基于多时相影像的棉花种植信息提取方法研究

• 作者: 张清 李希灿 武彬 田野 郑玉彬
• 来源期刊: 干旱区研究
• 关键词: 支持向量机 监督分类 CART算法 面积提取 棉花种植信息 奎屯 新疆
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 其他
• 页码范围: 423-430
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13866/j.azr.2017.02.26

摘要

为实现区域棉花种植面积信息的快速监测,利用2014年新疆奎屯市农七7师125团棉花不同生育期内2期关键期HJ-CCD数据影像,分别运用支持向量机(SVM)的分层监督分类法和专家知识决策树(CART)分类法,基于研究区棉花与其他作物物候和光谱差异提取棉花种植面积和位置,并对两种方法的分类结果进行分析.结果发现:①监督分类法与专家决策树分类法都能有效的提取棉花的面积,棉花总面积精度达96％以上,位置精度达82％以上,专家决策树分类更优一些.②相对而言,基于专家决策树法相对简单,分类精度高,分类位置精度较好.采用环境小卫星影像结合野外调查,在提取棉花种植面积方面有着覆盖面积大、观测周期短的综合优势,而决策树分类法提取棉花面积简单有效.由此可建立一种适用于棉花信息监测系统平台,方便快捷的提取作物种植面积,为棉花长势的研究和病虫害发生区域的确定提供了技术支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田野	山东农业大学信息学院	92	764	16.0	21.0
3	李希灿	山东农业大学信息学院	35	578	13.0	23.0
4	张清	中国科学院遥感与数字地球研究所	22	237	10.0	15.0
7	武彬	山东农业大学信息学院	4	28	3.0	4.0