Westdc Logo

基于SPOT-5卫星影像的灌区作物识别


作者


摘要

高分辨率卫星影像是作物精确分类和评估的重要数据源,在农作物种植规划、估产等领域具有重要的应用价值。本研究利用分辨率为2.5m的SPOT-5影像分析张掖市盈科灌区的作物分布状况,同时分别生成分辨率为10和30m的影像,用于尺度验证。最终得到研究区作物分类图,所用方法主要有最小距离法、马氏距离、最大似然法、光谱角制图仪(SAM)和支持向量机(SVM)。Kappa系数分析表明,最大似然法和SVM的分类效果好于其它分类器,分别为0.871 9和0.862 5,但这两种方法的统计量无明显区别;分类图精度评价表明,基于最大似然法的分类图总体精度最高,为90.6%;随像元空间尺度的增加,分类精度未产生明显变化。研究结果表明,最大似然法和SVM技术可以与SPOT-5影像结合,用于作物类型识别和作物面积估算。


关键词

  • crop identification
  • high resolution satellite imagery
  • maximum likelihood classification
  • SPOT-5
  • support vector machine
  • 高分辨率卫星影像
  • 支持向量机
  • 最大似然分类
  • 作物识别

引用方式

梁友嘉,徐中民. 基于SPOT-5卫星影像的灌区作物识别[J]. 草业科学. 2013(02): 161-167.

RIS下载 相关数据(共条)