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基于双极化ASAR数据的水稻信息提取

中国图象图形学报 2008年第10期13卷 1910-1913页

作者：陈亨霖福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州大学福建省空间信息工程研究中心福州350002

通过分析长乐市试验区2005年ENVISAT ASAR数据图像,研究水稻信息提取的方法。提出在分析两个时相、双极化ASAR水稻后向散射变化规律的基础上,构建基于两个时相、双极化的新波段图像的新方法,该方法不仅增强了水稻信息,还减少了水稻和其... 详细信息

通过分析长乐市试验区2005年ENVISAT ASAR数据图像,研究水稻信息提取的方法。提出在分析两个时相、双极化ASAR水稻后向散射变化规律的基础上,构建基于两个时相、双极化的新波段图像的新方法,该方法不仅增强了水稻信息,还减少了水稻和其他背景地物的混淆度,只要采用简单的图像监督分类方法就可以很好地提取出水稻信息,其精度达到94.92%。研究表明,该方法能够有效的识别并提取出水稻信息。

关键词： ENVISAR ASAR 双极化水稻信息提取

基于SPOT-5卫星影像的水稻信息提取方法研究——以德阳市旌阳区为例

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西南农业学报 2017年第4期30卷 861-868页

作者：王娟张杰张优彭文甫任国业四川师范大学地理与资源科学学院四川成都610068 四川师范大学西南土地资源评价与监测教育部重点实验室四川成都610068 四川省农业科学院遥感应用研究所四川成都610066

【目的】水稻遥感信息提取是遥感技术在农业领域应用方面的重要内容,也是快速、准确满足水稻种植遥感监测的需要。【方法】本研究以四川省德阳市旌阳区为研究区,利用SPOT-5卫星影像,对研究区的影像进行监督、面向对象以及决策树等多种... 详细信息

【目的】水稻遥感信息提取是遥感技术在农业领域应用方面的重要内容,也是快速、准确满足水稻种植遥感监测的需要。【方法】本研究以四川省德阳市旌阳区为研究区,利用SPOT-5卫星影像,对研究区的影像进行监督、面向对象以及决策树等多种方法分类,对分类结果进行对比,研究最适合提取水稻信息的方法。【结果】结果表明:(1)监督分类(6种分类器)人为控制训练区提高精度的同时也加大了人为误差;面向对象分类提高了效率,易出现分类混淆;决策树分类法直观、效率高,但在本研究区中,由于耕林混交的面积较大,水体和居民地亮度值接近,造成分类误差加大。(2)神经网络和支持向量机的分类精度最高,分类效果清晰,说明在实际水稻信息提取中以监督分类为最佳。【结论】基于遥感技术和高分辨率数据提取水稻信息、实现水稻监测是可行的。

关键词：水稻信息提取监督分类面向对象分类决策树分类德阳市

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水稻遥感信息提取系统设计与实现

水稻遥感信息提取系统设计与实现

作者：郭瑞芳浙江大学

学位级别：硕士

中国60%以上的人口以水稻为主食,其生产状况对国家粮食安全至关重要。遥感获取水稻种植面积和产量的宏观信息在监测中国水稻生产状况、制定相应水稻生产政策及预估稻米价格等方面发挥着重要作用。卫星遥感在农业领域中的应用是遥感对... 详细信息

中国60%以上的人口以水稻为主食,其生产状况对国家粮食安全至关重要。遥感获取水稻种植面积和产量的宏观信息在监测中国水稻生产状况、制定相应水稻生产政策及预估稻米价格等方面发挥着重要作用。卫星遥感在农业领域中的应用是遥感对地观测研究的一个重要组成部分。卫星遥感以其宏观性、综合性、客观性、时效性和经济实用性等优势,在水稻面积提取、生育期提取、长势监测和产量估算等方面起到了非常重要的作用。但是遥感数据量大,格式众多,处理速度慢,这是制约遥感数据处理的主要问题。遥感应用系统的开发可以及时处理新型遥感数据,解决通用软件和具体应用软件之间的瓶颈,综合应用多源遥感数据可以为水稻遥感行业应用提供更加丰富资料,具有较好的实用价值。作为一种第四代编程语言,IDL语言具有对海量数据进行获取、分析、可视化以及对多种图像进行处理和交互式操作的功能。因而,用IDL语言编程实现水稻遥感信息提取系统就成为一种很好的选择。本文深入研究了水稻遥感信息提取过程中的关键问题,结合遥感影像数据的特点,提出一种适合本研究遥感数据的数据模型来组织、分析和处理遥感影像数据。对水稻遥感信息提取数据的流程、结构和模块进行了设计。本文着重研究了水稻遥感信息提取系统的开发和实现。主要运用IDL关键技术,包括IDL图像用户界面GUI、Xmanager事件响应、直接图形系统、对象图形系统,图像漫游和图像缩放、IDL虚拟机程序发布等技术;设计了数据预处理、水稻面积提取、水稻生育期识别、水稻长势监测、水稻产量预测和数据输出模块。实现了水稻信息自动提取和精度评价,提高了水稻遥感信息提取的效率。

关键词： IDL语言系统水稻水稻信息提取精度评价

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基于遥感的西南地区水稻种植信息提取

江苏农业科学 2019年第19期47卷 231-231,232-235页

作者：王克晓周蕊虞豹黄祥王茜重庆市农业科学院

为探索西南地区水稻种植信息的有效提取方法,以重庆市永川区朱沱镇为例,根据Sentinel-2多光谱影像,结合高分一号(GF-1)影像数据选取样本分布点,构建水稻作物信息随机森林提取模型,同时分析样本地类像元光谱曲线,构建不同地类样本影像像... 详细信息

为探索西南地区水稻种植信息的有效提取方法,以重庆市永川区朱沱镇为例,根据Sentinel-2多光谱影像,结合高分一号(GF-1)影像数据选取样本分布点,构建水稻作物信息随机森林提取模型,同时分析样本地类像元光谱曲线,构建不同地类样本影像像元光谱库,并将随机森林分类结果与传统最大似然法、光谱角及基于时差的光谱角水稻空间种植信息分类结果进行对比及精度分析。结果显示,通过光谱角分类器提取地物精度有限,结合时差特征能够明显提高目标提取精度,而基于水稻样本信息训练构建的光谱角模型提取方法获取水稻种植面积准确率高达90.62%,分类结果总体精度达91.50%,Kappa系数达到0.83,实现了对西南地块破碎地区分散作物种植信息的有效提取,可为西南地形复杂、地块破碎地区农作物信息提取提供一定参考。

关键词：水稻信息提取西南地区遥感随机森林