非监督分类的冬小麦种植信息提取模型

• 作者: 张安兵 李静 王冬利 赵安周
• 来源期刊: 测绘通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 非监督分类 冬小麦 植被指数 高分一号 多尺度
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 68-71,77
• 页数: 5页
• 分类号: P237
• 语种: 中文

摘要

为了解决在区域冬小麦种植信息遥感提取过程中监督学习算法存在的需要地面样本数据支持、流程复杂、人为干扰因素多及自动化程度低等问题,本文以非监督分类为核心,结合多尺度技术,提出了一种新的非监督分类冬小麦种植信息提取模型.选取河北省辛集市为典型试验区,以2014年高分一号数据为数据源,对本文提出的模型进行实例验证.试验结果表明:该模型的Kappa系数为0.88,整体精度为94.00％;对于研究区内的冬小麦,在无需训练样本、人为干扰因素少等条件下,该模型具有与监督分类相似的提取精度,能够满足冬小麦种植信息地面遥感监测的需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李静	河北工程大学矿业与测绘工程学院	43	98	5.0	7.0
5	张安兵	河北工程大学矿业与测绘工程学院	47	311	11.0	15.0
9	赵安周	河北工程大学矿业与测绘工程学院	11	51	3.0	7.0
13	王冬利	河北工程大学矿业与测绘工程学院	8	35	2.0	5.0