| 不同遥感数据融合方法在南方水稻面积监测中的应用研究 |
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| 引用本文： | 蒋 楠,李卫国,杜培军.不同遥感数据融合方法在南方水稻面积监测中的应用研究[J].西南农业大学学报,2012,34(6):018-024. |
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| 作者姓名： | 蒋 楠 李卫国 杜培军 |
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| 作者单位： | 国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室中国矿业大学;江苏省农业科学院经济与信息研究所 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(41171336);江苏省农业科技自主创新基金资助项目(CX-11-2043);江苏省自然科学基金资助项目(BK2011684) |
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| 摘 要： | 在南方水稻遥感监测中,单一传感器影像数据已不能满足监测精度的要求,需要将高空间分辨率全色影像与中高空间分辨率多光谱影像进行融合,得到新的高空间分辨率多光谱影像,有利于改善影像识别与分类精度.该文利用江苏省金湖地区HJ-1A卫星30m分辨率多波段影像与ALOS卫星2.5m分辨率全色影像进行水稻监测,采用4种融合方法(Brovey变换、IHS变换、高通滤波和小波变换)对2种影像进行融合处理.随后对各种融合影像结果进行了目视定性和融合评价指标定量说明与评价,结果表明小波变换在空间与光谱信息上具有最佳的融合效果.进一步利用小波变换的融合影像进行水稻识别与面积提取,统计表明融合影像相比HJ-1A多光谱影像,水稻面积估测精度从79.26%提高到91.65%.因此,利用多源遥感数据融合的方法对南方水稻面积进行监测,可显著提高其监测精度.
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| 关 键 词： | 遥感数据 融合方法 评价 水稻面积监测 |
ApplicationofDifferentRemoteSensingData
FusionMethodstoRiceAreaMonitoringinSouthArea |
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| JIANG Nan,LI Wei-guo,DU Pei-jun.ApplicationofDifferentRemoteSensingData
FusionMethodstoRiceAreaMonitoringinSouthArea[J].Journal of Southwest Agricultural University,2012,34(6):018-024. |
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| Authors: | JIANG Nan LI Wei-guo DU Pei-jun |
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| Institution: | 1.Key Laboratory for Land Environment and Disaster Monitoring of State Bureau of Surveying and Mapping,China University of Mining and Technology,Xuzhou Jiangsu 221116,China;2.Institute of Economy and Information,Jiangsu Academy of Agricultural Sciences,Nanjing 210014,China |
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| Abstract: | IntheremotesensingmonitoringofricecultivationareainSouthChina,thesinglesensorimage
datacannotmeettherequirementsofmonitoringaccuracy.Highspatialresolutionpanchromaticimages
andmediumspatialresolution multispectralimagesneedtobefusedintoanewhighspatialresolution
multi-spectralimage,whichwouldhelptoimprovetheaccuracyofimagerecognitionandclassification.In
astudyreportedinthispaper,HJ-1Asatellite30mresolutionmulti-bandimageandALOSsatellite2.5m
resolutionpanchromaticimagewereusedtomonitorthericeareainJinhuRegionofJiangsuProvinceand
thetwosourcedatawerefusedwithfourfusionmethods,i.e.Broveytransformation,IHStransformation,
high-passfilterandwavelettransformation.Then,basedonaseriesoffusionindexes(mean,standarddeviation,
averagegradient,correlationcoefficient,deviationindexandcross-entropy),theresultsof
thefourfusionimageswereevaluatedanddescribed.Thewavelettransformationmethodgavethebestresultsforspaceandspectralinformationfusion.
Afterwards,wavelettransformationwasusedtoextract
thericegrowingarea.Basedongroundtruthdataforaccuracyvalidation,theresultsshowedthattheprecisionoftheestimatedriceareaincreasedfrom79.26%
fortheHJ-1Aimageto94.65%forthefusedimage.
Therefore,theuseofmulti-sourceremotesensingdatafusionmethodformonitoringthericeareain
SouthChinacansignificantlyimprovethemonitoringaccuracy |
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| Keywords: | |
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