【摘 要】
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为了解决在区域冬小麦种植信息遥感提取过程中监督学习算法存在的需要地面样本数据支持、流程复杂、人为干扰因素多及自动化程度低等问题,本文以非监督分类为核心,结合多尺度
【机 构】
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河北工程大学矿业与测绘工程学院; 河北工程大学河北省煤炭资源综合开发与利用协同创新中心;
【基金项目】
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国家863计划子课题(2015AA123901);河北省自然科学基金(D2017402159);河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD2018230);河北省高等学校科学技术研究青年拔尖人才项目(BJ2018043)
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为了解决在区域冬小麦种植信息遥感提取过程中监督学习算法存在的需要地面样本数据支持、流程复杂、人为干扰因素多及自动化程度低等问题,本文以非监督分类为核心,结合多尺度技术,提出了一种新的非监督分类冬小麦种植信息提取模型。选取河北省辛集市为典型试验区,以2014年高分一号数据为数据源,对本文提出的模型进行实例验证。试验结果表明:该模型的Kappa系数为0.88,整体精度为94.00%;对于研究区内的冬小麦,在无需训练样本、人为干扰因素少等条件下,该模型具有与监督分类相似的提取精度,能够满足冬小麦种植信息地面遥感监测的需求。
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