多源遙感信息和特征優(yōu)選是提高農(nóng)作物識別精度的重要支撐,高分六號（GF-6）衛(wèi)星作為首次引入紅邊波段的國產(chǎn)衛(wèi)星,其豐富的光譜信息為作物識別提供了新的思路和解決途徑。該研究基于寧夏回族自治區(qū)銀川市永寧縣2018年6月—2019年3月的GF-6數(shù)據(jù),充分利用紅邊優(yōu)勢提取光譜特征、紋理特征和植被指數(shù)特征,構(gòu)建多種特征組合方案,并根據(jù)隨機森林算法對特征重要性進行度量,選取最優(yōu)特征組合對釀酒葡萄進行精準(zhǔn)識別。結(jié)果表明,與單一特征相比,多源遙感特征的增加顯著改善了釀酒葡萄分類效果,其中,植被指數(shù)貢獻程度最大,光譜特征次之;基于隨機森林的優(yōu)選特征組合分類效果最佳,其中,總體分類精度為94.15%,釀酒葡萄用戶精度為94.23%,制圖精度為92.59%;以實地調(diào)查的4個酒莊為驗證區(qū),將釀酒葡萄提取結(jié)果與統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行對比,面積相對精度均在70%以上,其中優(yōu)選特征結(jié)果相對精度在90%以上,研究結(jié)果將為國產(chǎn)衛(wèi)星紅邊波段在植被分類和識別方面的應(yīng)用提供數(shù)據(jù)參考。 

【文章來源】：農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2020,36(18)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號：3427702