-
题名基于几何语义知识的冬小麦自动分类
被引量：1
- 1
-
-
作者
王利民
刘佳
邵杰
杨福刚
季富华
姚保民
-
机构
中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
-
出处
《中国农学通报》
2019年第19期120-130,共11页
-
基金
高分辨率对地观测系统重大专项(民用部分)(09-Y20A05-9001-17/18)
-
文摘
为了实现遥感影像的作物自动分类,并探索空间信息在分类中作用。笔者提出结合光谱和空间信息的作物分类方法。首先,借助光谱信息实现地物初始分割,然后以目标作物历史空间分布为语义约束,根据隶属度提取目标作物。最后,在多时相遥感影像条件下,以冬小麦为目标作物进行了方法的验证。结果显示,本研究方法可实现冬小麦自动提取与识别,总体精度为95.33%,Kappa系数为0.90,可满足农情监测的实际需求。另外,在单时相遥感影像条件下,本研究结合几何语义知识的作物分类精度也达到较高水平。相对于遥感影像单一光谱信息的分类方法,本研究方法利用作物空间信息,不仅能满足精度要求,还实现分类的自动化,对工程化应用具有一定的参考价值。
-
关键词
空间语义知识
非监督分类
冬小麦
自动分类
总体精度
Kappa系数
-
Keywords
geometry semantic knowledge
ISODATA
winter wheat
automatic classification
overall accuracy
Kappa coefficient
-
分类号
S252.9
[农业科学—农业机械化工程]
-
