文献类型：期刊文章

作　　者：朱秀芳[1,2] 李石波[3] 肖国峰[2]

Zhu Xiufang;Li Shibo;Xiao Guofeng(Beijing Engineering Research Center for Global Land Remote Sensing Products, Beijing Normal University, Beijing 100875, China;Institute of Remote Sensing Science and Engineering, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China;School of Land Science and Technology, China University of Geoscience, Beijing 100083, China)

机构地区：[1]北京师范大学北京市陆表遥感数据产品工程技术研究中心,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]中国地质大学土地科学技术学院,北京100083

出　　处：《农业工程学报》

基　　金：北京市陆表遥感数据产品工程技术研究中心资助项目;国家"高分辨率对地观测系统"重大专项资助项目

年　　份：2019

卷　　号：35

期　　号：4

起止页码：106-113

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、FSTA、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对基于无人机遥感的覆膜农田识别研究甚少的现状,该文以云南省昭通市鲁甸县为研究区,获取了研究区中地表类型复杂程度不同的2幅航空影像(复杂区影像和简单区影像)作为试验数据,利用灰度共生矩阵对原始航片影像进行纹理特征提取并选择纹理特征最佳提取参数;然后基于随机森林算法进行纹理特征重要性评价,优选纹理特征,结合原始数据进行最大似然初步分类;运用众数分析进行分类后处理;最后结合图像形态学算法与面积阈值分割法提取出了最终的覆膜农田面积及分布。通过试验结果发现,依据该文提出的方法,复杂区和简单区覆膜农田识别的总体精度、Kappa系数、产品精度、用户精度和面积误差分别达到了94.84%、0.89、92.48%、93.39%、0.38%和96.74%、0.93、97.39%、94.63%、1.95%。该文提出的融合监督分类和图像形态学算法的覆膜农田提取方法可以简单、快速的将地膜连成块,形成覆膜农田对象,进而通过面积阈值分割法获取高精度的覆膜农田分布信息。该方法可以为精准覆膜农田识别算法的发展提供参考。

关 键 词：无人机  算法  提取  覆膜农田  纹理特征 最大似然分类 阈值分割

分 类 号：TP7]