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基于中分辨TM数据的水稻提取方法对比研究
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李□□1,刘□□2,吴□□1,谭□□1,杨□1,*
(1.中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业部农业信息技术重点实验室,北京100081,2.中山大学地理科学与规划学院,广州,510275)
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摘 要水稻种植面积监测是当前农业土地变化科学的热点问题,但运用遥感技术对水稻种植面积精确实施监测一直是难点.中分辨率遥感影像能够满足我国大面积水稻作物监测,成为业务化运行的主要数据源.为此,本研究尝试以中分辨率TM影像为数据源,结合神经网络和面向对象(SVM)两种算法对对黑龙江省富锦市2016年两期不同时相影像分别进行水稻分类提取,并对分类结果进行滤波处理及混淆矩阵精度评定.结果表明:(1)在高纬度单季稻生长区,面向对象分类算法的精度显着高于神经网络的分类精度,水稻用户精度和生产者精度在6月份分别高0.55%,1.37%,在8月份分别高0.62%,2.34%,(2)对神经网络分类的结果进行Majority滤波处理,在一定程度上可以改善水稻分类的精度,水稻用户精度和生产者精度在6月份分别提高0.14%,0.5%,在8月份分别提高1.56%,1.43%,(3)选取关键水稻物候期的遥感影像获取水稻种植面积的精度更高,返青期水稻提取精度要高于乳熟期,其中神经网络算法的水稻用户精度及生产者精度分别提高2.67%,3.45%,面向对象算法的水稻用户精度及生产者精度分别提高2.6%,2.48%.未来需要重点考虑建立全国水稻物候历信息,面向对象算法中自动化最优尺度分割方法来提高水稻分类的精度.
关 键 词水稻神经网络面向对象TM影像
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水稻在我国粮食生产中占有重要的地位,是我国重要的粮食作物之一,占全国粮食总播种面积的27%,而其产量则达到粮食总产量的35%[1].与此同时,水稻面积遥感动态监测正成为农作物空间监测[2]和土地变化科学[3]的热点问题.精确的水稻种植面积信息,可为农业生产,水稻产量的预报和评估,粮食价格预测和国家粮食生产布局及规划等提供科学依据[4].
中分辨率遥感影像由于具备较高的空间分辨率,能够满足我国大面积水稻作物监测,成为业务化运行的主要数据源.中高空间分辨率影像包括LandsatTM/ETM+,SPOT,CBERS-1/2CCD,HJ-1A/1BCCD等(表1),其分辨率主要在100m以内,是当前最常用的水稻遥感监测数据源,其特征是卫星类型多,覆盖范围广,时间分辨率较高且时间序列较长,可实现大范围,多时期水稻种植的长期监测.Peng等[5]利用1986年和2002年两期LandsatTM影像对丽江县包括水稻在内表1中分辨率水稻遥感监测常用数据源
卫星传感器发射时间/y波段最大空间分辨率/m时间分辨率/dLandsat-5TM19841~5,7,630,30,12016SPOT-4HRV,HRVIR19981~4,全色20,1026CBERS-02CCD相机20031~519.526Landsat-7ETM+19991~5,7,6,全色30,30,60,1516SPOT-5HRG20021~4,全色20,10,5,2.526HJ-1A/BCCD相机20161~4304Landsat-8OLI20161~7,9,830,30,15161研究区与数据
1.1研究区域
本文选择研究区,
图1□□□□□□研究区
参考文献
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本文url:http://www.sxsky.net/xie/070312682.html
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要求:
1,参考文献,不少于10条,其中《中国农业资源与区划》期刊引文一般不少于2条,同时,所有参考文献都要在文中进行标注.
2,参考论文格式:作者.论文题目.刊名,年份,卷(期):起止页码.
三个作者以上的,请写出前三个作者,例如:
陈学渊,唐华俊,吴永常,等.海河流域水资源对农业生产的影响分析.中国农业资源与区划,2016,(33):34-39
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CONTRASTINGTWOCLASSIFICATIONMETHODSIN
MAPPINGPADDYRCIEUSINGTHEMID-RESOLUTIONTMIMAGES
LiZhipeng1,LiZhengguo1,LiuZhenhuan2,WuWenbin1,TanJieyang1,YangPeng1
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(1.KeyLaboratoryofAgri-informatics,MinistryofAgriculture/InstituteofAgriculturalResourcesandRegionalPlanning,ChineseAcademyofAgriculturalSciences,Beijing100081,China,
2.GeographyandPlanningSchoolofSunYat-senUniversity,Guangzhou510275,China)
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AbstractIt'sahotissuetomonitoringthericeareaofthepresentagriculturallandchangescience.However,it'sverydifficulttomonitorriceareausingremotesensingtechnologyaccurately.Usingtwophasemid-spatialresolutionTMimages,accordingtothemethodsofobject-orientedclassificationandArtificialNeuralNetwork(ANN),thispapermonitoredthericeareainFujinCounty,HeilongjiangProvince.Asaresult,therearethreeconclusionsasfollows.Firstly,riceaccuracyusingthemethodofobject-orientedclassificationisbetterthanthatusingANNclassificationmethod,whichishigher0.55%and1.37%forriceuseraccuracyandproductionaccuracyinJune,0.62%and2.34%forriceuseraccuracyandproductionaccuracyinAugust.Secondly,aftertheprocessofMajorityanalysis,wecanmakeaprogressforthericeaccuracyusingthemethodofANN,andtheaccuracyhasincreased0.14%,0.5%forriceuseraccuracyandproductionaccuracyinJune,1.56%,1.43%forric
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