多时相TM影像决策树模型的水稻识别提取

• 作者: 平博 朱良 杜云艳 苏伟光 苏奋振
• 来源期刊: 地球信息科学学报
• 关键词: 多时相影像 TM影像 决策树 水稻 信息提取
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 遥感科学与应用技术
• 页码范围: 446-451
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1047.2013.00446

摘要

决策树模型的多时相TM影像的小尺度水稻信息提取在我国还鲜有研究.为此,本文利用水稻生长在潮湿土壤这一特性,选取TM影像中对植物含水量和土壤湿度反应敏感的短波红外波段(1.55～1.75μm),以及反映植物覆盖率、植物长势的红光波段(0.62～0.69μm)和近红外波段(0.76～0.96μm),计算水稻移栽期、灌浆期和成熟期3个时期的归一化植被指数(NDVI)和土壤含水量指数(LSWI),提出一种时间差异的决策树水稻提取模型,以唐山市 滦南县南部区域为例开展了研究.经过野外实地验证表明:该模型能有效区分出水域、玉米和菜地等较易与水稻混淆的地物,水稻提取的生产者精度和用户精度分别为95.18％和98.84％,分别比单一时相高出6.78％和7.54％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏奋振	中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室	99	1596	23.0	33.0
2	杜云艳	中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室	70	1104	21.0	30.0
3	平博	中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室	4	43	3.0	4.0
5	朱良	兰州交通大学测绘与地理信息学院	4	63	3.0	4.0