基于样本知识挖掘的高分辨率遥感图像水稻种植信息提取方法

• 作者: 冯存均 尹华锋 李玉琴 章孝灿 苏程 黄智才
• 来源期刊: 浙江大学学报（农业与生命科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 水稻种植信息提取 高分辨率遥感图像 样本知识挖掘 空间自相关性
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 农业工程
• 页码范围: 765-774
• 页数: 10页
• 分类号: TP79
• 字数: 5354字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-9209.2017.11.101

摘要

针对高分辨率遥感图像中水稻种植信息实际是水稻、泥土、水、杂草、浮萍等多种地物混合信息的情况,提出了一种基于样本知识挖掘的水稻种植信息提取方法.该方法以构成水稻种植信息的各种地物信息为分析的基本单元,依据空间自相关性理论,挖掘基于各种基本单元的水稻种植信息的组合特征,进而提出了一种水稻种植信息提取策略:首先,分割图像得到各类混合地物信息的基本单元;其次,通过分析水稻样本图斑所包含的基本单元种类确定构成水稻的基本单元类型,将相应类型的基本单元均归入初始水稻种植区;最后,通过分析矢量化的初始水稻种植区图斑内的基本单元的组合特征与水稻样本图斑内的基本单元的组合特征的相似性,剔除不符合水稻种植信息基本单元组合规律的初始水稻种植区图斑.实际的水稻种植信息提取结果表明,该方法实现了良好的提取效果,水稻提取总体精度可达96％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯存均		16	33	3.0	5.0
2	章孝灿	浙江大学地球科学学院空间信息技术研究所	31	464	9.0	21.0
3	黄智才	浙江大学地球科学学院空间信息技术研究所	18	301	8.0	17.0
4	苏程	浙江大学地球科学学院空间信息技术研究所	15	45	4.0	6.0
5	尹华锋	浙江大学地球科学学院空间信息技术研究所	2	2	1.0	1.0
6	李玉琴	浙江大学地球科学学院空间信息技术研究所	3	14	2.0	3.0