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摘要:
利用遥感手段提取农作物种植面积时,需要结合作物物候特征,以提高面积的提取精度.该文以北京市通州区西南部为试验区,以冬小麦为研究对象,利用多时相的环境减灾小卫星遥感影像数据,通过基于支持向量机二分法的分类后验概率空间变化向量分析法进行冬小麦种植面积遥感测量试验研究.研究结果表明:该文提出的方法测量结果总体精度、Kappa系数分别为95%、0.90,远高于支持向量机(SVM)分类后直接比较方法(总体精度91%,Kappa系数0.79):解决了实际应用中的变化阈值选取的主观性问题,该方法的频度直方图两极化现象使得变化阈值取值部分频度被压低摊平,阈值敏感度降低,变化阈值取值更为客观,一定程度上解决了阈值难以设定的问题;SVM二分法和变化向量分析的结合增强了对光谱的敏感性,能够监测不同季相上植被的长势变化,进而提高了农作物种植面积遥感测量的精度,同时对其他农作物种植面积测量提供了途径.
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文献信息
篇名 支持向量机与分类后验概率空间变化向量分析法相结合的冬小麦种植面积测量方法
来源期刊 农业工程学报 学科 工学
关键词 支持向量机(SVM) 作物 遥感 混合法 二分法 分类后验概率空间变化向量分析法(PCVA) 冬小麦
年,卷(期) 2010,(9) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 210-217
页数 分类号 TP79
字数 5126字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-6819.2010.09.036
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 潘耀忠 北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室 91 3969 29.0 62.0
2 侯东 北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室 4 63 4.0 4.0
3 张锦水 北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室 49 1151 16.0 33.0
4 宋国宝 北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室 6 219 6.0 6.0
5 李苓苓 北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室 3 37 3.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量机(SVM)
作物
遥感
混合法
二分法
分类后验概率空间变化向量分析法(PCVA)
冬小麦
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
395062
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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