基于分层非监督分类的油菜面积识别研究

• 作者: 刘佳 季富华 杨福刚 王利民 高建孟
• 来源期刊: 中国农学通报
• 学科: 农学
• 关键词: 等距分层 自然分层 非监督分类 油菜面积 GF
• 年，卷（期）: 2018,（23）
• 所属期刊栏目: 农业信息·科技教育
• 页码范围: 151-159
• 页数: 9页
• 分类号: S252+.9
• 语种: 中文

摘要

中国油菜生产表现为破碎化种植的特点,常规地面调查方法费时费力代表性差,遥感方法逐渐成为了油菜面积监测的理想途径.目视解译、监督分类等遥感分类方法人机交互量大,受监测者主观影响较大.针对上述问题,笔者提出一种基于先分层后进行非监督分类的油菜监测新方法,利用从江县2013年的GF影像对该方法进行了应用和精度评价,本次应用中使用了等距分层和自然分层两种分层方法.结果表明:相较直接非监督分类结果,先分层后非监督分类方法显著提高了总体精度.基于等距分层和自然分层方法总体精度从79.16％提升到了84.44％和85.17％.直接非监督分类中精度仅为72.97％的用户精度在等距分层和自然分层处理后,精度分别提升为81.05％和86.12％,大大降低了直接非监督分类中非油菜区被错判为油菜的现象.等距分层和自然分层方法的总体精度分别为84.44％和85.17％,Kappa系数分别为0.69和0.70.精度上两种分层方法间无显著的差异,自然分层方法的用户精度、制图精度和总体精度都保持在较高的水平,具有更高的可靠性.文中提出的新方法具有人工干预少,精度高的特点,在基于大批量影像的面积监测方面具有较大的应用潜力.

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	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
4	季富华	中国农业科学院农业资源与农业区划研究所	9	24	4.0	4.0
5	高建孟	中国农业科学院农业资源与农业区划研究所	14	168	5.0	12.0