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中国农学通报 ›› 2018, Vol. 34 ›› Issue (35): 120-129.doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb18060123

所属专题: 油料作物 玉米

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红边与短波红外谱段玉米大豆识别能力研究

刘 佳,王利民,杨福刚,姚保民,杨玲波   

  1. 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
  • 收稿日期:2018-06-28 修回日期:2018-11-21 接受日期:2018-08-19 出版日期:2018-12-16 发布日期:2018-12-16
  • 通讯作者: 王利民
  • 基金资助:
    北京空间机电研究所开放基金项目课题“多光谱相机在作物病虫害监测中的应用方法与潜力研究”。 第一作者简介:刘佳,女,1968 年出生,湖南茶陵人,研究员,硕士,主要从事农业遥感监测业务运行研究。通信地址

Recognition Ability of Red Edge and Short Wave Infrared Spectrum on Maize and Soybean

  • Received:2018-06-28 Revised:2018-11-21 Accepted:2018-08-19 Online:2018-12-16 Published:2018-12-16

摘要: [目的]研究旨在挖掘红边、短波红外谱段对玉米大豆识别精度的提升程度,发现分辨率和谱段对作物识别的综合影响规律。[方法]采用德国Rapideye和美国Landsat-OLI数据,基于最大似然监督分类的方法,针对玉米、大豆、其他等3种地物类型。[结果]结果表明,与仅有蓝、绿、红、近红外波段相比,增加红边后总体分类精度从73.1%提高到80.5%。与仅有气溶胶、蓝、绿、红、近红波段相比,增加1个短波红外波段后,总体分类精度从72.9%提高到75.4%。[结论]中分辨率多时相数据能够弥补由于缺少短波红外、降低空间分辨率造成的识别精度的下降。

关键词: 戴云山, 戴云山, 种子植物, 传粉模式, 进化

Abstract: To improve the recognition ability of red edge and short wave infrared spectrum on maize and soybean, and study the influence rule of resolution ratio and spectrum on crop recognition, data of Rapideye in Germany and Landsat-OLI in America were used to carry out the maximum likelihood classification of three crops (maize, soybean and others). The results showed that the overall accuracy (OA) was improved from 73.1% to 80.5% after adding the red edge band to Rapideye imagery. The OA was improved from 72.9% to 75.4% after adding short wave infrared band to Landsat-OLI imagery. Multi-temporal data could effectively improve the OA of medium resolution satellite imagery due to the lack of short wave infrared and red edge bands.

中图分类号: