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基于样本知识挖掘的高分辨率遥感图像水稻种植信息提取方法
被引量：
3
1
作者
尹华锋
苏程
+3 位作者
冯存均
李玉琴
黄智才
章孝灿
《浙江大学学报（农业与生命科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期765-774,共10页
针对高分辨率遥感图像中水稻种植信息实际是水稻、泥土、水、杂草、浮萍等多种地物混合信息的情况,提出了一种基于样本知识挖掘的水稻种植信息提取方法。该方法以构成水稻种植信息的各种地物信息为分析的基本单元,依据空间自相关性理论...
针对高分辨率遥感图像中水稻种植信息实际是水稻、泥土、水、杂草、浮萍等多种地物混合信息的情况,提出了一种基于样本知识挖掘的水稻种植信息提取方法。该方法以构成水稻种植信息的各种地物信息为分析的基本单元,依据空间自相关性理论,挖掘基于各种基本单元的水稻种植信息的组合特征,进而提出了一种水稻种植信息提取策略:首先,分割图像得到各类混合地物信息的基本单元;其次,通过分析水稻样本图斑所包含的基本单元种类确定构成水稻的基本单元类型,将相应类型的基本单元均归入初始水稻种植区;最后,通过分析矢量化的初始水稻种植区图斑内的基本单元的组合特征与水稻样本图斑内的基本单元的组合特征的相似性,剔除不符合水稻种植信息基本单元组合规律的初始水稻种植区图斑。实际的水稻种植信息提取结果表明,该方法实现了良好的提取效果,水稻提取总体精度可达96%。
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关键词
水稻种植信息提取
高分辨率遥感图像
样本知识挖掘
空间自相关性
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职称材料
题名
基于样本知识挖掘的高分辨率遥感图像水稻种植信息提取方法
被引量：
3
1
作者
尹华锋
苏程
冯存均
李玉琴
黄智才
章孝灿
机构
浙江大学地球科学学院空间信息技术研究所
浙江省地理信息中心
出处
《浙江大学学报（农业与生命科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期765-774,共10页
基金
浙江省二类测量(全省九大类)和农作物卫星遥感分类项目(ZJXL-DCZD-201601)
文摘
针对高分辨率遥感图像中水稻种植信息实际是水稻、泥土、水、杂草、浮萍等多种地物混合信息的情况,提出了一种基于样本知识挖掘的水稻种植信息提取方法。该方法以构成水稻种植信息的各种地物信息为分析的基本单元,依据空间自相关性理论,挖掘基于各种基本单元的水稻种植信息的组合特征,进而提出了一种水稻种植信息提取策略:首先,分割图像得到各类混合地物信息的基本单元;其次,通过分析水稻样本图斑所包含的基本单元种类确定构成水稻的基本单元类型,将相应类型的基本单元均归入初始水稻种植区;最后,通过分析矢量化的初始水稻种植区图斑内的基本单元的组合特征与水稻样本图斑内的基本单元的组合特征的相似性,剔除不符合水稻种植信息基本单元组合规律的初始水稻种植区图斑。实际的水稻种植信息提取结果表明,该方法实现了良好的提取效果,水稻提取总体精度可达96%。
关键词
水稻种植信息提取
高分辨率遥感图像
样本知识挖掘
空间自相关性
Keywords
rice cropping information extraction
high resolution remote sensing images
sample knowledge mining
spatial autocorrelation
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于样本知识挖掘的高分辨率遥感图像水稻种植信息提取方法
尹华锋
苏程
冯存均
李玉琴
黄智才
章孝灿
《浙江大学学报（农业与生命科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018
3
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