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基于GF-2遥感影像的葡萄大棚信息提取

Extraction of Grape Greenhouses From GF-2 Remote Sensing Images

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随着设施农业的不断发展,快速准确获取农业大棚的空间分布和种植面积有助于农业经济增长模式调整,实现农业资源的高效利用.以2017年5月的GF-2遥感影像为数据源,在构建最优特征空间的基础上,采用面向对象随机森林分类方法开展南方丘陵地区葡萄大棚信息提取.结果 表明:①利用尺度评价工具ESP和邻域差分绝对值与标准差比RMAS结合的方法可以实现特定地物目标的最优分割尺度选择,分割效果良好;②通过Gini指数进行特征选择能减少数据冗余,提高分类精度,在优选的15个特征变量中,光谱特征占有绝对优势,其次是纹理特征和几何特征;③基于最优特征子空间的随机森林模型能有效提取葡萄大棚的分布信息,总体精度高达92.5％,F值为0.91,其面向对象的精度评价指数GTC为0.12.结果 表明,该方法对基于GF-2影像的南方丘陵区域葡萄大棚信息提取具有较大的应用潜力,并可为其他地区的农业大棚信息提取提供较好的解决思路.

汤紫霞、李蒙蒙、汪小钦、邱鹏勋

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福州大学,空间数据挖掘和信息共享教育部重点实验室,卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心,数字中国研究院(福建),福州350108

葡萄大棚 GF-2 随机森林 最优特征空间 面向对象信息提取

国家重点研发计划项目中央引导地方发展专项

2017YFB05042032017L3012

2020

10.13304/j.nykjdb.2019.0759

中国农业科技导报
中国农村技术开发中心

中国农业科技导报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.252
ISSN：1008-0864
年,卷(期)：2020.22(11)
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