【摘 要】
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针对目前高分二号(GF-2)卫星遥感数据在农业领域应用较少,尤其是在农作物识别方面应用缺乏的现象,以GF-2 4 m多光谱遥感影像为数据源,在河南省北部小麦主要种植区域濮阳县,采
【机 构】
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河南省农业科学院农业经济与信息研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41601213);河南省重大科技专项(171100110600);河南省科技攻关项目(182102410024);河南省科研院所发展专项(20188113)
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针对目前高分二号(GF-2)卫星遥感数据在农业领域应用较少,尤其是在农作物识别方面应用缺乏的现象,以GF-2 4 m多光谱遥感影像为数据源,在河南省北部小麦主要种植区域濮阳县,采用监督分类方法(包括支持向量机、人工神经网络和最大似然法)进行小麦种植空间分布信息的快速提取和精度分析。结果表明,3种分类方法对小麦的识别结果非常相似,生产者精度均在96%以上,以支持向量机法最高;用户精度均在98%以上,以最大似然法最高; Kappa系数三者比较接近,均在0. 80以上;总体精度均在82%以上,以最大似然法最高,达85. 15%;错分误差在2%以下,漏分误差在3%左右,对地物的识别误差总体以最大似然法最低,尤其对小麦、水体、光伏电站的识别精度非常高。综合考虑,在采用GF-2进行小麦识别时,建议采用最大似然法。
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