面向对象的农田信息遥感影像分割算法

• 作者: 李瑞平 苏腾飞
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 多光谱遥感影像 农田 波段权值 图像分割
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 地理国情监测
• 页码范围: 49-53
• 页数: 5页
• 分类号: TP753|P237.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2016.03.010

摘要

为了提高农业遥感数据处理中多光谱影像分割的精度,文章提出了一种面向农田信息提取的遥感影像分割算法:利用KMeans非监督分类算法和Fisher标准估算多光谱遥感影像中各个波段的权值,并将估算的波段权值应用到光谱合并计算中,能够较好地提高农田区域的分割精度,实现基于全局最优合并的区域生长算法,得到最优化的分割结果;从分割结果中提取基于区域的NDVI信息可以较为快速、准确地区分农田和非农田区域.实验结果说明:该方法的分割精度优于传统的全局最优合并算法和FNEA算法,并对遥感影像中旱田和水田的提取均有较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏腾飞		14	50	4.0	6.0
2	李瑞平		55	653	14.0	24.0