GF-1卫星多时相组合近红外数据水稻识别能力

• 作者: 刘佳 姚保民 杨玲波 杨福刚 王利民 邵杰
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 遥感 作物 面积识别 多时相 近红外波段 GF-1/WFV 水稻
• 年，卷（期）: 2017,（23）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 196-202
• 页数: 7页
• 分类号: S127
• 字数: 6220字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2017.23.025

摘要

针对近红外波段水稻识别能力的问题,选择银川市所属的5个县区为研究区域,采用2016年5月18日、6月16日、7月30日、9月13日4个时相GF-1/WFV影像的近红外波段(0.76～2.526μm)数据,基于决策树分类方法,获取了4个单时相、3个多时相条件下的水稻识别结果,并与全波段数据分类结果进行了比较.单时相5、6、7和9月份近红外波段水稻识别精度分别为83.63％、57.40％、75.82％和62.61％,除5月份精度高于全波段5.75个百分点外,其他时相都低于全波段识别精度,6月份相差最高为30.23个百分点.多时相5/6、5/7、5/6/7/9月份组合,近红外水稻识别精度分别为83.76％、93.93％和94.03％,分别比全波段低5.47,高8.58和0.73个百分点.结果表明,水稻生长早期的5月份、中期的7月份,近红外波段可以作为单时相遥感识别数据源,包括生长早期和中期2个时相在内的多时相近红外波段组合都可以作为遥感识别的数据源,研究结果可以作为GF-1数据水稻遥感识别的依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘佳	中国农业科学院农业资源与农业区划研究所	151	1674	21.0	37.0
2	王利民	中国农业科学院农业资源与农业区划研究所	62	941	16.0	29.0
3	姚保民	中国农业科学院农业资源与农业区划研究所	22	102	6.0	9.0
4	杨福刚	中国农业科学院农业资源与农业区划研究所	35	359	10.0	18.0
5	杨玲波	中国农业科学院农业资源与农业区划研究所	23	421	10.0	20.0
6	邵杰	中国农业科学院农业资源与农业区划研究所	7	77	3.0	7.0