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基于SAR-C的大兴安岭西麓地区主要农作物识别方法研究
被引量:
2
1
作者
于利峰
乌兰吐雅
+1 位作者
乌兰
包珺玮
《北方农业学报》
2017年第3期108-113,共6页
雷达遥感能够克服复杂地形与气象条件影响,既可在恶劣的气候条件下,也可以在白天和黑夜发挥作用,具有较强的全天候、全天时的工作能力,这一特性优于可见光和红外波段的探测系统。大兴安岭地区,夏季多云,光学影像难以获取,对于遥感农作...
雷达遥感能够克服复杂地形与气象条件影响,既可在恶劣的气候条件下,也可以在白天和黑夜发挥作用,具有较强的全天候、全天时的工作能力,这一特性优于可见光和红外波段的探测系统。大兴安岭地区,夏季多云,光学影像难以获取,对于遥感农作物识别造成了影响。该研究选取大兴安岭西麓部分地区为研究区域,以单极化多时相Sentienl-1A为数据源,采用最大似然法、CART决策树方法对研究作物种类进行提取,并对其结果进行了分析。通过分类结果数据比对,表明:在农作物识别中CART决策树分类方法能够提供较高的分类精度,作物识别精度达到80.257%,Kappa系数0.733。光学影像能够很好辅助雷达影像用于区分非耕地信息。SAR数据对大兴安岭西麓地区春小麦具有很好地识别效果。
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关键词
雷达遥感数据
农作物识别
光学影像数据
最大似然法
cart决策树方法
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职称材料
题名
基于SAR-C的大兴安岭西麓地区主要农作物识别方法研究
被引量:
2
1
作者
于利峰
乌兰吐雅
乌兰
包珺玮
机构
内蒙古农牧业科学院农业经济与信息研究所
出处
《北方农业学报》
2017年第3期108-113,共6页
基金
内蒙古农牧业科学院创新基金项目(2015CXJJN05)
内蒙古自然科学基金项目(2016MS(LH)0301)
文摘
雷达遥感能够克服复杂地形与气象条件影响,既可在恶劣的气候条件下,也可以在白天和黑夜发挥作用,具有较强的全天候、全天时的工作能力,这一特性优于可见光和红外波段的探测系统。大兴安岭地区,夏季多云,光学影像难以获取,对于遥感农作物识别造成了影响。该研究选取大兴安岭西麓部分地区为研究区域,以单极化多时相Sentienl-1A为数据源,采用最大似然法、CART决策树方法对研究作物种类进行提取,并对其结果进行了分析。通过分类结果数据比对,表明:在农作物识别中CART决策树分类方法能够提供较高的分类精度,作物识别精度达到80.257%,Kappa系数0.733。光学影像能够很好辅助雷达影像用于区分非耕地信息。SAR数据对大兴安岭西麓地区春小麦具有很好地识别效果。
关键词
雷达遥感数据
农作物识别
光学影像数据
最大似然法
cart决策树方法
Keywords
Radar remote sensing
Crop identification
The optical image
Maximum likelihood methods
cart
decision tree
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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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于SAR-C的大兴安岭西麓地区主要农作物识别方法研究
于利峰
乌兰吐雅
乌兰
包珺玮
《北方农业学报》
2017
2
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