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基于车载相机和HLS时序遥感数据的作物分类研究
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作者 钱涛 詹雅婷 +9 位作者 李胤 宋珂 邵明超 虞钟直 程涛 姚霞 郑恒彪 朱艳 曹卫星 江冲亚 《农业大数据学报》 2025年第2期161-172,共12页
旨在探讨基于车载相机和HLS时序遥感数据相结合的作物分类方法,以提高作物分类的效率和精度,解决传统方法中地面样本采集效率低、遥感物候特征利用不充分等问题。研究以江苏省秋粮分类为例,验证了此方法的可行性和应用潜力。通过车载相... 旨在探讨基于车载相机和HLS时序遥感数据相结合的作物分类方法,以提高作物分类的效率和精度,解决传统方法中地面样本采集效率低、遥感物候特征利用不充分等问题。研究以江苏省秋粮分类为例,验证了此方法的可行性和应用潜力。通过车载相机采集道路两侧作物图像并构建大量人工标注样本,结合2023年和2024年的HLS时序数据,采用高斯滤波重构时间连续的地表反射率,提取多维特征,构建随机森林分类模型。研究结果表明,水稻、玉米和大豆在HLS时序数据中表现出较为明显的差异。水稻的分类精度最高,生产者精度与用户精度均超过90%,而玉米和大豆因物候特征的相似性,精度相对较低(74%-85%)。模型在独立验证县的总体分类精度为89%,验证县内的水稻主要分布于全县东南区域,玉米和大豆则集中于西北区域,且分布特征清晰。车载相机结合HLS时序数据可实现高效的作物分类,随机森林模型对高维特征整合与抗样本不平衡性具有显著优势。尽管模型总体表现优良,但在破碎地块和高云量区域仍有改进空间。未来需融合多源遥感数据缓解云干扰,并扩展作物类型以增强模型泛化能力。 展开更多
关键词 车载相机 HLS 农作物 遥感分类 农业大数据
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