文献类型：期刊文章

作　　者：吴金胜[1,2,3] 刘红利[1,2] 张锦水[1,2]

Wu Jinsheng;Liu Hongli;Zhang Jinshui(State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology, Beijing Normal University, Beijing 100875, China;Department of Geography, Institute of Remote Sensing Science and Engineering, Beijing Normal University, Beijing 100875, China;Shandong Investigation Corps of National Bureau of Statistics of the People’s Republic of China, Jinan 250001, China)

机构地区：[1]北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室,北京100875 [2]北京师范大学地理科学学部遥感科学与工程研究院,北京100875 [3]国家统计局山东调查总队,济南250001

出　　处：《农业工程学报》

基　　金：国家自然科学基金(41301444)

年　　份：2018

卷　　号：34

期　　号：1

起止页码：70-77

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、FSTA、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对如何高效地从无人机遥感影像中提取农作物样方数据,用于农作物面积遥感估算,该文以浙江省平湖市为例,利用面向对象分类方法对无人机影像进行水稻自动化识别,作为样方数据与卫星遥感全覆盖空间分布分类结果结合,采用分层联合比估计进行2014年单季晚稻面积估算。然后,与人工目视解译识别方法获取的水稻样方数据推断的区域水稻面积估算的结果进行精度、效率对比分析。研究结果表明:1)利用面向对象分类方法对无人机影像进行分类,总体分类精度达到93%以上,满足构建样本的要求;2)通过区域作物估算对比分析发现,面向对象分类方法对无人机影像进行水稻识别,构建平湖市单季晚稻的样方数据,能够替代人工目视解译样方准确推断区域作物种植面积,有效地提高了无人机影像在遥感面积估算中的应用效率。

关 键 词：无人机  抽样  遥感 单季晚稻 面向对象分类 目视解译 面积推断  

分 类 号：S127]