基于SAR-C的大兴安岭西麓地区主要农作物识别方法研究

• 作者: 乌兰 乌兰吐雅 于利峰 包珺玮
• 来源期刊: 北方农业学报
• 学科: 工学
• 关键词: 雷达遥感数据 农作物识别 光学影像数据 最大似然法 CART决策树方法
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 农业信息技术·农业经济
• 页码范围: 108-113
• 页数: 6页
• 分类号: TP79
• 字数: 3915字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-1197.2017.03.22

摘要

雷达遥感能够克服复杂地形与气象条件影响,既可在恶劣的气候条件下,也可以在白天和黑夜发挥作用,具有较强的全天候、全天时的工作能力,这一特性优于可见光和红外波段的探测系统.大兴安岭地区,夏季多云,光学影像难以获取,对于遥感农作物识别造成了影响.该研究选取大兴安岭西麓部分地区为研究区域,以单极化多时相Sentienl-1A为数据源,采用最大似然法、CART决策树方法对研究作物种类进行提取,并对其结果进行了分析.通过分类结果数据比对,表明:在农作物识别中CART决策树分类方法能够提供较高的分类精度,作物识别精度达到80.257%,Kappa系数0.733.光学影像能够很好辅助雷达影像用于区分非耕地信息.SAR数据对大兴安岭西麓地区春小麦具有很好地识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	乌兰	内蒙古农牧业科学院农业经济与信息研究所	37	135	6.0	10.0
2	乌兰吐雅	内蒙古农牧业科学院农业经济与信息研究所	8	26	4.0	4.0
3	包珺玮	内蒙古农牧业科学院农业经济与信息研究所	7	15	2.0	3.0
4	于利峰	内蒙古农牧业科学院农业经济与信息研究所	5	8	2.0	2.0