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多时相影像的典型区农作物识别分类方法对比研究
引用本文:彭光雄,宫阿都,崔伟宏,明涛,陈锋锐.多时相影像的典型区农作物识别分类方法对比研究[J].地球信息科学,2009,11(2):225-230.
作者姓名:彭光雄  宫阿都  崔伟宏  明涛  陈锋锐
作者单位:1. 中国科学院遥感应用研究所, 北京 100101; 2. 北京师范大学减灾与应急管理研究院, 北京 100875; 3. 中国科学院地理科学与资源研究所, 北京 100101
基金项目:中国博士后科学基金,国家自然科学基金,国际科技合作计划项目,中国科学院王宽诚博士后工作奖励基金 
摘    要:基于甘蔗和玉米的物候特征差异,对多时相影像典型分类方法处理的适宜性和准确性进行了比较研究。并以目视解译结果作为参考数据,利用全样本检验法,对自动分类的结果进行了精度检验。试验结果表明:面向对象法的分类精度最高,总体Kappa系数为0.655,是最适宜的方法;其次是BP神经网络法和光谱角制图法,总体Kappa系数分别为0.635和0.631;而最大似然法和分类后比较法则是不适宜采纳的分类方法,总体Kappa系数分别为0.601和0.577。上述分析可见,它们对遥感分类处理多时相影像识别算法的适用性选取有一定参考意义。

关 键 词:多时相影像  遥感分类  方法比较  
收稿时间:2008-11-07;

Study on Methods Comparison of Typical Remote Sensing Classification Based on Multi-temporal Images
PENG Guangxiong,GONG Adu,CUI Weihong,MIN Tao,CHEN Fengrui.Study on Methods Comparison of Typical Remote Sensing Classification Based on Multi-temporal Images[J].Geo-information Science,2009,11(2):225-230.
Authors:PENG Guangxiong  GONG Adu  CUI Weihong  MIN Tao  CHEN Fengrui
Institution:1. Institute of Remote Sensing Applications,CAS,Beijing 100101,China; 2. Academy of Disaster Reduction and Emergency Management,Ministry of Civil Affairs,Ministry of Education(Beijing Normal University),Beijing,100875,China; 3. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research,CAS,Beijing 100101,China
Abstract:The study area is located in Miller county,Yunnan province,China.An experiment to select the appropriate classification method for multi-temporal remote sensing images was done.Typical classification methods including Object-Oriented Classification(OOC),Back Propagation Neural Network(BPNN),Spectral Angle Mapper(SAM),Maximum Likelihood Classifier(MLC),and Comparison After Classification(CAC)were tested in this experiment.In this study,using two-phase remote sensing images of CBERS02B-CCD and Landsat-5 TM,th...
Keywords:multi-temporal images  remote sensing classification  methods comparison  
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