基于GF-1/WFV时间序列的葡萄识别模型——以宁夏红寺堡区为例

• 作者: 刘雅清 王磊 王锐 璩向宁 许兴 赵希妮
• 来源期刊: 干旱区研究
• 关键词: 葡萄林 遥感提取 GF-1/WFV时序数据 识别模型 曲线积分 决策树 宁夏
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 植物及植物生理
• 页码范围: 630-638
• 页数: 9页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13866/j.azr.2019.03.13

摘要

以宁夏红寺堡区为研究区,基于高分一号(GF-1/WFV)卫星构建葡萄生长季时间序列光谱数据,运用(Jeffreys-Matusita) (J-M)距离分析葡萄地块归一化植被指数(NDVI)时序曲线特征确定了最佳识别时相,将最佳时相的NDVI、相邻时相差值速率和曲线积分训练样本集导入Clementine数据挖掘软件中,利用C5.0决策树分类算法,并结合专家经验法构建葡萄林决策树提取模型.结果 表明:构建的识别模型能够满足葡萄的识别需求,但在不同覆盖度的葡萄地块上精度有所差异;基于决策树分类的总体精度为93.71％,Kappa系数为0.91.其中,中低覆盖度葡萄林生产精度为90.82％,用户精度为88.56％;高覆盖度葡萄林生产精度为92.44％,用户精度为91.18％.