典型文献
多源遥感数据协同的地块级农作物精细提取
文献摘要：
[目的]针对云南省大理市耕地地块不规整、破碎且农作物空间种植结构复杂的特点,结合多源数据在时间和空间分辨率的优势,达到准确地提取农作物信息的目的.[方法]协同BJ-2数据和Sentinal-2数据进行农作物精细信息提取.首先,利用空间分辨率较高的BJ-2数据进行面向对象的图像分割,获得农作物地块信息;其次,在农作物物候规律分析的基础上,通过标准差分析获得关键时相,利用相应时间分辨率较高的Sentinal-2数据获取农作物地类信息,实现基于地块的小春农作物的快速精细提取.[结果]采用实地调查地块真值与提取地类生成混淆矩阵进行精度验证,总体精度和Kappa系数分别为87.4％和0.83.其中,连片种植的农作物如蚕豆和马铃薯提取精度较高,地块细碎且内部种植结构复杂的作物提取精度略低.[结论]多源遥感数据协同的农作物提取方法,通过高分辨率影像上获得的对象分析单元能很好地对单一地块中的农作物空间特征进行统计分析,很大程度上弥补了中分辨率影像由于分辨率偏低所导致的混合像元处错分的不足;不仅能从耕地地块级别获得农作物种植结构,更直观地反映农作物种植,能有效提升农作物提取的精细化程度,有利于精细化的农作物种植结构管理.
文献关键词：
农作物分类;多源遥感数据;遥感协同应用;基于地块
中图分类号：
作者姓名：
周淑芳;陈雨竹;夏建锋;原媛;苗立新
作者机构：
二十一世纪空间技术应用股份有限公司,北京100096;江西省国防科技信息和卫星应用中心,南昌330006
文献出处：
引用格式：
[1]周淑芳;陈雨竹;夏建锋;原媛;苗立新-.多源遥感数据协同的地块级农作物精细提取)[J].中国农业信息,2022(04):20-29
A类：
遥感协同应用
B类：
多源遥感数据,数据协同,精细提取,大理市,耕地地块,规整,物空间,间种,多源数据,空间分辨率,BJ,Sentinal,信息提取,面向对象,图像分割,地块信息,农作物物候,物候规律,规律分析,时间分辨率,数据获取,地类,基于地块,小春,实地调查,真值,混淆矩阵,精度验证,总体精度,Kappa,连片种植,蚕豆,马铃薯,细碎,略低,农作物提取,高分辨率影像,空间特征,中分辨率影像,混合像元,错分,农作物种植结构,更直,结构管,农作物分类
AB值：
0.311478
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