【摘 要】
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为了实现遥感影像的作物自动分类,并探索空间信息在分类中作用。笔者提出结合光谱和空间信息的作物分类方法。首先,借助光谱信息实现地物初始分割,然后以目标作物历史空间分
【机 构】
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中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
【基金项目】
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高分辨率对地观测系统重大专项(民用部分)(09-Y20A05-9001-17/18)
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为了实现遥感影像的作物自动分类,并探索空间信息在分类中作用。笔者提出结合光谱和空间信息的作物分类方法。首先,借助光谱信息实现地物初始分割,然后以目标作物历史空间分布为语义约束,根据隶属度提取目标作物。最后,在多时相遥感影像条件下,以冬小麦为目标作物进行了方法的验证。结果显示,本研究方法可实现冬小麦自动提取与识别,总体精度为95.33%,Kappa系数为0.90,可满足农情监测的实际需求。另外,在单时相遥感影像条件下,本研究结合几何语义知识的作物分类精度也达到较高水平。相对于遥感影像单一光谱信息的分类方法,
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