【摘 要】
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利用水稻生育前期和后期两个不同时期TM影像分别进行穗帽变换生成亮度、绿度和湿度变量,并将它们合成为多时相影像,充分利用这3个具有物理意义的变量,特别是湿度变量进行水稻
【机 构】
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浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所,浙江省气象研究所
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利用水稻生育前期和后期两个不同时期TM影像分别进行穗帽变换生成亮度、绿度和湿度变量,并将它们合成为多时相影像,充分利用这3个具有物理意义的变量,特别是湿度变量进行水稻种植区影像分类和以水为背景的水稻面积提取,并使用亚米级GPS地面调查的数据进行分类验证。基于穗帽变换影像的分类方法有效提高了水稻面积提取精度,水稻分类的生产者精度和用户精度分别为84.30%和85.18%,这比原始合成影像数据的分类结果提高了约3个百分点;另外,总精度也由原始合成影像的74.12%提高到经过穗帽变换的78.04%。
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