科研产出
基于无人机影像的高寒草地鼠害信息提取研究
《中国农业信息 》 2020
摘要：[目的]草原鼠害是影响草原生态平衡的重要因素,基于低空遥感影像探索提取鼠害信息的最佳方案和分辨率对解决草原鼠害意义重大.[方法]文章基于高分辨率无人机正射影像,使用CART决策树、支持向量机、最邻近、贝叶斯4种监督分类方法对高原鼠兔和高原鼢鼠两种鼠害进行分类并比较其精度,再使用不同飞行高度下获取的遥感影像提取鼠害信息.?[结果]在鼠兔鼠害信息提取中,基于决策树分类法的总体精度为89.00%,kappa系数为0.79;支持向量机分类方法的总体分类精度为92.00%,Kappa系数为0.83;最邻近分类法的总体分类精度为94.00%,Kappa系数为0.87;基于贝叶斯分类法的混淆矩阵中得到的鼠洞的分类精度最差,鼠洞的生产者精度与用户精度都在78.00%以下.在鼢鼠鼠害信息提取中,基于决策树分类结果的总精度为93%,Kappa系数为0.86;支持向量机分类结果的总精度达到95%,Kappa系数为0.90;最邻近法的分类结果的总精度达到97.00%,Kappa系数为0.95;Bayes分类法的总体分类精度为98.00%,Kappa系数达到了0.95.[结论]基于面向对象的最邻近分类法是高原鼠兔鼠害信息提取的精度最优方法,基于面向对象的贝叶斯分类法是高原鼢鼠鼠害信息提取的最佳方法.对于飞行相对高度分别为100 m、120 m和200 m的无人机遥感影像数据,随着飞行高度的增大,影像的空间分辨率越低,其分类所需要的时间、分类精度和斑块数量均呈下降趋势.
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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
《西南农业学报 》 2017 北大核心 CSCD
摘要：【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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