基于GF-1影像的玉米识别方法研究

• 作者: 武红旗 王晓昕 范燕敏
• 来源期刊: 山东农业科学
• 学科: 农学
• 关键词: GF-1影像 玉米识别 作物分类 分类方法
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 信息技术·农业工程
• 页码范围: 139-142
• 页数: 4页
• 分类号: S513
• 字数: 3614字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14083/j.issn.1001-4942.2017.06.029

摘要

本研究选取新疆昌吉市为研究区,以基于GF-1影像的作物分类与玉米识别为目的,利用2015年的5景高空间和高时间分辨率的GF-1遥感影像,经对影像进行掩膜处理后,分别利用最大似然法、马氏距离法、最小距离法、平行六面体法、神经网络法和支持向量机法对昌吉市的作物进行分类与玉米识别.结果表明,昌吉市玉米识别的最佳方法为最大似然法,最佳月份为8月,总体分类精度为98.48%,Kappa系数可达到0.98,制图精度与用户精度分别为99.93%和97.72%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范燕敏	新疆农业大学草业与环境科学学院	53	527	14.0	20.0
2	武红旗	新疆农业大学草业与环境科学学院	114	1218	20.0	29.0
3	王晓昕	新疆农业大学草业与环境科学学院	1	2	1.0	1.0