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基于无人机遥感的灌区土地利用与覆被分类方法
被引量：
47
1
作者
韩文霆
郭聪聪
+3 位作者
张立元
杨江涛
雷雨
王紫军
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第11期270-277,共8页
为研究无人机可见光遥感技术在灌区土地利用和覆被分类中的有效性,以河套灌区五原县塔尔湖镇为试验区域,用TEZ固定翼无人机搭载索尼A5100型相机进行航拍试验。应用Agisoft Photo Scan软件对无人机遥感系统获取的可见光高分辨率原始单张...
为研究无人机可见光遥感技术在灌区土地利用和覆被分类中的有效性,以河套灌区五原县塔尔湖镇为试验区域,用TEZ固定翼无人机搭载索尼A5100型相机进行航拍试验。应用Agisoft Photo Scan软件对无人机遥感系统获取的可见光高分辨率原始单张影像数据进行拼接处理。除目视提取的特殊用地与水域及水利设施用地外,通过试误法确定分割尺度300、形状权重0.4、紧致度权重0.5为无人机遥感影像数据的最佳分割参数。通过对剩余各地物在光谱、形状、纹理特征参量中表现的特异性,分别建立决策树、支持向量机、K-最近邻分类规则集提取土地利用类型试验。结果表明,支持向量机能较准确地提取各地物的特征,总体精度为82.20%,Kappa系数为0.765 9;决策树分类方法的总体精度为74.00%,Kappa系数为0.667 5;K-最近邻分类方法的总体精度为71.40%,Kappa系数为0.610 7。采用支持向量机结合决策树分类法创建的决策树模型,可以将总体精度提高到84.20%,Kappa系数达到0.790 0。因此无人机可见光遥感技术可以用于提取灌区土地利用类型,但存在农、毛渠错分为交通运输用地的情况,渠系的提取还需进一步研究。
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关键词
无人机遥感
可见光波段
灌区土地利用
土地
覆被分类
支持向量机
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职称材料
题名
基于无人机遥感的灌区土地利用与覆被分类方法
被引量：
47
1
作者
韩文霆
郭聪聪
张立元
杨江涛
雷雨
王紫军
机构
西北农林科技大学机械与电子工程学院
西北农林科技大学水土保持研究所
西北农林科技大学水利与建筑工程学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第11期270-277,共8页
基金
科技部国际合作项目(2014DFG72150)
杨凌示范区工业项目(2015GY-03)
文摘
为研究无人机可见光遥感技术在灌区土地利用和覆被分类中的有效性,以河套灌区五原县塔尔湖镇为试验区域,用TEZ固定翼无人机搭载索尼A5100型相机进行航拍试验。应用Agisoft Photo Scan软件对无人机遥感系统获取的可见光高分辨率原始单张影像数据进行拼接处理。除目视提取的特殊用地与水域及水利设施用地外,通过试误法确定分割尺度300、形状权重0.4、紧致度权重0.5为无人机遥感影像数据的最佳分割参数。通过对剩余各地物在光谱、形状、纹理特征参量中表现的特异性,分别建立决策树、支持向量机、K-最近邻分类规则集提取土地利用类型试验。结果表明,支持向量机能较准确地提取各地物的特征,总体精度为82.20%,Kappa系数为0.765 9;决策树分类方法的总体精度为74.00%,Kappa系数为0.667 5;K-最近邻分类方法的总体精度为71.40%,Kappa系数为0.610 7。采用支持向量机结合决策树分类法创建的决策树模型,可以将总体精度提高到84.20%,Kappa系数达到0.790 0。因此无人机可见光遥感技术可以用于提取灌区土地利用类型,但存在农、毛渠错分为交通运输用地的情况,渠系的提取还需进一步研究。
关键词
无人机遥感
可见光波段
灌区土地利用
土地
覆被分类
支持向量机
Keywords
UAV remote sensing
visible band
irrigated farm land use
land cover classification
SVM
分类号
TP722.4 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
V279.2 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于无人机遥感的灌区土地利用与覆被分类方法
韩文霆
郭聪聪
张立元
杨江涛
雷雨
王紫军
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
47
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