面向对象的作物种植信息提取研究——以新疆奇台县为例

作者：吕昱; 范燕敏^*; 武红旗; 彭田田; 皇甫蓓炯; 贺梦婕

来源：山东农业科学, 2020, 52(06): 137-143.

DOI：10.14083/j.issn.1001-4942.2020.06.024

• 决策树
• 随机森林
• ESP2
• 面向对象
• 作物识别

为快速获取农情信息与农作物种植结构,通过面向对象的识别方法,对新疆主要粮食产区之一奇台县进行作物信息提取的研究。以Landsat 8遥感影像为数据源,通过更新2016年土地利用现状图得到耕地分布信息。使用e Cognition 9. 0软件进行多尺度分割,通过ESP2插件确定研究区最佳分割尺度后进行尺度分割,结合实地调查资料,利用面向对象的Cart决策树分类器和随机森林分类器将作物分为小麦、玉米、打瓜和葵花四类主要作物,提取新疆奇台县作物种植信息。结果表明:研究区最佳分割尺度为90;对于本研究,随机森林分类器Cart树数量为80～90时分类精度较高; Cart决策树总体精度达到0. 925,Kappa系数0. 893;随机森林分类器总体精度达到0. 945,Kappa系数0. 921。表明,在县域级农作物识别时使用面向对象的识别方法对中等空间分辨率遥感影像分类是可行的。

• 出版日期2020
• 单位新疆农业大学