综合多特征的Landsat8时序遥感图像棉花分类方法

• 作者: 张霞 王文静 王树东 赵银娣
• 来源期刊: 遥感学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多时相Landsat 8数据 综合多特征 NDVI 棉花提取 特征选择
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 遥感应用
• 页码范围: 115-124
• 分类号: TP79
• 语种: 中文
• DOI: 10.11834/jrs.20175317

摘要

传统的多时相遥感图像分类大多拘泥于单一特征,本文基于多时相的Landsat 8遥感数据,开展了综合多特征的特征提取与特征选择方法研究.综合了NDVI时间序列、最佳时相反射率光谱特征以及纹理特征作为初始分类特征,并采用基于属性重要度的粗糙集特征选择算法对其进行特征约简.分类结果表明:(1)利用初始分类特征,分类的总体精度达到92.81％,棉花提取精度达87.4％,与仅利用NDVI时间序列相比,精度分别提高5.53％和5.05％;(2)利用粗糙集选择后的特征分类,分类总体精度可达93.66％,棉花分类精度达92.73％,与初始分类特征提取结果相比,棉花分类精度提高5.33％.基于属性重要度的粗糙集特征选择不仅提高了分类精度,同时有效降低了分类器的计算复杂度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王树东	中国科学院遥感与数字地球研究所	99	1274	20.0	27.0
2	张霞	中国科学院遥感与数字地球研究所	109	2111	26.0	41.0
3	赵银娣	中国矿业大学环境与测绘学院	34	234	9.0	14.0
4	王文静	中国科学院遥感与数字地球研究所	32	266	8.0	16.0