基于GF-1/WFV时间序列的葡萄识别模型——以宁夏红寺堡区为例

论文摘要

以宁夏红寺堡区为研究区,基于高分一号（GF-1/WFV）卫星构建葡萄生长季时间序列光谱数据,运用（Jeffreys-Matusita）（J-M）距离分析葡萄地块归一化植被指数（NDVI）时序曲线特征确定了最佳识别时相,将最佳时相的NDVI、相邻时相差值速率和曲线积分训练样本集导入Clementine数据挖掘软件中,利用C5. 0决策树分类算法,并结合专家经验法构建葡萄林决策树提取模型。结果表明:构建的识别模型能够满足葡萄的识别需求,但在不同覆盖度的葡萄地块上精度有所差异;基于决策树分类的总体精度为93. 71%,Kappa系数为0. 91。其中,中低覆盖度葡萄林生产精度为90. 82%,用户精度为88. 56%;高覆盖度葡萄林生产精度为92. 44%,用户精度为91. 18%。

论文目录

• 1 数据与方法
•   1.1 研究区概况
•   1.2 数据源与预处理
• 2 研究方法与技术路线
•   2.1 葡萄生长周期
•   2.2 典型地物NDVI时间序列构建
•   2.3 Jeffreys-Matusita距离计算与最佳时相
•   2.4 NDVI差值速率与相邻曲线积分计算
•   2.5 基于决策树的葡萄林识别模型
• 3 结果与分析
•   3.1 典型地物GF-1/WFV-NDVI时间序列
•   3.2 J-M距离及最佳时序NDVI组合
•   3.3 葡萄林识别模型构建
•   3.4 分类结果与精度验证
• 4 讨论与结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 赵希妮,王磊,刘雅清,璩向宁,许兴,王锐

关键词: 葡萄林,遥感提取,时序数据,识别模型,曲线积分,决策树,宁夏

来源: 干旱区研究 2019年03期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,农业科技,信息科技

专业: 工业通用技术及设备,园艺,自动化技术

单位: 宁夏大学西北土地退化与生态系统恢复省部共建国家重点实验室培育基地,宁夏大学西北退化生态系统恢复与重建教育部重点实验室,南京大学国际地球系统科学研究所

基金: 宁夏自然科学基金项目(NZ16022),宁夏高等学校科学研究重点项目(NGY2016010),国家自然科学基金(31760707),国家重点研发计划项目(2016YFC0501307,4-04)资助

分类号: TP751;S663.1

DOI: 10.13866/j.azr.2019.03.13

页码: 630-638

总页数: 9

文件大小: 461K

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