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辅以NDVI/DEM的面向对象木薯提取方法研究——以广西壮族自治区武鸣县为例
引用本文:马洋洋,张彩霞,张继超,谢高地,张雷明.辅以NDVI/DEM的面向对象木薯提取方法研究——以广西壮族自治区武鸣县为例[J].地理与地理信息科学,2015,31(1).
作者姓名:马洋洋  张彩霞  张继超  谢高地  张雷明
作者单位:1. 中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101;黑龙江工业学院,黑龙江鸡西158100
2. 中国科学院地理科学与资源研究所,北京,100101
3. 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,辽宁阜新,123000
基金项目:国家自然科学基金项目“广西木薯乙醇的能源替代和减排潜力研究”,国家重点基础研究发展计划(973计划)项目“中国主要陆地生态系统服务功能与生态安全”,辽宁省教育厅科学技术研究项目,2011年度科学技术研究指导性计划项目
摘    要:木薯作为重要的非粮能源作物,因其种植分散、与易混淆作物缺乏生长时相差,从而导致其种植分布信息难以正确获取,一直是困扰木薯乙醇资源正确评估的技术问题。该研究以广西壮族自治区武鸣县为研究区,应用高分辨率RapidEye影像数据,探讨利用面向对象分类方法合理提取木薯种植面积及其空间分布信息。研究表明,将归一化植被指数(NDVI)和数字高程数据(DEM)应用于遥感影像的多尺度分割,并结合基于隶属度函数和阈值的面向对象分类方法,提取木薯种植面积的精度达85%,分类精度(以Kappa系数表示)为0.9。相比最大似然监督分类方法和未辅以NDVI/DEM的面向对象分类方法,该方法的总精度分别提高了5%和12%,Kappa系数分别提高了0.2和0.3。因此,NDVI和DEM数据参与影像分割的面向对象的信息提取方法,可以有效地提高遥感图像分类的精度,并为提取种植分散、与相关植被时相差异小的作物的空间分布提供了有效的技术借鉴。

关 键 词:RapidEye影像  NDVI/DEM  面向对象分类  空间分布  木薯

Research on Object-Oriented Classification Method Assisted with NDVI/DEM in Extracting Cassava:Taking Wuming County for Example
MA Yang-yang,ZHANG Cai-xia,ZHANG Ji-chao,XIE Gao-di,ZHANG Lei-ming.Research on Object-Oriented Classification Method Assisted with NDVI/DEM in Extracting Cassava:Taking Wuming County for Example[J].Geography and Geo-Information Science,2015,31(1).
Authors:MA Yang-yang  ZHANG Cai-xia  ZHANG Ji-chao  XIE Gao-di  ZHANG Lei-ming
Abstract:
Keywords:RapidEye image  NDVI/DEM  object-oriented classification  spatial distribution  cassava
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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