区域,空间分布优化,硬分类,软分类,冬小麦,遥感," />
区域,空间分布优化,硬分类,软分类,冬小麦,遥感,"/>
regional area,spatial distribution optimization,hard classification,soft classification,winter wheat,remote sensing
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中国农业科学 ›› 2010, Vol. 43 ›› Issue (21): 4384-4391 .doi: 10.3864/j.issn.0578-1752.2010.21.007
张锦水,赵莲,陈联裙,胡潭高,董燕生
ZHANG Jin-shui, ZHAO Lian, CHEN Lian-qun, HU Tan-gao, DONG Yan-sheng2#br#
摘要:
【目的】利用传统遥感与抽样相结合的方法进行农作物种植面积测量,只能获得区域总量,无法有效获取农作物种植面积空间分布信息。针对以上不足,开展区域总量控制下的冬小麦种植面积空间分布优化研究,从而提高冬小麦种植面积测量的空间分布精度。【方法】将整个遥感影像像元划分为3部分:“纯净冬小麦像元”、“混合冬小麦像元”和“典型非冬小麦像元”。综合软、硬分类方法各自的优势,在区域冬小麦总量面积一定的前提下,设定阈值确定混合冬小麦像元的空间分布范围。【结果】传统遥感与抽样相结合的方法提取出的冬小麦结果RMSE为0.13,优于硬分类方法(RMSE为0.16)和软分类方法(RMSE为0.20)。【结论】区域总量控制下的软、硬分类方法能够有效地对冬小麦种植面积空间分布进行优化,既保证了区域测量精度,又提高了空间分布的准确性。