區(qū)土地利用 土地覆被分類 支持向量機(jī)
【基金】：科技部國際合作項(xiàng)目(2014DFG72150) 楊凌示范區(qū)工業(yè)項(xiàng)目(2015GY-03)
【分類號(hào)】：F301.2;TP751
【正文快照】： 3.西北農(nóng)林科技大學(xué)水利與建筑工程學(xué)院,陜西楊凌712100)引言土地利用/土地覆被變化是目前研究熱點(diǎn),其中土地利用/土地覆被分類是研究變化的基礎(chǔ)[1]。傳統(tǒng)實(shí)地調(diào)查方式耗費(fèi)大量人力物力,隨著空間技術(shù)發(fā)展,通過遙感影像解譯進(jìn)行土地利用分類得到廣泛應(yīng)用。齊樂等[2]采用Landsat

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本文編號(hào)：531807