| 基于高分二号影像结合纹理信息的茶园提取 |
| |
| 引用本文： | 杨艳魁,陈芸芝,吴波,汪小钦.基于高分二号影像结合纹理信息的茶园提取[J].江苏农业科学,2019,47(2). |
| |
| 作者姓名： | 杨艳魁 陈芸芝 吴波 汪小钦 |
| |
| 作者单位： | 福州大学空间数据挖掘和信息共享教育部重点实验室/福建省空间信息工程研究中心,福建福州,350116;福州大学空间数据挖掘和信息共享教育部重点实验室/福建省空间信息工程研究中心,福建福州,350116;福州大学空间数据挖掘和信息共享教育部重点实验室/福建省空间信息工程研究中心,福建福州,350116;福州大学空间数据挖掘和信息共享教育部重点实验室/福建省空间信息工程研究中心,福建福州,350116 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家自然科学基金;福建省高校产学研重点项目 |
| |
| 摘 要： | 为提高高分辨率遥感影像分类精度,针对高分二号影像发展一种综合利用遥感影像光谱和纹理信息的茶园种植区提取方法。该方法首先利用归一化植被指数(NDVI)和修正的归一化植被指数(MNDVI)构建新的光谱特征——差异归一化差分植被指数(DNDVI),通过灰度共生矩阵(GLCM)构建新的纹理特征——灰度共生纹理(GLCT),然后结合光谱和纹理特征运用支持向量机(SVM)的方法进行分类。试验采用2种方案(原始波段+光谱特征,原始波段+光谱特征+纹理特征)对影像进行分类,分类总体精度分别为79. 6%、89. 8%,Kappa系数分别为0. 659、0. 788。结果表明,结合纹理信息能明显地提高分类精度,并较好地实现对高分二号影像茶园种植区的分类提取。
|
| 关 键 词： | 高分辨率 光谱 纹理 GLCM 茶园提取 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
|
