| 基于面向对象的设施蔬菜高分遥感影像提取 |
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| 引用本文： | 赵建鹏,杨秀峰,李国洪,李旭青,金永涛,刘世盟.基于面向对象的设施蔬菜高分遥感影像提取[J].江苏农业学报,2019(4). |
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| 作者姓名： | 赵建鹏 杨秀峰 李国洪 李旭青 金永涛 刘世盟 |
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| 作者单位： | 北华航天工业学院;河北省航天遥感信息处理与应用协同创新中心;河北省航天遥感信息工程技术研究中心 |
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| 摘 要： | 以河北省廊坊市香河县五百户镇为研究区,综合利用高分二号(GF-2)遥感影像的光谱、纹理特征,并结合边缘检测、阈值分割、数学形态学算法,设计了面向对象的多特征融合设施蔬菜面积提取方法。首先对影像进行增强处理,结合影像中光谱和纹理特征剔除建筑物和道路干扰。然后采用阈值分割算法将边缘检测后的"噪声"进行删除,并使用数学形态学方法提高影像分割效率。最后对于一些难以去除的"噪声"采用面积(Ar)、周长(Per)、圆形度(Rd)、长宽比(Pwl)、矩形比(Pr)这5个形状特征参数进行剔除,实现利用高分遥感影像提取设施蔬菜面积。精度验证结果表明,该方法在试验区野外核查的精度为86.02%,随机样本点的总体分类精度为84.5%,Kappa系数为83.1%。
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