基于无人机遥感的灌区土地利用与覆被分类方法

• 作者: 张立元 杨江涛 王紫军 郭聪聪 雷雨 韩文霆
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 工学
• 关键词: 无人机遥感 可见光波段 灌区土地利用 土地覆被分类 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 农业自动化与环境控制
• 页码范围: 270-277
• 分类号: TP722.4|V279+.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2016.11.037

摘要

为研究无人机可见光遥感技术在灌区土地利用和覆被分类中的有效性,以河套灌区五原县塔尔湖镇为试验区域,用TEZ固定翼无人机搭载索尼A5100型相机进行航拍试验.应用Agisoft PhotoScan软件对无人机遥感系统获取的可见光高分辨率原始单张影像数据进行拼接处理.除目视提取的特殊用地与水域及水利设施用地外,通过试误法确定分割尺度300、形状权重0.4、紧致度权重0.5为无人机遥感影像数据的最佳分割参数.通过对剩余各地物在光谱、形状、纹理特征参量中表现的特异性,分别建立决策树、支持向量机、K-最近邻分类规则集提取土地利用类型试验.结果表明,支持向量机能较准确地提取各地物的特征,总体精度为82.20％,Kappa系数为0.765 9;决策树分类方法的总体精度为74.00％,Kappa系数为0.667 5;K-最近邻分类方法的总体精度为71.40％,Kappa系数为0.610 7.采用支持向量机结合决策树分类法创建的决策树模型,可以将总体精度提高到84.20％,Kappa系数达到0.790 0.因此无人机可见光遥感技术可以用于提取灌区土地利用类型,但存在农、毛渠错分为交通运输用地的情况,渠系的提取还需进一步研究.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨江涛	西北农林科技大学水利与建筑工程学院	17	182	6.0	13.0
2	雷雨	西北农林科技大学机械与电子工程学院	4	70	4.0	4.0
3	郭聪聪	西北农林科技大学机械与电子工程学院	2	44	2.0	2.0
4	张立元	西北农林科技大学机械与电子工程学院	7	133	4.0	7.0
5	王紫军	西北农林科技大学机械与电子工程学院	2	68	2.0	2.0