面向对象的多时相HJ星影像甘蔗识别方法

摘要：

广西甘蔗种植区域离散，因混杂于多种农作物中，其光谱易受其他作物的影响，故利用单一时相多光谱遥感影像提取甘蔗有一定的困难。针对这一难题，该文首先提出甘蔗最佳识别时段，基于多时相HJ-1A/1B星CCD影像，以广西中部贵港市三区为研究区，通过面向对象分类软件 eCognition，利用甘蔗在不同时相影像上的光谱特征：光谱均值、归一化植被指数NDVI和由灰度共生矩阵导出的局部一致性指数GLCM homogeneity,建立决策树逻辑的分类规则集提取甘蔗种植区。结果表明该方法能较精确地进行甘蔗识别，最大程度消除其他干扰因素影响，分类精度为91.3%，kappa系数为0.83，同时也证实了HJ卫星CCD多光谱遥感数据应用于甘蔗识别的有效性。

关键词：遥感、植被、分类、甘蔗、面向对象、物候特征

分类号：TP79(遥感技术)

资助基金：中国科学院战略性先导科技专项-应对气候变化的碳收支认证及相关问题XDA05050107

在线出版日期：2014-06-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：145-151