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GF6卫星红边波段对春季作物分类精度的影响
引用本文:王利军,郭燕,王来刚,贺佳,张红利,刘婷.GF6卫星红边波段对春季作物分类精度的影响[J].河南农业科学,2020,49(6):165-173.
作者姓名:王利军  郭燕  王来刚  贺佳  张红利  刘婷
作者单位:河南省农业科学院农业经济与信息研究所,河南郑州 450002;河南省农业科学院农业经济与信息研究所,河南郑州 450002;河南省农业科学院农业经济与信息研究所,河南郑州 450002;河南省农业科学院农业经济与信息研究所,河南郑州 450002;河南省农业科学院农业经济与信息研究所,河南郑州 450002;河南省农业科学院农业经济与信息研究所,河南郑州 450002
基金项目:河南省重大科技专项;河南省农业科学院农业经济与信息研究所科研助理人才培养专项;河南省科技攻关(国际科技合作)项目;河南省农业科学院科研发展专项
摘    要:为探究高分六号(GF6)宽幅遥感影像红边波段在春季作物识别中的应用,以河南省杞县为研究区,通过分析2019年3月25日单时相影像及其光谱特征,利用随机森林算法完成4种不同红边波段方案下冬小麦、大蒜和其他作物(油菜、蔬菜等)的分类提取,并基于地面采样数据实现不同方案分类精度评价、样本间可分性测度以及光谱反射率计算分析。结果表明,有红边波段参与下,较无红边波段参与时作物总体分类精度和不同作物可分性测度值均有所提高;单红边波段参与下,红边波段2作物总体分类精度较红边波段1提高了1.98个百分点;引入全部红边波段较无红边参与方案的作物总体分类精度由81.56%提高到86.19%,提高了4.63个百分点,Kappa系数由0.72提高到0.79,冬小麦-大蒜、冬小麦-其他作物、大蒜-其他作物的J-M(Jeffries-Matusita)可分性测度也分别增加了0.085 6、0.076 1和0.025 1。研究表明,红边波段的引入不仅增加了作物间的可分性测度,降低了分类结果中作物误分、漏分情况,也在一定程度上降低了结果中的"椒盐现象",为国产红边卫星数据在农业上的应用提供参考。

关 键 词:高分六号  红边波段  春季作物  分类精度  随机森林  Jeffries-Matusita距离
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