文献类型：期刊文章

作　　者：田野[1,2] 张清[2] 李希灿[1] 武彬[1,2] 郑玉彬[3]

TIAN Ye ZHANG Qing LI Xi-can WU Bin ZHENG Yu-bin(College of Information Science and Engineering, Shandong Agricultural University, Tai＇an 271018, Shandong, China Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China Xinjiang Career Technical College, Kuytun 833200, Xinjiang, China)

机构地区：[1]山东农业大学信息学院,山东泰安271018 [2]中国科学院遥感与数字地球研究所,北京100094 [3]新疆应用职业技术学院,新疆奎屯833200

出　　处：《干旱区研究》

基　　金：科技支疆计划项目(2014AB001);自治区科技支疆项目(201591105);国家自然科学基金项目(31260291)

年　　份：2017

卷　　号：34

期　　号：2

起止页码：423-430

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAB、CSCD、CSCD2017_2018、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为实现区域棉花种植面积信息的快速监测,利用2014年新疆奎屯市农七7师125团棉花不同生育期内2期关键期HJ-CCD数据影像,分别运用支持向量机(SVM)的分层监督分类法和专家知识决策树(CART)分类法,基于研究区棉花与其他作物物候和光谱差异提取棉花种植面积和位置,并对两种方法的分类结果进行分析。结果发现:1监督分类法与专家决策树分类法都能有效的提取棉花的面积,棉花总面积精度达96%以上,位置精度达82%以上,专家决策树分类更优一些。2相对而言,基于专家决策树法相对简单,分类精度高,分类位置精度较好。采用环境小卫星影像结合野外调查,在提取棉花种植面积方面有着覆盖面积大、观测周期短的综合优势,而决策树分类法提取棉花面积简单有效。由此可建立一种适用于棉花信息监测系统平台,方便快捷的提取作物种植面积,为棉花长势的研究和病虫害发生区域的确定提供了技术支持。

关 键 词：支持向量机 监督分类  CART算法 面积提取 棉花种植信息  奎屯  新疆  

分 类 号：S562]