农业工程学报
農業工程學報
농업공정학보
2012年
2期
134-141
,共8页
张健康%程彦培%张发旺%岳德鹏%郭晓晓%董华%王计平%唐宏方
張健康%程彥培%張髮旺%嶽德鵬%郭曉曉%董華%王計平%唐宏方
장건강%정언배%장발왕%악덕붕%곽효효%동화%왕계평%당굉방
遥感%影像分析%信息技术%MODIS%EVI%决策树分类%信息提取
遙感%影像分析%信息技術%MODIS%EVI%決策樹分類%信息提取
요감%영상분석%신식기술%MODIS%EVI%결책수분류%신식제취
为了快速、准确地在遥感影像上对作物种植信息进行提取,该研究运用多时相的TM/ETM+遥感影像数据和13幅时间序列的MODIS EVI遥感影像数据,采取基于生态分类法的监督分类与决策树分类相结合的人机交互解译方法,建立决策树识别模型,对黑龙港地区的主要作物进行遥感解译,总体分类精度达到了91.3％,与单纯对TM影像进行监督分类相比,棉花、玉米、小麦、蔬菜4类作物的相对误差的绝对值分别降低了1.3％、20.5％、2.0％、13.8％.结果表明该方法的分类精度高,能较好的反映作物的分布状况,可为该地区主要作物种植结构调整提供科学依据,还可为其他区域尺度作物分布信息的提取提供参考.
為瞭快速、準確地在遙感影像上對作物種植信息進行提取,該研究運用多時相的TM/ETM+遙感影像數據和13幅時間序列的MODIS EVI遙感影像數據,採取基于生態分類法的鑑督分類與決策樹分類相結閤的人機交互解譯方法,建立決策樹識彆模型,對黑龍港地區的主要作物進行遙感解譯,總體分類精度達到瞭91.3％,與單純對TM影像進行鑑督分類相比,棉花、玉米、小麥、蔬菜4類作物的相對誤差的絕對值分彆降低瞭1.3％、20.5％、2.0％、13.8％.結果錶明該方法的分類精度高,能較好的反映作物的分佈狀況,可為該地區主要作物種植結構調整提供科學依據,還可為其他區域呎度作物分佈信息的提取提供參攷.
위료쾌속、준학지재요감영상상대작물충식신식진행제취,해연구운용다시상적TM/ETM+요감영상수거화13폭시간서렬적MODIS EVI요감영상수거,채취기우생태분류법적감독분류여결책수분류상결합적인궤교호해역방법,건립결책수식별모형,대흑룡항지구적주요작물진행요감해역,총체분류정도체도료91.3％,여단순대TM영상진행감독분류상비,면화、옥미、소맥、소채4류작물적상대오차적절대치분별강저료1.3％、20.5％、2.0％、13.8％.결과표명해방법적분류정도고,능교호적반영작물적분포상황,가위해지구주요작물충식결구조정제공과학의거,환가위기타구역척도작물분포신식적제취제공삼고.
