基于SPOT-5卫星影像的灌区作物识别

• 作者: 徐中民 梁友嘉
• 来源期刊: 草业科学
• 学科: 农学
• 关键词: 作物识别 高分辨率卫星影像 SPOT-5 最大似然分类 支持向量机
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 前植物生产层
• 页码范围: 161-167
• 页数: 7页
• 分类号: S127
• 字数: 5490字
• 语种: 中文

摘要

高分辨率卫星影像是作物精确分类和评估的重要数据源,在农作物种植规划、估产等领域具有重要的应用价值.本研究利用分辨率为2.5m的SPOT 5影像分析张掖市盈科灌区的作物分布状况,同时分别生成分辨率为10和30 m的影像,用于尺度验证.最终得到研究区作物分类图,所用方法主要有最小距离法、马氏距离、最大似然法、光谱角制图仪(SAM)和支持向量机(SVM).Kappa系数分析表明,最大似然法和SVM的分类效果好于其它分类器,分别为0.871 9和0.862 5,但这两种方法的统计量无明显区别；分类图精度评价表明,基于最大似然法的分类图总体精度最高,为90.6％;随像元空间尺度的增加,分类精度未产生明显变化.研究结果表明,最大似然法和SVM技术可以与SPOT5影像结合,用于作物类型识别和作物面积估算.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐中民	中国科学院寒区旱区环境与工程研究所内陆河流域生态水文重点试验室	142	10017	42.0	99.0
2	梁友嘉	中国科学院寒区旱区环境与工程研究所内陆河流域生态水文重点试验室	7	223	6.0	7.0