面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄔ谀臼矸N植面積提取中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著遙感技術(shù)的進(jìn)步，應(yīng)用領(lǐng)域日趨廣泛，尤其在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，因此借助遙感手段獲取農(nóng)業(yè)信息已成為農(nóng)業(yè)信息獲取的主要方法。常規(guī)方法獲取農(nóng)作物信息，其作物具有種植集中、地塊規(guī)整、與周圍作物易于區(qū)分的特點，例如:冬小麥、棉花等，而針對種植區(qū)域分散、空間分布極其不均的作物的研究較為稀少。木薯因其種植分散、與易混淆作物生長缺乏生長時相差，因此，對其種植信息及空間分布情況的獲取成為木薯乙醇生物燃料正確評估的主要技術(shù)瓶頸。
　　高空間分辨率圖像因

2、其具有較高的空間分辨率及其更多的紋理信息，傳統(tǒng)的基于像素的分類方法已經(jīng)無法滿足應(yīng)用的需求。又因其具有海量的數(shù)據(jù)，在信息提取時需要耗費大量的人力和時間，本文針對以上問題，基于面向?qū)ο蟮倪b感圖像分類方法，將高分辨率圖像和中分辨率圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)合對木薯種植信息進(jìn)行提取。面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ú坏芸朔鹘y(tǒng)基于像素分類方法中的各種缺陷，而且由于其模擬人類思維方式的方法可以得到更加理想的分類精度，整合多源數(shù)據(jù)和對專題數(shù)據(jù)的利用使分類結(jié)果更具實際應(yīng)用價

3、值。
　　本文以廣西壯族自治區(qū)武鳴縣為研究區(qū)，以RapidEye高分辨率圖像和TM中分辨率圖像為數(shù)據(jù)源，結(jié)合統(tǒng)計數(shù)據(jù)、實地調(diào)查數(shù)據(jù)及土地利用數(shù)據(jù)，基于面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄌ崛⊙芯繀^(qū)2012年和2009年木薯種植面積及空間分布信息。分類結(jié)果表明，面向?qū)ο蟮姆诸惙椒▽Ω叻直媛蕡D像的分類精度遠(yuǎn)高于基于像素的分類結(jié)果，面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄔ谥蟹直媛蕡D像分類中也得到較理想的分類精度。采用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒?，以高分辨率圖像分類結(jié)果為依據(jù)，完成對中