基于多时相Landsat8OLI影像的农作物遥感分类研究

• 作者: 李晓兵 李晓慧 汤曾伟 王宏 迟登凯 韩重远
• 来源期刊: 遥感技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 光谱角填图 决策树分类 最大似然 农作物分类 Landsat 8 OLI
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 遥感应用
• 页码范围: 389-397
• 页数: 9页
• 分类号: TP79
• 字数: 8510字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2019.2.0389

摘要

时序遥感数据及地物细微光谱特征对于提取作物分布有重要作用,基于此,利用多时相Landsat 8 OLI影像,结合光谱角填图和决策树分类提取大同市新荣区东部地区主要农作物分布情况,并与最大似然法提取的分布结果进行对比.研究发现:①研究区内春玉米、谷物、大豆和马铃薯种植面积依次减小并呈镶嵌式分布;②结合光谱角填图与决策树分类总体精度为85.34％,Kappa系数为0.76,与最大似然法结果相比,总体精度提高22.51％,Kappa系数增加0.31,分类结果与实际作物分布具有更好的一致性;③利用时序遥感影像进行作物分类的精度明显高于单时相遥感影像的分类精度,且从光谱角差异的角度分析时序数据可有效削弱中高分辨率影像物谱不一致现象的影响.研究结果验证了多时相遥感影像对农作物分类研究的积极作用,并发展了光谱角填图法结合决策树分类在中高分辨率遥感影像中进行农作物分类的用法,具有一定的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李晓慧	环境遥感与数字城市北京市重点实验室北京师范大学地理科学学部	2	8	2.0	2.0
2	王宏	环境遥感与数字城市北京市重点实验室北京师范大学地理科学学部	2	8	2.0	2.0
3	李晓兵	环境遥感与数字城市北京市重点实验室北京师范大学地理科学学部	2	8	2.0	2.0
4	迟登凯	环境遥感与数字城市北京市重点实验室北京师范大学地理科学学部	2	8	2.0	2.0
5	汤曾伟	环境遥感与数字城市北京市重点实验室北京师范大学地理科学学部	2	8	2.0	2.0