【摘 要】
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在对冬小麦、油菜两种农作物进行遥感非监督分类时，二者很难区分，且分类精度不高。若先剔除原始遥感影像中的非冬小麦、油菜种植区，再使用ISODATA算法进行二次非监督分类，则可较
【机 构】
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湖北大学资源环境学院,农业部遥感应用中心武汉分中心
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在对冬小麦、油菜两种农作物进行遥感非监督分类时，二者很难区分，且分类精度不高。若先剔除原始遥感影像中的非冬小麦、油菜种植区，再使用ISODATA算法进行二次非监督分类，则可较容易地区分易混的冬小麦和油菜。结果表明，冬小麦二次分类精度比初始分类精度提高了20.6%，油菜二次分类精度比初始分类精度提高了19.4%，从而显著提高了农作物的遥感解译分类精度，大大减少了人工目视解译工作量。同时，该方法也为其他易混农作物的遥感解译工作提供了一种解决问题的思路。
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