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基于GF-1卫星影像数据融合的冬小麦田空间信息提取
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作者 韩振强 毛星 +4 位作者 李卫国 李伟 马廷淮 张宏 刘力源 《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1056-1062,共7页
为给高标准农田建设规划和粮食安全生产措施的制定提供准确信息,在对国产GF-1/PMS卫星影像进行辐射定标、大气校正、几何校正和裁剪等预处理的基础上,经过影像融合提取了高标准麦田多地物的点像元光谱信息,通过分析不同地物光谱特征,利... 为给高标准农田建设规划和粮食安全生产措施的制定提供准确信息,在对国产GF-1/PMS卫星影像进行辐射定标、大气校正、几何校正和裁剪等预处理的基础上,经过影像融合提取了高标准麦田多地物的点像元光谱信息,通过分析不同地物光谱特征,利用波段反射率、归一化差值植被指数(NDVI)和差值植被指数(DVI)构建植被光谱特征指标阈值,进而对冬小麦田及非麦田进行分类,以获取高标准麦田的空间分布信息。结果表明,光谱特征指标选择BR_(4)>0.3、NDVI>0.619和DVI>0.317,可以较准确地从影像中识别出冬小麦田,并减少田间道路被误判为冬小麦田像元。在非麦田分类中,选择BR_(3)>0.15和BR_(4)>0.2,可将建筑用地与河流(沟渠)区分开。利用田间样方统计面积和遥感提取面积进行精度验证,总体精度可达97.33%,说明通过中、高空间分辨率遥感数据融合,结合多重光谱特征指标建立合理的分类阈值,可以准确提取冬小麦田及非麦田的分布信息。 展开更多
关键词 冬小麦 多光谱指标 高标准麦田 决策树分类 空间信息提取
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