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题名农作物分类成数的精度检验
被引量:7
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作者
李强子
吴炳方
许文波
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机构
中国科学院遥感应用研究所
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出处
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2004年第6期588-592,共5页
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基金
中国科学院知识创新项目:全球农作物遥感估产研究(KZCX2313)
科技部国家十五科技攻关课题:农业信息资源开发与共享技术研究(2001BA513B02)
+1 种基金
科技部十五攻关课题(2001BA513B02)
中国科学院遥感应用研究所领域前沿项目:样条采样框架的理论基础与精度检验方法研究
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文摘
选择山西太谷一个 5km× 5km的实验区 ,利用样条采样框架结合GVG农情采样系统调查农作物分类成数。同时借助QuickBird甚高分辨率遥感影像进行地面作物种植地块勾绘 ,并派出地面调查队伍进行作物填图 ,统计汇总出的农作物分类成数的真实值。然后将两种不同方法得出的分类成数进行对比 ,发现利用样条采样框架和GVG农情采样系统对于大宗粮食作物分类成数的调查相对误差在 3%以内 ,能够满足中国农情遥感速报系统的运行需要。而对于小成数作物的调查精度较低 ,且存在漏采现象 ,不能满足需求 ,同时也由于漏采现象的存在和图片判读的主观性。利用样条采样框架和GVG农情采样系统获取的大宗作物分类成数略大于真实值 ,存在少量的系统误差 ,需要进行地面验证并加以克服。
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关键词
作物分类成数
精度检验
样条采样框架
GVG
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Keywords
crop type proportion
accuracy assessment
transect sampling framework
GVG
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分类号
TP79
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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